Wikipedia API

Приветствую! Решился я сделать чат-бота, который будет отвечать на вопросы пользователя используя данные из Википедии. И возникли некоторые сложности: чат-бот на часть вопросов отвечает правильно ('Вопрос: Кто такой Алексей Михайлович?
Ответ: Алексе́й Миха́йлович Тиша́йший (9 (19) марта 1629, Москва — 29 января (8 февраля) 1676, Москва) — второй русский царь из династии Романовых (14 (24) июля 1645 — 29 января (8 февраля) 1676), сын Михаила Фёдоровича и его второй жены Евдокии.
Алексей Михайлович получил образование у своего воспитателя Бориса Морозова, прежде чем взойти на престол в возрасте 16 лет.'), но на некоторых начинает прям тупить ('Вопрос: Что такое СССР?
Ответ: «Что такое? Кто такой?» — универсальная энциклопедия в двух (позже — в трёх) томах, предназначенная для детей.
). Как это исправить я не знаю, спрашивал у CHAT GPT, он сделал только хуже, еле поправил. Может у кого-нибудь есть идеи что где и как исправить, чтобы все работало?

import spacy
import wikipedia
import wikipediaapi
import random
import string
from transformers import pipeline, GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# Загрузка модели SpaCy для русского языка
nlp = spacy.load('ru_core_news_md')

# Указание идентификатора модели из Hugging Face
model_name_or_path = 'sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2'

# Загрузка модели и токенизатора
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_na me_or_path)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name _or_path)

# Создание генератора текста
generator = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)


def classify_question(query):
query_lower = query.lower()
if any(keyword in query_lower for keyword in ["кто", "кто такой", "кто такая"]):
return "who"
elif any(keyword in query_lower for keyword in ["что", "что такое"]):
return "what"
elif any(keyword in query_lower for keyword in ["когда"]):
return "when"
elif any(keyword in query_lower for keyword in ["почему", "зачем"]):
return "why"
elif "расшифровывается" in query_lower:
return "abbreviation"
return "general"


import wikipedia


def search_wikipedia(query):
try:
# Установка языка поиска на русский
wikipedia.set_lang("ru")

# Поиск страницы по запросу
page = wikipedia.page(query)

# Получение краткого резюме страницы
summary = wikipedia.summary(query, sentences=2)

return summary
except wikipedia.exceptions.PageError:
return "Страница не найдена."
except wikipedia.exceptions.DisambiguationError :
return "Найдено несколько возможных страниц. Уточните запрос."


def generate_answer(question):
prompt = f"Вопрос: {question}\nОтвет:"
response = generator(prompt, max_new_tokens=100, num_return_sequences=1, truncation=True)
generated_text = response[0]['generated_text']
start_index = generated_text.find("Ответ:") + len("Ответ:")
return generated_text[start_index:].strip()


def get_abbreviation_meaning(query):
# Добавьте здесь логику для расшифровки сокращений
return "Расшифровка сокращения не найдена."



def main():
while True:
user_input = input("Задайте ваш вопрос: ")
if user_input.lower() in ['выход', 'exit']:
break
question_type = classify_question(user_input)
print(f"Тип вопроса: {question_type}")

# Попробуем найти ответ в Wikipedia
wiki_answer = search_wikipedia(user_input)

if wiki_answer:
print(f"Вопрос: {user_input}")
print(f"Ответ: {wiki_answer}")
else:
# Если не удалось найти ответ в Wikipedia, используем генеративную модель
answer = generate_answer(user_input)
print(f"Вопрос: {user_input}")
print(f"Ответ: {answer}")

if __name__ == "__main__":
main()

0