Zaktuallinowane dane

search.py

@@ -1,59 +0,0 @@
-import pickle
-import numpy as np
-from sentence_transformers import SentenceTransformer
-from scipy.spatial.distance import cosine
-import gradio as gr
-from openai import OpenAI
-client=OpenAI()
-model = SentenceTransformer("quanthome/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")
-# Funkcja do znajdowania najbardziej podobnych tekstów
-def find_similar(text, vector_map, model, top_n=5):
-    query_embedding = model.encode([text])[0]
-    similarities = []
-
-    for key, embedding in vector_map.items():
-        similarity = 1 - cosine(query_embedding, embedding)  # 1 - cosine distance gives similarity
-        similarities.append((key, similarity))
-
-    # Sortowanie po podobieństwie malejąco
-    similarities = sorted(similarities, key=lambda x: x[1], reverse=True)
-    
-    return similarities[:top_n]
-
-
-# Odczytanie słownika z pliku
-with open('vector_map.pkl', 'rb') as f:
-    vector_map = pickle.load(f)
-
-# Przykładowe wyszukiwanie
-def szukaj(query_text):
-    top_n_results = find_similar(query_text, vector_map, model, top_n=5)
-    context=''
-    for text, similarity in top_n_results:
-        context=context+text
-    jaczat=client.chat.completions.create(
-        model='gpt-4o',
-        temperature=0.2,
-        max_tokens=512,
-        messages=[
-            {'role': 'system',
-             'content': 'Nazywasz się Jacek i jesteś ekspertem cyfrowej dostępności. Odpowiadasz konkretnie i krótko na pytania na podstawie kontekstu podanego przez użytkownika.'},
-            {'role': 'user',
-             'content': query_text+context}
-        ]
-    )
-    return jaczat.choices[0].message.content
-demo=gr.Interface(
-    fn=szukaj,
-    inputs=gr.Text(label='Pytanie'),
-    outputs=gr.Markdown(),
-    theme=gr.themes.Glass(font='OpenSans'),
-    title='JaCzat',
-    description='Tu możesz zapytać o wszystko dotyczące cyfrowej dostępności, w tym przede wszystkim WCAG. Jeżeli odpowiedź jest Twoim zdaniem błędna lub niesatysfakcjonująca, kliknij na flagę "Źle". A jeżeli odpowiedź jest prawidłowa - kliknij "Dobrze". To pomoże mi rozwijać pomocnika na przyszłość. Nie zbieram żadnych danych osobowych i proszę Cię, żeby ich tu nie wpisywać. Potem będę miał problem z ich usuwaniem.',
-    submit_btn='Zapytaj',
-    clear_btn='Wyczyść',
-    allow_flagging='manual',
-    show_progress='minimal',
-    flagging_dir='jaczat.csv',
-    flagging_options=['Dobrze', 'Źle']
-).launch(inbrowser=True,    show_api=False)

vector_map.pkl

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:c57a9c7e165ba8ac5d56b32239a5d035a6f94c0ce9f552c9ba5f9aba297566de
-size 277841
+oid sha256:291c2affe2916453e8b0ddb08f965c1174b1501636ab13ed69a662472600acec
+size 298437