налаштування AI Аналіз

app.py

@@ -325,4 +325,5 @@ app = JiraAssistantApp()
 # Точка входу для запуску з командного рядка
 if __name__ == "__main__":
     from interface import launch_interface
-    launch_interface(app)
+    interface = launch_interface(app)
+    interface.launch()

interface.py

@@ -16,7 +16,7 @@ def launch_interface(app):
     """
     # Функція для обробки завантаження та аналізу CSV
     # Змініть функцію analyze_csv, щоб вона повертала тільки звіт та AI аналіз
-    def analyze_csv(file_obj, inactive_days, include_ai):
+    def analyze_csv(file_obj, inactive_days, include_ai, model_type):
         if file_obj is None:
             return "Помилка: файл не вибрано", None
         
@@ -40,34 +40,44 @@ def launch_interface(app):
                     f.write(str(file_obj))
             
             # Аналіз даних
-            api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") if include_ai else None
+            api_key = None
+            if include_ai:
+                if model_type == "openai":
+                    api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+                elif model_type == "gemini":
+                    api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
+            
             result = app.analyze_csv_file(
                 temp_file_path, 
                 inactive_days=inactive_days, 
                 include_ai=include_ai,
-                api_key=api_key
+                api_key=api_key,
+                model_type=model_type if include_ai else None
             )
             
-            # Видалення тимчасового файлу
-            try:
-                os.remove(temp_file_path)
-            except:
-                pass
-            
             if result.get("error"):
                 return result.get("error"), None
-                
-            return (
-                result.get("report", ""),
-                result.get("ai_analysis", "AI аналіз буде доступний у наступних версіях додатку.")
-            )
+            
+            # Отримуємо звіт та AI аналіз
+            report = result.get("report", "")
+            ai_analysis = result.get("ai_analysis", "")
+            
+            # Якщо AI аналіз не включений або порожній, повертаємо None для ai_output
+            if not include_ai or not ai_analysis:
+                ai_analysis = None
+            
+            # Перевіряємо, чи не однакові звіт та AI аналіз
+            if ai_analysis == report:
+                ai_analysis = "Помилка: AI аналіз ідентичний звіту. Перевірте налаштування LLM."
+                    
+            return report, ai_analysis
         
         except Exception as e:
             import traceback
             error_msg = f"Помилка аналізу: {str(e)}\n\n{traceback.format_exc()}"
             logger.error(error_msg)
             return error_msg, None
-    
+
     # Функція для збереження звіту
     def save_report_handler(report_text, format_type, include_visualizations):
         if not report_text:
@@ -213,41 +223,72 @@ def launch_interface(app):
                         
                         include_ai = gr.Checkbox(label="Включити AI аналіз", value=False)
                         
+                        # Додаємо вибір моделі для AI аналізу
+                        model_type = gr.Radio(
+                            choices=["gemini", "openai"],
+                            value="gemini",
+                            label="Модель для AI аналізу",
+                            interactive=True
+                        )
+                        
                         analyze_btn = gr.Button("Аналізувати", variant="primary")
                         
                         with gr.Accordion("Збереження звіту", open=False):
-                            format_type = gr.Dropdown(
-                                choices=["markdown", "html", "pdf"],
-                                value="markdown",
+                            format_type = gr.Radio(
+                                choices=["txt", "md", "html", "pdf"],
+                                value="txt",
                                 label="Формат звіту"
                             )
                             include_visualizations = gr.Checkbox(
-                                label="Включити візуалізації", 
+                                label="Включити візуалізації",
                                 value=True
                             )
                             save_btn = gr.Button("Зберегти звіт")
-                            save_output = gr.Textbox(label="Статус збереження")
+                            save_status = gr.Textbox(label="Статус збереження")
                     
                     with gr.Column(scale=2):
-                        with gr.Tabs():
-                            with gr.Tab("Звіт"):
-                                report_output = gr.Markdown()
-                            
-                            with gr.Tab("AI Аналіз"):
-                                ai_output = gr.Markdown()
+                        report_output = gr.Textbox(
+                            label="Звіт аналізу",
+                            lines=20,
+                            max_lines=30
+                        )
+                        ai_output = gr.Textbox(
+                            label="AI аналіз",
+                            lines=20,
+                            max_lines=30,
+                            visible=False  # Початково приховано
+                        )
+
+                    # Додаємо залежність для відображення/приховування AI аналізу
+                    include_ai.change(
+                        lambda x: gr.update(visible=x),
+                        inputs=[include_ai],
+                        outputs=[ai_output]
+                    )
+
                 
-                # Встановлюємо обробники подій
+                # Функція для оновлення видимості AI аналізу
+                def update_ai_output(include_ai, ai_text):
+                    if include_ai and ai_text:
+                        return gr.update(visible=True, value=ai_text)
+                    else:
+                        return gr.update(visible=False, value="")
+
+                # Оновлюємо обробник події для аналізу
                 analyze_btn.click(
                     analyze_csv,
-                    inputs=[file_input, inactive_days, include_ai],
+                    inputs=[file_input, inactive_days, include_ai, model_type],
                     outputs=[report_output, ai_output]
                 )
-                
-                save_btn.click(
-                    save_report_handler,
-                    inputs=[report_output, format_type, include_visualizations],
-                    outputs=[save_output]
+
+                # Додаємо обробник для відображення/приховування AI аналізу
+                analyze_btn.click(
+                    update_ai_output,
+                    inputs=[include_ai, ai_output],
+                    outputs=[ai_output],
+                    queue=False  # Виконується одразу після analyze_csv
                 )
+
             
             # Нова вкладка для розширених візуалізацій
             with gr.Tab("Візуалізації"):
@@ -389,53 +430,6 @@ def launch_interface(app):
                         lines=3
                     )
                     slack_send_btn = gr.Button("Надіслати у Slack", interactive=False)
-            
-            with gr.Tab("Налаштування"):
-                gr.Markdown("## Налаштування програми")
-                
-                with gr.Accordion("Загальні налаштування", open=True):
-                    with gr.Row():
-                        theme_dropdown = gr.Dropdown(
-                            choices=["Світла", "Темна", "Системна"],
-                            value="Системна",
-                            label="Тема інтерфейсу"
-                        )
-                        language_dropdown = gr.Dropdown(
-                            choices=["Українська", "English"],
-                            value="Українська",
-                            label="Мова інтерфейсу"
-                        )
-                    
-                    chart_style = gr.Dropdown(
-                        choices=["ggplot", "seaborn", "bmh", "classic", "dark_background"],
-                        value="ggplot",
-                        label="Стиль графіків"
-                    )
-                
-                with gr.Accordion("Налаштування AI", open=True):
-                    with gr.Row():
-                        openai_api_key = gr.Textbox(
-                            label="OpenAI API ключ",
-                            placeholder="sk-...",
-                            type="password"
-                        )
-                        openai_model = gr.Dropdown(
-                            choices=["gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "gpt-4o", "gpt-4o-mini"],
-                            value="gpt-3.5-turbo",
-                            label="Модель OpenAI"
-                        )
-                    
-                    with gr.Row():
-                        gemini_api_key = gr.Textbox(
-                            label="Google Gemini API ключ",
-                            placeholder="...",
-                            type="password"
-                        )
-                        gemini_model = gr.Dropdown(
-                            choices=["gemini-pro", "gemini-1.5-pro"],
-                            value="gemini-pro",
-                            label="Модель Gemini"
-                        )
                 
                 save_settings_btn = gr.Button("Зберегти налаштування", variant="primary")
                 settings_status = gr.Textbox(label="Статус")
@@ -446,15 +440,13 @@ def launch_interface(app):
                     inputs=[],
                     outputs=[settings_status]
                 )
+            # Додаємо залежність для відображення/приховування вибору моделі
+        # Додаємо залежність для відображення/приховування вибору моделі
+        include_ai.change(
+            lambda x: gr.update(visible=x),
+            inputs=[include_ai],
+            outputs=[model_type]
+        )
     
     # Запуск інтерфейсу
-    interface.launch()
-
-# Можливість запустити інтерфейс самостійно (для тестування)
-if __name__ == "__main__":
-    import sys
-    sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
-    
-    from app import JiraAssistantApp
-    app_instance = JiraAssistantApp()
-    launch_interface(app_instance)
+    interface.launch()

modules/ai_analysis/llm_connector.py

@@ -3,7 +3,8 @@ import json
 import logging
 import requests
 from typing import Dict, List, Any, Optional
-import openai
+
+
 from datetime import datetime, timedelta
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -201,60 +202,93 @@ class LLMConnector:
             if not self.api_key:
                 return "Не вказано API ключ Gemini"
             
-            # API endpoint
-            url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{self.model}:generateContent?key={self.api_key}"
-            
-            # Формування запиту
-            payload = {
-                "contents": [
-                    {
-                        "parts": [
-                            {
-                                "text": """Ви аналітик Jira з досвідом у процесах розробки ПЗ.
-                                Проаналізуйте надані дані про тікети та надайте корисні інсайти та рекомендації
-                                для покращення процесу. Будьте конкретними та орієнтованими на дії.
-                                Виділіть сильні та слабкі сторони, а також потенційні ризики та можливості.
-                                Аналіз повинен бути структурованим і легким для сприйняття менеджерами проекту."""
-                            }
-                        ]
-                    },
-                    {
-                        "parts": [
-                            {
-                                "text": f"Проаналізуйте наступні дані Jira та надайте рекомендації:\n\n{data_summary}"
-                            }
-                        ]
-                    }
-                ],
-                "generationConfig": {
-                    "temperature": temperature,
-                    "maxOutputTokens": 2048
-                }
-            }
+            # Імпортуємо необхідні бібліотеки
+            try:
+                from google import genai
+                from google.genai import types
+            except ImportError:
+                logger.error("Бібліотека google-generativeai не встановлена")
+                return "Помилка: бібліотека google-generativeai не встановлена. Встановіть її командою: pip install google-generativeai"
+
+            # Налаштування клієнта
+            client = genai.Client(api_key=self.api_key)
             
-            # Відправлення запиту
-            headers = {"Content-Type": "application/json"}
-            response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
+            # Додаємо логування для діагностики
+            logger.info(f"Відправляємо запит до Gemini API. Довжина запиту: {len(data_summary)} символів")
             
-            # Обробка відповіді
-            if response.status_code == 200:
-                response_data = response.json()
-                
-                # Отримання тексту відповіді
-                if 'candidates' in response_data and len(response_data['candidates']) > 0:
-                    if 'content' in response_data['candidates'][0]:
-                        content = response_data['candidates'][0]['content']
-                        if 'parts' in content and len(content['parts']) > 0:
-                            result = content['parts'][0].get('text', '')
-                            logger.info("Успішно отримано аналіз від Gemini")
-                            return result
-            
-            logger.error(f"Помилка при взаємодії з Gemini: {response.text}")
-            return f"Помилка при взаємодії з Gemini: статус {response.status_code}"
+            # Системна інструкція
+            system_instruction = """Ви аналітик Jira з досвідом у процесах розробки ПЗ.
+            Проаналізуйте надані дані про тікети та надайте корисні інсайти та рекомендації
+            для покращення процесу. Будьте конкретними та орієнтованими на дії.
+            Виділіть сильні та слабкі сторони, а також потенційні ризики та можливості.
+            Аналіз повинен бути структурованим і легким для сприйняття менеджерами проекту."""
+            
+            # Запит користувача
+            user_prompt = f"Проаналізуйте наступні дані Jira та надайте рекомендації:\n\n{data_summary}"
+            
+            # Створення запиту
+            contents = [
+                types.Content(
+                    role="user",
+                    parts=[types.Part.from_text(text=user_prompt)]
+                )
+            ]
             
+            # Налаштування генерації з системною інструкцією
+            generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
+                temperature=temperature,
+                top_p=0.95,
+                top_k=40,
+                max_output_tokens=2048,
+                response_mime_type="text/plain",
+                system_instruction=[
+                    types.Part.from_text(text=system_instruction)
+                ],
+            )
+            
+            # Відправка запиту
+            try:
+                response = client.models.generate_content(
+                    model=self.model,
+                    contents=contents,
+                    config=generate_content_config,
+                )
+                
+                # Перевірка відповіді
+                if hasattr(response, 'text') and response.text:
+                    logger.info("Успішно отримано аналіз від Gemini")
+                    return response.text
+                else:
+                    logger.error("Порожня відповідь від Gemini API")
+                    return "Помилка: порожня відповідь від Gemini API"
+                    
+            except Exception as api_error:
+                logger.error(f"Помилка API Gemini: {str(api_error)}")
+                
+                # Спробуємо з іншою моделлю, якщо поточна не працює
+                try:
+                    logger.info("Спроба з альтернативною моделлю gemini-1.5-flash")
+                    alternative_model = "gemini-1.5-flash"
+                    response = client.models.generate_content(
+                        model=alternative_model,
+                        contents=contents,
+                        config=generate_content_config,
+                    )
+                    
+                    if hasattr(response, 'text') and response.text:
+                        logger.info("Успішно отримано аналіз від альтернативної моделі Gemini")
+                        return response.text
+                    else:
+                        return "Помилка: порожня відповідь від альтернативної моделі Gemini API"
+                except Exception as retry_error:
+                    logger.error(f"Повторна помилка API Gemini: {str(retry_error)}")
+                    return f"Помилка при взаємодії з Gemini: {str(api_error)}"
+        
         except Exception as e:
-            logger.error(f"Помилка при взаємодії з Gemini: {e}")
-            return f"Помилка при взаємодії з Gemini: {str(e)}"
+            import traceback
+            error_msg = f"Помилка при взаємодії з Gemini: {str(e)}\n\n{traceback.format_exc()}"
+            logger.error(error_msg)
+            return error_msg
     
     def ask_question(self, question, context=None, temperature=0.3):
         """

requirements.txt

@@ -7,6 +7,6 @@ seaborn>=0.12.2
 python-dotenv>=1.0.0
 markdown>=3.4.4
 pathlib>=1.0.1
-google-generativeai>=0.3.2
+google-genai>=0.3.2
 openai>=1.12.0
 httpx>=0.27.0