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requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+transformers 
+accelerate
+matplotlib
+streamlit
+gradio
+vllm

sogo_demo.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+from vllm import LLM, SamplingParams
+import gradio as gr
+
+llm = LLM(model="EQUES/JPharmatron-7B")
+sampling_params = SamplingParams(temperature=0.0, max_tokens=512)
+
+def compare_documents(doc_a, doc_b):
+    prompt = f"""
+以下の2つの文書の間にある齟齬点（食い違い）を抽出してください。
+内容の差異、言い回しの変更、意味が変わる部分に注目して簡潔にリスト化してください。
+
+文書A:
+{doc_a}
+
+文書B:
+{doc_b}
+
+齟齬点：
+"""
+
+    outputs = llm.generate(prompt, sampling_params)
+    res = outputs[0].outputs[0].text
+    res = res.split("\n\n")[0]
+    return res.strip()
+
+
+# サンプル文挿入用の関数
+def load_sample():
+    sample_text_a = "有効成分は37℃で30分間加熱処理した後、ろ過を行うこと。"
+    sample_text_b = "加熱処理後、ろ過を行う。加熱温度は35℃とする。"
+    return sample_text_a, sample_text_b
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## 📝 文書齟齬チェックAI（Gradioデモ）")
+
+    with gr.Row():
+        sample_button = gr.Button("サンプル1を利用")
+
+    with gr.Row():
+        input_a = gr.Textbox(label="文書A（元文書）", lines=10, placeholder="ここに原文を入力")
+        input_b = gr.Textbox(label="文書B（比較対象）", lines=10, placeholder="ここに修正版を入力")
+
+    output = gr.Textbox(label="🔍 抽出された齟齬点", lines=10)
+
+    with gr.Row():
+        run_button = gr.Button("差分を確認する")
+
+    run_button.click(fn=compare_documents, inputs=[input_a, input_b], outputs=output)
+    sample_button.click(fn=load_sample, inputs=[], outputs=[input_a, input_b])
+
+demo.launch()