File size: 1,483 Bytes
010ceaa
603c53e
 
010ceaa
603c53e
010ceaa
603c53e
78c465d
 
603c53e
010ceaa
603c53e
010ceaa
603c53e
78c465d
 
 
603c53e
010ceaa
14a2790
 
 
 
 
 
 
 
 
5f321e8
 
14a2790
 
 
 
 
 
f4c102d
 
14a2790
 
6b283be
f4c102d
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
import logging  
from aiogram import Bot, Dispatcher, executor, types

API_TOKEN = '6184585778:AAEwvLKXANtI-z7LeCmBlZ8PrNXBsf426W4'   

logging.basicConfig(level=logging.INFO)   

bot = Bot(token=API_TOKEN)  
dp = Dispatcher(bot)  

@dp.message_handler(commands=['start', 'help'])  
async def send_welcome(message: types.Message):
    await message.reply("Привет!\nМеня зовут Сенкаро!\nБуду рад провести время с тобой.")   

@dp.message_handler(commands=['sen'])  
async def send_message(message: types.Message): 
    await message.reply("Сообщение отправлено!") 

if __name__ == '__main__': 
    executor.start_polling(dp, skip_updates=True) 

BOT_TOKEN = '12345:ABC-DEF1234ghIkl-zyx57W2v1u123ew11' 
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/Meena/table-question-answering-tapas"

  # Получаем текст вопроса пользователя
question = message.text
  
  # Формируем JSON-запрос к API модели Meena
payload = {
      "inputs": {
      "query": question,
      "table": {...}  # Табличные данные (если есть)
    }
  }
  
  # Делаем запрос к API и получаем ответ 
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
answer = response.json()
  
  # Отправляем ответ пользователю 
async def send_message(message: types.Message): 
await message.answer(answer['answer'])