app.py

import gradio as gr
import os
from prompts import TRADELINK_CONTEXT
from fetch import extract_portfolio_id
from fetch import fetch_metrics
from openai import OpenAI
from analyzer import analyze_portfolio_streaming
from comparer import compare_portfolio

api_key = os.getenv("featherless")  #
client = OpenAI(
    base_url="https://api.featherless.ai/v1",
    api_key=api_key
)

# # Сравнение двух портфелей
# def compare_portfolios_streaming(text1: str, text2: str):
#     id1 = extract_portfolio_id(text1)
#     id2 = extract_portfolio_id(text2)
#     if not id1 or not id2:
#         yield "❗ Один или оба portfolioId некорректны."
#         return
#
#     m1 = fetch_metrics(id1)
#     m2 = fetch_metrics(id2)
#     if not m1 or not m2:
#         yield "❗ Не удалось получить метрики одного из портфелей."
#         return
#
#     m1_text = ", ".join([f"{k}: {v}" for k, v in m1.items()])
#     m2_text = ", ".join([f"{k}: {v}" for k, v in m2.items()])
#     prompt = f"""Сравни два инвестиционных портфеля:
#
# Портфель 1: {m1_text}
# Портфель 2: {m2_text}
#
# Сделай сравнительный анализ на русском языке как финансовый аналитик. Укажи, какой портфель сильнее, в чём риски, где преимущества."""
#
#     response = client.chat.completions.create(
#         model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",
#         messages=[
#             {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
#             {"role": "user", "content": prompt}
#         ],
#         stream=True
#     )
#
#     partial = ""
#     for chunk in response:
#         delta = chunk.choices[0].delta.content
#         if delta:
#             partial += delta
#             yield partial

def handle_chat_streaming(user_input):
    response = client.chat.completions.create(
        model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",
        messages=[
            {"role": "system", "content": TRADELINK_CONTEXT},
            {"role": "user", "content": user_input}
        ],
        stream=True
    )
    partial = ""
    for chunk in response:
        delta = chunk.choices[0].delta.content
        if delta:
            partial += delta
            yield partial

def analyze_one_portfolio(text):
    yield from analyze_portfolio_streaming(text, client)


def compare_analyze(text1, text2):
    yield from compare_portfolio(text1, text2, client)


# Gradio интерфейс
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## 🧠 Анализ и сравнение инвестиционных портфелей Tradelink")

    # 📊 АНАЛИЗ
    with gr.Tab("📊 Анализ"):
        portfolio_input = gr.Textbox(label="Введите ссылку или portfolioId", placeholder="ea856c1b-...")
        output_box = gr.Textbox(label="📈 Результат анализа", lines=15)
        analyze_button = gr.Button("🔍 Проанализировать")

        # stream=True включается через .stream()
        analyze_button.click(
            fn=analyze_one_portfolio,
            inputs=portfolio_input,
            outputs=output_box
        ).stream = True

    # ⚖️ СРАВНЕНИЕ
    with gr.Tab("⚖️ Сравнение"):
        compare_input_1 = gr.Textbox(label="Портфель 1", placeholder="ea856c1b-...")
        compare_input_2 = gr.Textbox(label="Портфель 2", placeholder="d52f55cc-...")
        compare_output = gr.Textbox(label="📉 Результат сравнения", lines=20)
        compare_button = gr.Button("📊 Сравнить")

        compare_button.click(
            fn=compare_analyze,
            inputs=[compare_input_1, compare_input_2],
            outputs=compare_output
        ).stream=True

    # 💬 ДИАЛОГ
    with gr.Tab("💬 Диалог"):
        chat_input = gr.Textbox(label="Ваш вопрос", placeholder="Что такое TradeLink Passport?")
        chat_output = gr.Textbox(label="Ответ", lines=8)
        chat_button = gr.Button("Отправить")

        chat_button.click(
            fn=handle_chat_streaming,
            inputs=chat_input,
            outputs=chat_output
        ).stream = True


if __name__ == "__main__":
    demo.launch()