Update app.py

app.py

@@ -1,218 +1,81 @@
-# --- Создание интерфейса Gradio с УЛУЧШЕННЫМ и БОЛЕЕ КОНТРАСТНЫМ CSS ---
+# app.py
 
-# Определяем CSS стили
-custom_css = """
-/* Общий фон */
-.gradio-container {
-    /* background: linear-gradient(to bottom right, #e0f7fa, #f1f8e9); */ /* Убрали градиент, может мешать */
-    background-color: #f4f7f9; /* Спокойный светло-серый фон */
-    border-radius: 15px;
-    padding: 25px;
-    color: #333; /* Основной цвет текста */
-}
-
-/* Заголовок */
-h1 {
-    color: #1a237e; /* Глубокий индиго */
-    text-align: center;
-    font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif; /* Читаемый шрифт */
-    margin-bottom: 15px;
-    font-weight: 600;
-}
-#title-markdown p { /* Стили для параграфа под заголовком */
-     text-align: center;
-     color: #546e7a; /* Серо-синий */
-     margin-top: -10px;
-     margin-bottom: 25px;
-}
-
-
-/* --- СТИЛИ ЧАТА --- */
-
-/* Контейнер чата */
-#chatbot {
-    background-color: #eceff1; /* Очень светлый серо-голубой фон чата */
-    border-radius: 12px; /* Немного другие скругления */
-    border: 1px solid #cfd8dc; /* Граница контейнера */
-    padding: 10px; /* Внутренние отступы */
-    box-shadow: inset 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.05); /* Легкая внутренняя тень */
-}
-
-/* Сообщения пользователя */
-#chatbot .user-message .message-bubble-border {
-     border: none !important; /* Убираем стандартную рамку gradio */
-}
-#chatbot .user-message .message-bubble {
-    background: #007bff !important; /* Яркий синий фон */
-    color: white !important; /* Белый текст */
-    border-radius: 18px 18px 5px 18px !important; /* Асимметричное скругление */
-    padding: 12px 18px !important;
-    margin: 8px 5px 8px 0 !important; /* Отступы */
-    align-self: flex-end !important;
-    max-width: 80% !important;
-    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 123, 255, 0.2); /* Тень под цвет */
-    word-wrap: break-word;
-    text-align: left;
-}
-
-
-/* Сообщения бота */
-#chatbot .bot-message .message-bubble-border {
-    border: none !important; /* Убираем стандартную рамку gradio */
-}
-#chatbot .bot-message .message-bubble {
-    background: #ffffff !important; /* Чисто белый фон для контраста */
-    color: #212529 !important; /* Темный текст (почти черный) */
-    border: 1px solid #dee2e6 !important; /* Легкая серая рамка */
-    border-radius: 18px 18px 18px 5px !important; /* Асимметричное скругление */
-    padding: 12px 18px !important;
-    margin: 8px 0 8px 5px !important; /* Отступы */
-    align-self: flex-start !important;
-    max-width: 80% !important;
-    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.05); /* Мягкая тень */
-    word-wrap: break-word;
-    text-align: left;
-}
-
-/* Блоки кода внутри сообщений бота */
-#chatbot .bot-message .message-bubble pre {
-    background-color: #f8f9fa; /* Фон для блока кода */
-    border: 1px solid #e9ecef; /* Рамка блока кода */
-    border-radius: 6px; /* Скругление */
-    padding: 10px; /* Отступы внутри */
-    margin: 8px 0 5px 0; /* Отступы снаружи */
-    overflow-x: auto; /* Горизонтальная прокрутка если код длинный */
-    word-wrap: normal; /* Предотвратить перенос слов в коде */
-}
-#chatbot .bot-message .message-bubble pre code {
-    background-color: transparent !important; /* Убираем фон у самого тега code */
-    color: #2d3748; /* Цвет текста кода */
-    font-family: 'Consolas', 'Monaco', 'Courier New', monospace; /* Моноширинный шрифт */
-    font-size: 0.9em; /* Размер шрифта кода */
-    padding: 0; /* Убираем внутренние отступы тега code */
-    white-space: pre; /* Сохраняем пробелы и переносы */
-}
-
-/* --- ОСТАЛЬНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ --- */
-
-/* Поле ввода текста */
-textarea {
-    border: 1px solid #ced4da !important;
-    border-radius: 10px !important;
-    padding: 12px 15px !important;
-    background-color: #ffffff;
-    transition: border-color 0.3s ease, box-shadow 0.3s ease;
-    font-size: 1rem; /* Слегка увеличим шрифт ввода */
-}
-textarea:focus {
-    border-color: #80bdff !important;
-    box-shadow: 0 0 0 0.2rem rgba(0, 123, 255, 0.25);
-    outline: none; /* Убираем стандартный outline */
-}
-
-/* Кнопки */
-button {
-    border-radius: 10px !important;
-    padding: 10px 15px !important; /* Паддинги для кнопок */
-    transition: background-color 0.2s ease, transform 0.1s ease !important;
-    font-weight: 500 !important;
-    border: none !important; /* Убираем рамки по умолчанию */
-}
-button:active {
-    transform: translateY(1px); /* Эффект нажатия */
-}
-button.primary { /* Кнопка "Отправить" */
-    background-color: #007bff !important; /* Синий цвет */
-    color: white !important;
-}
-button.primary:hover {
-     background-color: #0056b3 !important; /* Темнее при наведении */
-     box-shadow: 0 2px 5px rgba(0, 123, 255, 0.3);
-}
-button.secondary { /* Кнопка "Очистить" */
-   background-color: #6c757d !important; /* Серый цвет */
-   color: white !important;
-}
-button.secondary:hover {
-    background-color: #5a6268 !important; /* Темнее при наведении */
-     box-shadow: 0 2px 5px rgba(108, 117, 125, 0.3);
-}
-"""
-
-# --- Python код остается тем же, что и в предыдущем ответе ---
-# (начиная с import gradio as gr...)
-# ... весь остальной Python код без изменений ...
 import gradio as gr
-from transformers import pipeline, set_seed
+from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # Используем Auto классы для большей гибкости
 import random
-import re # Для регулярных выражений (очистка текста)
+import re
+import torch # Убедимся, что torch импортирован
+
+# --- Выбор Модели ---
+# Заменяем на самую маленькую DeepSeek Coder Instruct
+# !!! ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: МОЖЕТ НЕ ЗАПУСТИТЬСЯ ИЛИ БЫТЬ ОЧЕНЬ МЕДЛЕННОЙ НА FREE CPU !!!
+CODE_MODEL_NAME = "deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct"
+
+# --- Загрузка моделей ---
+GENERATOR_LOADED = False
+QA_LOADED = False
+generator = None
+qa_pipeline = None
 
-# --- Загрузка моделей (выберите нужные) ---
-# Модель-генератор (например, русская или английская)
-GENERATOR_MODEL_NAME = 'sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2' # Или 'distilgpt2'
+# 1. Модель для кодирования/генерации
 try:
-    generator = pipeline('text-generation', model=GENERATOR_MODEL_NAME, max_length=100, num_return_sequences=1, truncation=True, pad_token_id=50256)
-    print(f"Генератор текста ({GENERATOR_MODEL_NAME}) загружен.")
+    # Для моделей кода часто лучше использовать AutoModelForCausalLM и AutoTokenizer напрямую
+    # Вместо pipeline('text-generation') это дает больше контроля
+    print(f"Загрузка токенизатора: {CODE_MODEL_NAME}")
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(CODE_MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
+    print(f"Загрузка модели: {CODE_MODEL_NAME}")
+    # Загружаем с torch_dtype=torch.float16 для экономии памяти, если возможно
+    try:
+         generator_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+             CODE_MODEL_NAME,
+             trust_remote_code=True,
+             torch_dtype=torch.float16 # Пытаемся загрузить в половинной точности
+             )
+    except Exception as e_half: # Если float16 не поддерживается/вызывает ошибку, пробуем float32
+        print(f"Не удалось загрузить в float16 ({e_half}), пробую float32...")
+        generator_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+             CODE_MODEL_NAME,
+             trust_remote_code=True
+             )
+
+    # Создаем pipeline вручную
+    generator = pipeline('text-generation', model=generator_model, tokenizer=tokenizer, device=-1) # device=-1 значит CPU
+
+    print(f"Генератор кода/текста ({CODE_MODEL_NAME}) загружен.")
     GENERATOR_LOADED = True
 except Exception as e:
-    print(f"ОШИБКА: Не удалось загрузить генератор текста! {e}")
+    print(f"ОШИБКА: Не удалось загрузить модель {CODE_MODEL_NAME}! {e}")
     generator = None
+    generator_model = None
+    tokenizer = None
     GENERATOR_LOADED = False
 
-# QA Модель (например, мультиязычная)
+# 2. QA Модель (оставляем как есть или можно убрать, если не нужна)
 QA_MODEL_NAME = 'timpal0l/mdeberta-v3-base-squad2'
 try:
     qa_pipeline = pipeline('question-answering', model=QA_MODEL_NAME)
     print(f"QA модель ({QA_MODEL_NAME}) загружена.")
     QA_LOADED = True
+    # !!! ВНИМАНИЕ: Две модели могут потребовать слишком много RAM !!!
+    # !!! Возможно, стоит закомментировать загрузку QA, если возникают проблемы с памятью !!!
 except Exception as e:
     print(f"ОШИБКА: Не удалось загрузить QA модель! {e}")
     qa_pipeline = None
     QA_LOADED = False
 
-# --- Встроенные знания и команды (Дополнены ответы про кодинг) ---
+
+# --- Встроенные знания (можно сократить, т.к. модель сама умнее) ---
 knowledge_base = {
-    # Мета-информация
-    "кто ты": "Я Nova, модель Alpha 0.96, работающая на платформе Hugging Face Spaces. Я стараюсь отвечать на вопросы и поддерживать диалог, используя предопределенные ответы и нейросетевые модели.",
-    "что ты умеешь": "Я могу отвечать на некоторые вопросы по программированию и другим темам из моей базы знаний, пытаться отвечать на вопросы по контексту диалога (если есть QA-модель) и поддерживать беседу. Я НЕ МОГУ выполнять команды по написанию произвольного кода, но могу дать общие объяснения или простые примеры.", # Уточнено про код
-    "как дела": "Как у программы, у меня все по плану! Готова обрабатывать ваши запросы.",
-    "помощь": "Спросите меня о чем-нибудь, например, 'что такое переменная в программировании?' или 'расскажи про python'. Я постараюсь ответить. Также знаю команды: 'кто ты', 'что ты умеешь'.",
-
-    # --- НОВЫЕ ОТВЕТЫ на запросы КОДА ---
-    "напиши код": "Я не могу писать произвольный код по запросу. Моя функция - давать информацию и объяснения. Возможно, вы имели в виду пример кода для какой-то задачи? Попробуйте спросить конкретнее, например: 'пример цикла for на python'.",
-    "сгенерируй код": "Генерация сложного кода пока не входит в мои возможности. Я могу объяснить концепции или показать базовые синтаксические конструкции. Какой пример вас интересует?",
-    "напиши скрипт": "К сожалению, я не пишу готовые скрипты. Опишите задачу, и я постараюсь объяснить, какие шаги или концепции программирования могут понадобиться для ее решения.",
-    "код на питоне": "Пайтон - отличный язык! Уточните, какой именно аспект или пример кода на Python вас интересует? Например, 'как объявить переменную на python?' или 'пример функции на python'.",
-    "пример кода": "Конечно! Какой пример кода вы хотели бы увидеть? Например, 'пример условного оператора if' или 'пример простого класса на python'.",
-    "hello world на python": "Самый классический пример! Вот 'Hello, World!' на Python:\n```python\nprint(\"Hello, World!\")\n```",
-    "пример цикла for на python": "Вот пример цикла `for`, который печатает числа от 0 до 4:\n```python\nfor i in range(5):\n    print(i)\n```",
-    "пример функции на python": "Вот простая функция на Python, которая складывает два числа:\n```python\ndef add_numbers(a, b):\n    return a + b\n\nresult = add_numbers(5, 3)\nprint(result) # Выведет 8\n```",
-    "как объявить переменную на python": "Переменная в Python объявляется простым присваиванием значения. Например:\n```python\nmy_variable = 10\nuser_name = \"Alice\"\nis_active = True\n```",
-
-    # Основы Программирования (остальное из 0.95)
-    "что такое программирование": "Программирование - это процесс написания инструкций (кода) для компьютера, чтобы он выполнял определенные задачи. Это как составление очень точного рецепта для машины.",
-    "зачем нужно программирование": "Программирование позволяет создавать программы, веб-сайты, игры, автоматизировать задачи, анализировать данные и многое другое. Оно лежит в основе почти всех современных технологий.",
-    "что такое алгоритм": "Алгоритм - это пошаговая инструкция или набор правил для решения определенной задачи. Например, рецепт приготовления блюда - это алгоритм.",
-    "основные концепции программирования": "Ключевые идеи включают: переменные (хранение данных), типы данных (числа, строки), условные операторы (if/else - если/иначе), циклы (for, while - для повторения действий), функции (для организации кода).",
-    "что такое переменная": "Переменная в программировании - это как именованный контейнер или ячейка памяти, где можно хранить данные (число, текст, и т.д.), чтобы использовать их позже в программе. Например, `age = 30`.",
-    "что такое типы данных": "Типы данных определяют, какого рода информацию может хранить переменная и какие операции с ней можно выполнять. Распространенные типы: целые числа (integer), числа с плавающей точкой (float), строки (string - текст), булевы (boolean - истина/ложь).",
-    "что такое строка": "Строка (string) - это последовательность символов, обычно используемая для представления текста. В большинстве языков строки заключаются в кавычки (одинарные или двойные). Например, \"Привет, мир!\".",
-    "условный оператор if": "Оператор `if` (если) позволяет выполнить блок кода только в том случае, если определенное условие истинно. Часто используется вместе с `else` (иначе) для выполнения другого блока кода, если условие ложно.",
-    "что такое цикл": "Цикл - это конструкция, которая позволяет повторять выполнение блока кода несколько раз. Основные виды: `for` (для), который обычно используется для перебора элементов (например, в списке) или выполнения заданное число раз, и `while` (пока), который выполняется, пока истинно определенное условие.",
-    "цикл for": "Цикл `for` удобен, когда вы знаете, сколько раз нужно повторить действие, или когда нужно пройти по всем элементам коллекции (списка, строки).",
-    "цикл while": "Цикл `while` повторяет блок кода до тех пор, пока заданное условие остается истинным. Важно убедиться, что условие когда-нибудь станет ложным, иначе цикл будет бесконечным.",
-    "что такое функция": "Функция - это именованный блок кода, который выполняет определенную задачу. Функции помогают разбивать сложную программу на мелкие, управляемые части, избегать повторения кода и делать его более читаемым.",
-    "язык программирования": "Язык программирования - это формальный язык, предназначенный для записи компьютерных программ. Популярные языки: Python (хорош для новичков, науки о данных, веб-бэкенда), JavaScript (для веб-фронтенда и бэкенда), Java (для энтерпрайза, Android), C++ (для игр, системного программирования), C# (для Windows, игр на Unity).",
-    "python": "Python - популярный, высокоуровневый язык программирования с ��ростым синтаксисом, подходящий для широкого круга задач: веб-разработка, наука о данных, машинное обучение, автоматизация.",
-    "javascript": "JavaScript (JS) - основной язык для создания интерактивных веб-страниц (фронтенд). Также используется на бэкенде (Node.js) и для мобильных приложений.",
-    "html": "HTML (HyperText Markup Language) - это не язык программирования, а язык разметки. Он используется для определения структуры и содержимого веб-страницы (заголовки, параграфы, картинки, ссылки).",
-    "css": "CSS (Cascading Style Sheets) - язык стилей, используемый для описания внешнего вида документа, написанного на языке разметки (обычно HTML). Определяет цвета, шрифты, отступы, расположение элементов.",
-    "что такое api": "API (Application Programming Interface) - это набор правил и протоколов, который позволяет разным программам 'общаться' друг с другом. Это как меню в ресторане: вы выбираете блюдо (функцию API), и кухня (другая программа) его готовит и отдает вам.",
-    "что такое git": "Git - это распределенная система контроля версий. Она помогает разработчикам отслеживать изменения в коде, возвращаться к предыдущим версиям, работать над проектом совместно и не терять изменения.",
-    "где учиться программировать": "Существует множество ресурсов: интерактивные онлайн-курсы (Codecademy, Coursera, Stepik, Яндекс.Практикум), документация языков, книги, видеоуроки на YouTube, форумы (Stack Overflow), сообщества разработчиков."
+    "кто ты": f"Я Nova (использую модель {CODE_MODEL_NAME}), работающая на Hugging Face Spaces. Я специализируюсь на помощи с кодом и ответами на вопросы по программированию.",
+    "что ты умеешь": "Я могу пытаться генерировать код, объяснять его, находить ошибки (в определенной степени), отвечать на вопросы по программированию и поддерживать диалог.",
+    "как дела": "Работаю над кодом! А если серьезно - функционирую нормально.",
+    "помощь": "Спросите меня о программировании, попросите написать фрагмент кода (например, 'напиши функцию на python для суммирования списка'), или просто пообщаемся.",
+    "python": "Python - отличный высокоуровневый язык, известный своей читаемостью. Хорошо подходит для веб-разработки, анализа данных, ИИ и автоматизации.",
+    "javascript": "JavaScript - основной язык веб-фронтенда, позволяет делать страницы интерактивными. С Node.js используется и на бэкенде.",
+    # Убрали много базовых вещей, т.к. модель должна знать их сама
 }
 
-# --- Утилиты ---
+# --- Утилиты (clean_text, clean_generated_output - как раньше) ---
 def clean_text(text):
     if not isinstance(text, str): return ""
     text = text.lower().strip()
@@ -221,134 +84,141 @@ def clean_text(text):
     return text
 
 def clean_generated_output(generated_text, prompt):
+     # Простая очистка - убираем промпт если он есть в начале
     if not generated_text or not isinstance(generated_text, str): return ""
     if not prompt or not isinstance(prompt, str): prompt = ""
     cleaned = generated_text
     prompt_clean = prompt.strip()
     if prompt_clean and cleaned.startswith(prompt_clean):
         cleaned = cleaned[len(prompt_clean):].strip()
-    cleaned = re.sub(r'^\s*(ответ|бот|пользователь|user|bot)\s*[:\-]?\s*', '', cleaned, flags=re.IGNORECASE | re.MULTILINE).strip()
-    last_lines = prompt_clean.split('\n')
-    if len(last_lines) >= 2:
-      last_user_line = last_lines[-2].strip()
-      if last_user_line.lower().startswith(("пользователь:", "user:")):
-        user_message_only = last_user_line.split(":", 1)[1].strip()
-        if user_message_only and cleaned.lower().startswith(user_message_only.lower()):
-             end_of_echo_pos = len(user_message_only)
-             following_text = cleaned[end_of_echo_pos:].lstrip()
-             if re.match(r'^(бот|bot)\s*[:\-]?\s*', following_text, flags=re.IGNORECASE):
-                 following_text = re.sub(r'^(бот|bot)\s*[:\-]?\s*', '', following_text, flags=re.IGNORECASE).strip()
-             cleaned = following_text
-    cleaned = re.sub(r'^\s*(ответ|бот|пользователь|user|bot)\s*[:\-]?\s*', '', cleaned, flags=re.IGNORECASE | re.MULTILINE).strip()
+
+    # Попробуем убрать стандартные фразы, которые модель может добавить
+    cleaned = re.sub(r'^\s*(ответ|бот|вот код|конечно|here is the code)\s*[:\-]?\s*', '', cleaned, flags=re.IGNORECASE).strip()
+
     return cleaned
 
-# --- Основная Функция Обработки (Alpha 0.96 Логика) ---
+
+# --- Основная Функция Обработки (Упрощенная, больше полагаемся на модель) ---
 def respond(message, chat_history):
     print("-" * 30)
     print(f"ВХОД: '{message}'")
     user_message_clean = clean_text(message)
-    bot_response = "" # Инициализация переменной
+    bot_response = ""
 
-    # 1. Точное совпадение в knowledge_base
+    # 1. Проверка на точное совпадение в knowledge_base (ОСТАВЛЯЕМ для мета-вопросов)
     if user_message_clean in knowledge_base:
         bot_response = knowledge_base[user_message_clean]
-        print(f"Ответ [Точный]: {bot_response[:100]}...") # Логгируем начало ответа
-
-    # 2. Запрос кода
-    if not bot_response: # Только если не нашли точный ответ
-        code_request_patterns = ["напиши код", "напиши скрипт", "сгенерируй код", "создай код", "write code", "generate code", "create script", "code example for", "пример кода для"]
-        is_code_request = any(user_message_clean.startswith(pattern) for pattern in code_request_patterns)
-        if is_code_request:
-            bot_response = knowledge_base.get("напиши код", "Я не могу писать произвольный код, но могу дать объяснение или пример. Уточните ваш запрос.")
-            print(f"Ответ [Запрос кода]: {bot_response}")
-
-    # 3. QA модель
-    if not bot_response and "?" in message and QA_LOADED and qa_pipeline:
-        context = ""
-        if chat_history:
-            context_parts = []
-            for user_msg, bot_msg in chat_history[-2:]:
-                 context_parts.append(f"Пользователь: {user_msg}")
-                 if bot_msg: context_parts.append(f"Бот: {bot_msg}")
-            context = "\n".join(context_parts)
-        if len(context) > 50:
-             print("Попытка ответа через QA...")
-             try:
-                 qa_result = qa_pipeline(question=message, context=context)
-                 print(f"Результат QA: score={qa_result.get('score', 0):.2f}, answer='{qa_result.get('answer', '')[:50]}...'")
-                 if qa_result and qa_result['score'] > 0.25: # Уверенность > 25%
-                     answer = qa_result['answer'].strip()
-                     if answer:
-                         bot_response = answer
-                         print(f"Ответ [QA]: {bot_response[:100]}...")
-                     else: print("QA модель дала пустой ответ.")
-                 else: print("QA модель не уверена.")
-             except Exception as e: print(f"Ошибка при использовании QA модели: {e}")
-
-    # 4. Генерация
+        print(f"Ответ [Точный]: {bot_response[:100]}...")
+
+    # 2. Основная генерация (используем модель DeepSeek Coder)
     if not bot_response and GENERATOR_LOADED and generator:
-        print("Попытка генерации ответа...")
-        prompt_history = []
-        for user_msg, bot_msg in chat_history[-3:]:
-            prompt_history.append(f"Пользователь: {user_msg}")
-            if bot_msg: prompt_history.append(f"Бот: {bot_msg}")
-        prompt_history.append(f"Пользователь: {message}")
-        prompt_history.append("Бот:")
-        full_prompt = "\n".join(prompt_history)
-        print(f"Промпт для генератора: ...{full_prompt[-500:]}")
+        print("Генерация ответа с помощью модели кода...")
+        # Формируем промпт в формате, который модель ожидае�� (часто нужен специальный формат для Instruct-моделей)
+        # Для DeepSeek Coder Instruct формат может быть таким:
+        prompt_list = []
+        prompt_list.append("### Instruction:")
+        # Добавим контекст из чата (если есть)
+        for user_msg, bot_msg in chat_history[-2:]: # Последние 2 обмена для контекста
+             prompt_list.append(f"User: {user_msg}")
+             if bot_msg: prompt_list.append(f"Assistant: {bot_msg}") # Используем Assistant
+        prompt_list.append(f"{message}") # Текущее сообщение как инструкция/вопрос
+        prompt_list.append("\n### Response:") # Приглашение для ответа
+
+        full_prompt = "\n".join(prompt_list)
+        print(f"Промпт для DeepSeek: ...{full_prompt[-600:]}") # Логируем конец
+
         try:
-            generated_output = generator(full_prompt)[0]['generated_text']
-            print(f"Сырой ответ генератора: {generated_output}")
-            cleaned_generated = clean_generated_output(generated_output, full_prompt)
-            print(f"Очищенный ответ генератора: {cleaned_generated}")
-            if cleaned_generated and len(cleaned_generated) > 5: # Минимальная длина для осмысленного ответа
-                 bot_response = cleaned_generated
-                 print(f"Ответ [Генерация]: {bot_response[:100]}...")
-            else:
-                print("Генерация не удалась или слишком короткая.")
+            # Параметры генерации для кода
+            # `max_new_tokens` - ограничивает длину *сгенерированного* текста
+            # `temperature` - контроль случайности (ниже = более предсказуемо)
+            # `top_p`, `top_k` - другие методы семплирования
+            # `eos_token_id` - ID токена конца последовательности (может помочь модели остановиться)
+            generated_output = generator(
+                full_prompt,
+                max_new_tokens=250, # Ограничим генерацию
+                temperature=0.7,
+                top_k=50,
+                top_p=0.95,
+                # eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer else None, # Помогает модели остановиться
+                pad_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer else 50256, # Часто нужно указать
+                num_return_sequences=1,
+                do_sample=True
+                )[0]['generated_text']
+
+            print(f"Сырой ответ DeepSeek: {generated_output}")
+
+            # Очистка - убираем весь промпт
+            bot_response = clean_generated_output(generated_output, full_prompt)
+            print(f"Очищенный ответ DeepSeek: {bot_response}")
+
+            # Дополнительно убираем инструкции, которые модель могла повторить
+            bot_response = bot_response.replace("### Instruction:", "").replace("### Response:", "").strip()
+
+            if not bot_response or len(bot_response) < 5:
+                bot_response = knowledge_base.get("не найдено", "Извините, не смог сгенерировать ответ.")
+                print("Генерация DeepSeek не удалась или слишком короткая.")
+
         except Exception as e:
-            print(f"Ошибка при генерации: {e}")
-            bot_response = knowledge_base.get("ошибка генерации", "Произошла ошибка при попытке сгенерировать ответ.")
+            print(f"Ошибка при генерации DeepSeek: {e}")
+            bot_response = knowledge_base.get("ошибка генерации", f"Произошла ошибка при генерации: {e}")
 
-    # 5. Ответ по умолчанию (если ничего не сработало)
+    # 3. Ответ по умолчанию
     if not bot_response:
-        bot_response = knowledge_base.get("не найдено", "К сожалению, я пока не знаю, как на это ответить.")
-        print("Ответ [Не найдено/Заглушка]")
+        # Если генератор не загружен или ничего не получилось
+        if not GENERATOR_LOADED:
+            bot_response = "Модель для генерации кода не загружена."
+        else:
+            bot_response = knowledge_base.get("не найдено", "К сожалению, я пока не знаю, как на это ответить.")
+        print("Ответ [Заглушка/Ошибка]")
 
 
     # Добавляем в историю и возвращаем
     chat_history.append((message, bot_response))
-    return "", chat_history # Очищаем поле ввода
+    return "", chat_history
 
 
-# --- Gradio Интерфейс ---
-with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue=gr.themes.colors.blue, secondary_hue=gr.themes.colors.slate)) as demo: # Тема с цветами
-    gr.Markdown("# 🤖 Nova Alpha 0.96 ✨ <br> Улучшенный интерфейс и знания о коде", elem_id="title-markdown")
+# --- Gradio Интерфейс (CSS тот же) ---
+custom_css = """
+.gradio-container { background-color: #f4f7f9; border-radius: 15px; padding: 25px; color: #333; }
+h1 { color: #1a237e; text-align: center; font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif; margin-bottom: 15px; font-weight: 600; }
+#title-markdown p { text-align: center; color: #546e7a; margin-top: -10px; margin-bottom: 25px;}
+#chatbot { background-color: #eceff1; border-radius: 12px; border: 1px solid #cfd8dc; padding: 10px; box-shadow: inset 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.05); }
+#chatbot .user-message .message-bubble-border { border: none !important; }
+#chatbot .user-message .message-bubble { background: #007bff !important; color: white !important; border-radius: 18px 18px 5px 18px !important; padding: 12px 18px !important; margin: 8px 5px 8px 0 !important; align-self: flex-end !important; max-width: 80% !important; box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 123, 255, 0.2); word-wrap: break-word; text-align: left;}
+#chatbot .bot-message .message-bubble-border { border: none !important; }
+#chatbot .bot-message .message-bubble { background: #ffffff !important; color: #212529 !important; border: 1px solid #dee2e6 !important; border-radius: 18px 18px 18px 5px !important; padding: 12px 18px !important; margin: 8px 0 8px 5px !important; align-self: flex-start !important; max-width: 80% !important; box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.05); word-wrap: break-word; text-align: left;}
+#chatbot .bot-message .message-bubble pre { background-color: #f8f9fa; border: 1px solid #e9ecef; border-radius: 6px; padding: 10px; margin: 8px 0 5px 0; overflow-x: auto; word-wrap: normal; }
+#chatbot .bot-message .message-bubble pre code { background-color: transparent !important; color: #2d3748; font-family: 'Consolas', 'Monaco', 'Courier New', monospace; font-size: 0.9em; padding: 0; white-space: pre; }
+textarea { border: 1px solid #ced4da !important; border-radius: 10px !important; padding: 12px 15px !important; background-color: #ffffff; transition: border-color 0.3s ease, box-shadow 0.3s ease; font-size: 1rem; }
+textarea:focus { border-color: #80bdff !important; box-shadow: 0 0 0 0.2rem rgba(0, 123, 255, 0.25); outline: none; }
+button { border-radius: 10px !important; padding: 10px 15px !important; transition: background-color 0.2s ease, transform 0.1s ease !important; font-weight: 500 !important; border: none !important; }
+button:active { transform: translateY(1px); }
+button.primary { background-color: #007bff !important; color: white !important; }
+button.primary:hover { background-color: #0056b3 !important; box-shadow: 0 2px 5px rgba(0, 123, 255, 0.3); }
+button.secondary { background-color: #6c757d !important; color: white !important; }
+button.secondary:hover { background-color: #5a6268 !important; box-shadow: 0 2px 5px rgba(108, 117, 125, 0.3); }
+"""
+
+with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue=gr.themes.colors.blue, secondary_hue=gr.themes.colors.slate)) as demo:
+    gr.Markdown("# 🤖 Nova (DeepSeek Test) 💡 <br> Используем модель для кода. Ответы могут быть ОЧЕНЬ медленными!")
 
     chatbot = gr.Chatbot(
-        label="Диалог",
-        height=550,
-        elem_id="chatbot",
-        bubble_full_width=False,
-        avatar_images=(None, "https://img.icons8.com/plasticine/100/bot.png") # Аватарка для бота
+        label="Диалог", height=550, elem_id="chatbot",
+        show_copy_button=True, bubble_full_width=False,
+        avatar_images=(None, "https://img.icons8.com/plasticine/100/bot.png")
         )
-
     with gr.Row():
         msg = gr.Textbox(
-            label="Ваше сообщение",
-            placeholder="Спросите о Python или скажите 'привет'...",
-            scale=4,
-            show_label=False,
-            container=False # Убираем контейнер текстбокса для лучшего выравнивания
+            label="Ваше сообщение", placeholder="Напиши функцию python для...",
+            scale=4, show_label=False, container=False
         )
-        submit_btn = gr.Button("➤ Отправить", variant="primary", scale=1, min_width=120) # Иконка и мин. ширина
-        clear_btn = gr.Button("🗑️ Очистить", variant="secondary", scale=1, min_width=120) # Иконка и мин. ширина
+        submit_btn = gr.Button("➤ Отправить", variant="primary", scale=1, min_width=120)
+        clear_btn = gr.Button("🗑️ Очистить", variant="secondary", scale=1, min_width=120)
 
-    # Обработчики
     msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
     submit_btn.click(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
     clear_btn.click(lambda: (None, []), None, [msg, chatbot], queue=False)
 
 # Запуск
 demo.queue()
-demo.launch(debug=True)
+demo.launch(debug=True)