Upload SkillForge-1.1-RU.py

New Russion SkillForge model:
-Web Search

SkillForge-1.1-RU.py

@@ -0,0 +1,246 @@
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import requests
+from io import StringIO
+from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
+from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
+import speech_recognition as sr
+import pyttsx3
+from googlesearch import search
+from bs4 import BeautifulSoup
+import urllib.request
+from urllib.parse import quote
+
+class HybridChatBot:
+    def __init__(self, dataset_url=None):
+        self.dataset_url = dataset_url
+        self.qa_pairs = {}
+        self.vectorizer = TfidfVectorizer()
+        self.X = None
+        self.recognizer = sr.Recognizer()
+        self.engine = pyttsx3.init()
+        
+        # Настройки голосового движка
+        voices = self.engine.getProperty('voices')
+        self.engine.setProperty('voice', voices[0].id)
+        self.engine.setProperty('rate', 150)
+        
+        if dataset_url:
+            self.load_dataset()
+            self.train()
+
+    def load_dataset(self):
+        """Загрузка датасета с веб-ресурса"""
+        try:
+            response = requests.get(self.dataset_url)
+            response.raise_for_status()
+            
+            if self.dataset_url.endswith('.csv'):
+                data = pd.read_csv(StringIO(response.text))
+            elif self.dataset_url.endswith('.json'):
+                data = pd.read_json(StringIO(response.text))
+            else:
+                print("Формат файла не поддерживается")
+                return
+                
+            for _, row in data.iterrows():
+                self.qa_pairs[row["question"].lower()] = row["answer"]
+                
+            print(f"Загружено {len(self.qa_pairs)} пар вопрос-ответ")
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"Ошибка загрузки датасета: {e}")
+
+    def train(self):
+        """Обучение модели на загруженных данных"""
+        if not self.qa_pairs:
+            print("Нет данных для обучения!")
+            return
+        
+        questions = list(self.qa_pairs.keys())
+        self.X = self.vectorizer.fit_transform(questions)
+        print("Модель обучена на загруженных данных")
+
+    def add_qa_pair(self, question, answer):
+        """Добавление новой пары вопрос-ответ"""
+        self.qa_pairs[question.lower()] = answer
+        self.train()
+
+    def web_search(self, query, num_results=3):
+        """Выполнение веб-поиска и извлечение информации"""
+        try:
+            print(f"\nВыполняю поиск в интернете: {query}")
+            search_results = []
+            
+            # Выполняем поиск в Google
+            for url in search(query, num_results=num_results, lang='ru'):
+                try:
+                    # Получаем содержимое страницы
+                    req = urllib.request.Request(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
+                    with urllib.request.urlopen(req, timeout=5) as response:
+                        html = response.read()
+                    
+                    # Парсим HTML
+                    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
+                    
+                    # Удаляем ненужные элементы (скрипты, стили и т.д.)
+                    for script in soup(["script", "style", "iframe", "nav", "footer"]):
+                        script.extract()
+                    
+                    # Получаем текст страницы
+                    text = soup.get_text(separator=' ', strip=True)
+                    text = ' '.join(text.split()[:200])  # Берем первые 200 слов
+                    
+                    search_results.append({
+                        'url': url,
+                        'content': text
+                    })
+                    
+                except Exception as e:
+                    print(f"Ошибка при обработке {url}: {e}")
+                    continue
+            
+            return search_results
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"Ошибка при выполнении поиска: {e}")
+            return None
+
+    def get_response(self, user_input):
+        """Получение ответа на ввод пользователя"""
+        if not self.qa_pairs:
+            return "Я еще не обучен. Пожалуйста, добавьте вопросы и ответы."
+        
+        # Проверяем, хочет ли пользователь выполнить веб-поиск
+        if "найди в интернете" in user_input.lower() or "найди в интернете" in user_input.lower():
+            query = user_input.replace("найди в интернете", "").replace("найди в интернете", "").strip()
+            search_results = self.web_search(query)
+            if search_results:
+                response = "Вот что я нашел в интернете:\n"
+                for i, result in enumerate(search_results, 1):
+                    response += f"\n{i}. {result['content']}\n(Источник: {result['url']})\n"
+                return response[:2000]  # Ограничиваем длину ответа
+            else:
+                return "Не удалось найти информацию в интернете."
+        
+        # Обычный поиск в базе вопросов
+        user_vec = self.vectorizer.transform([user_input.lower()])
+        similarities = cosine_similarity(user_vec, self.X)
+        best_match_idx = np.argmax(similarities)
+        best_match_score = similarities[0, best_match_idx]
+        
+        if best_match_score > 0.5:
+            best_question = list(self.qa_pairs.keys())[best_match_idx]
+            return self.qa_pairs[best_question]
+        else:
+            return "Я не знаю ответ на этот вопрос. Хотите, чтобы я поискал в интернете? (Скажите 'найди в интернете...')"
+
+    def text_to_speech(self, text):
+        """Озвучивание текста"""
+        self.engine.say(text)
+        self.engine.runAndWait()
+
+    def speech_to_text(self):
+        """Распознавание голоса с микрофона"""
+        with sr.Microphone() as source:
+            print("\nГоворите сейчас...")
+            self.recognizer.adjust_for_ambient_noise(source)
+            try:
+                audio = self.recognizer.listen(source, timeout=5)
+                text = self.recognizer.recognize_google(audio, language="ru-RU")
+                print(f"Распознано: {text}")
+                return text
+            except sr.UnknownValueError:
+                print("Речь не распознана")
+                return None
+            except sr.RequestError:
+                print("Ошибка сервиса распознавания")
+                return None
+            except sr.WaitTimeoutError:
+                print("Время ожидания истекло")
+                return None
+
+    def run(self):
+        """Улучшенный интерфейс взаимодействия"""
+        print("\n" + "="*50)
+        print("ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ЧАТ-БОТ".center(50))
+        print("="*50)
+        
+        current_mode = "текст"
+        while True:
+            print("\n" + "-"*50)
+            print(f"Текущий режим ввода: {current_mode.upper()}")
+            print("[1] Отправить текстовое сообщение")
+            print("[2] Говорить с ботом голосом")
+            print("[3] Переключить режим ввода")
+            print("[4] Обучить бота новому ответу")
+            print("[5] Поиск в интернете")
+            print("[6] Выход")
+            
+            try:
+                choice = input("Выберите действие (1-6): ").strip()
+                
+                if choice == "1":
+                    user_input = input("\nВаше сообщение: ")
+                    if user_input.lower() in ["выход", "стоп"]:
+                        break
+                        
+                    response = self.get_response(user_input)
+                    if response:
+                        print(f"\nБот: {response}")
+                        self.text_to_speech(response)
+                    else:
+                        print("\nБот: Я не знаю что ответить. Хотите научить меня?")
+                
+                elif choice == "2":
+                    user_input = self.speech_to_text()
+                    if user_input:
+                        if user_input.lower() in ["выход", "стоп"]:
+                            break
+                            
+                        response = self.get_response(user_input)
+                        if response:
+                            print(f"\nБот: {response}")
+                            self.text_to_speech(response)
+                        else:
+                            print("\nБот: Я не знаю что ответить на это.")
+                            self.text_to_speech("Я не знаю что ответить на это")
+                
+                elif choice == "3":
+                    current_mode = "голос" if current_mode == "текст" else "текст"
+                    print(f"\nРежим изменен на: {current_mode.upper()}")
+                
+                elif choice == "4":
+                    print("\nОбучение бота:")
+                    question = input("Введите вопрос: ")
+                    answer = input("Введите ответ: ")
+                    self.add_qa_pair(question, answer)
+                    print("Бот успешно обучен!")
+                
+                elif choice == "5":
+                    query = input("\nВведите запрос для поиска в интернете: ")
+                    search_results = self.web_search(query)
+                    if search_results:
+                        print("\nРезультаты поиска:")
+                        for i, result in enumerate(search_results, 1):
+                            print(f"\n{i}. {result['content']}\n(Источник: {result['url']})\n")
+                    else:
+                        print("\nНичего не найдено.")
+                
+                elif choice == "6":
+                    print("\nЗавершение работы...")
+                    break
+                
+                else:
+                    print("\nПожалуйста, выберите вариант от 1 до 6")
+            
+            except KeyboardInterrupt:
+                print("\nЗавершение работы...")
+                break
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Пример URL датасета (можно заменить на свой)
+    DATASET_URL = "https://raw.githubusercontent.com/user/repo/main/qa_data.csv"
+    
+    bot = HybridChatBot(DATASET_URL)
+    bot.run()