Update app.py

app.py

@@ -25,7 +25,8 @@ PROMPT_TEMPLATE = """
 # Глобальная переменная для статуса
 status_message = "Инициализация..."
 
-def initialize_chroma():
+def initialize_chroma
+():
     global status_message
     if not os.path.exists(CHROMA_PATH):
         status_message = "Создание базы данных Chroma..."
@@ -83,9 +84,9 @@ def save_to_chroma(chunks: list[Document]):
     if os.path.exists(CHROMA_PATH):
         shutil.rmtree(CHROMA_PATH)
     embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
-        model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2",
-        model_kwargs={'device': 'cpu'},
-        encode_kwargs={'normalize_embeddings': True}
+        model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2",
+        model_kwargs={'device': 'cpu', 'trust_remote_code': True},
+        encode_kwargs={'normalize_embeddings': False}  # Экспериментируйте с этим
     )
     Chroma.from_documents(
         chunks,
@@ -97,8 +98,15 @@ def process_query(query_text: str, db):
     results = db.similarity_search_with_relevance_scores(query_text, k=3)
     global status_message
     status_message += f"\nНайдено {len(results)} результатов с релевантностью: {[round(score, 2) for _, score in results]}"
-    if not results or results[0][1] < 0.7:
-        return "Не найдено подходящих результатов.", []
+    
+    if not results:
+    return "Не найдено подходящих результатов.", []
+    
+    if results[0][1] < 0.5:
+        response = "Нет высококачественных совпадений. Возможные варианты:\n"
+        response += "\n".join([f"- {doc.page_content[:50]}..." for doc, _ in results])
+        return response, [doc.metadata.get("source") for doc, _ in results]
+    
     context_text = "\n\n---\n\n".join([doc.page_content for doc, _ in results])
     prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template(PROMPT_TEMPLATE)
     prompt = prompt_template.format(context=context_text, question=query_text)