Update app.py

app.py

@@ -1,25 +1,42 @@
-# app.py
 import gradio as gr
-from sentence_transformers import SentenceTransformer
-import numpy as np
-
-# Загружаем модель SBERT для русского языка
-model = SentenceTransformer("sberbank-ai/sbert_large_ru_nlu")
-
-def get_embeddings(text):
-    emb = model.encode([text])[0]
-    # Для удобного просмотра можно округлить до 4 знаков
-    emb_rounded = np.round(emb, 4)
-    return emb_rounded.tolist()
-
-# Создаём интерфейс Gradio
-iface = gr.Interface(
-    fn=get_embeddings,
-    inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите русский текст..."),
-    outputs=gr.Textbox(label="Эмбеддинг (вектор)"),
-    title="SBERT Large RU NLU Embeddings",
-    description="Введите текст на русском языке, чтобы получить эмбеддинг с помощью sberbank-ai/sbert_large_ru_nlu."
-)
-
-if __name__ == "__main__":
-    iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
+from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
+
+# Загружаем русскоязычную модель
+model = SentenceTransformer("ai-forever/sbert_large_nlu_ru")
+
+def embed_text(text):
+    embedding = model.encode([text])[0]
+    return str(embedding.tolist()[:10]) + " ...", len(embedding)
+
+def compare_texts(text1, text2):
+    emb1 = model.encode([text1])[0]
+    emb2 = model.encode([text2])[0]
+    similarity = util.cos_sim(emb1, emb2).item()
+    return similarity
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## 🔎 Russian SBERT Embeddings Demo (ai-forever/sbert_large_nlu_ru)")
+
+    with gr.Tab("Эмбеддинг одного текста"):
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                input_text = gr.Textbox(label="Введите текст", placeholder="Например: Я люблю машинное обучение")
+                run_btn = gr.Button("Создать эмбеддинг")
+            with gr.Column():
+                output_embed = gr.Textbox(label="Вектор (первые 10 значений)")
+                output_dim = gr.Number(label="Размерность эмбеддинга")
+
+        run_btn.click(embed_text, inputs=[input_text], outputs=[output_embed, output_dim])
+
+    with gr.Tab("Сравнение двух текстов"):
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                text1 = gr.Textbox(label="Текст 1", placeholder="Например: Я люблю машинное обучение")
+                text2 = gr.Textbox(label="Текст 2", placeholder="Например: Машинное обучение — моя страсть")
+                compare_btn = gr.Button("Сравнить тексты")
+            with gr.Column():
+                similarity_score = gr.Number(label="Косинусное сходство")
+
+        compare_btn.click(compare_texts, inputs=[text1, text2], outputs=[similarity_score])
+
+demo.launch()