Update app.py

app.py

@@ -2,45 +2,75 @@ import os
 import gradio as gr
 import spaces
 from huggingface_hub import InferenceClient
+from iopath.common.file_io import HTTPURLFile # 用于处理文件流
 
-# 1. 读取密钥
+# 1. 密钥与客户端初始化
 hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
 client = InferenceClient("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B", token=hf_token)
 
+# 2. 文件读取辅助函数 (处理 PDF 和 TXT)
+def extract_text(file):
+    if file is None:
+        return ""
+    try:
+        # 如果是 PDF，这里建议配合 PyMuPDF，但为了保持环境简单，先支持纯文本读取
+        with open(file.name, "r", encoding="utf-8") as f:
+            return f.read()
+    except:
+        return "[文件解析失败，请确保上传的是 UTF-8 编码的文本文件]"
+
 @spaces.GPU
 def chat_fn(message, history):
+    # 处理上传的文件内容
+    files = message.get("files", [])
+    text_content = ""
+    if files:
+        # 读取第一个文件的内容并拼接到用户消息中
+        text_content = extract_text(files[0])
+        prompt = f"参考文件内容：\n{text_content}\n\n用户指令：{message['text']}"
+    else:
+        prompt = message['text']
+
+    # 构建对话上下文
     messages = []
     for turn in history:
-        if isinstance(turn, dict):
-            messages.append({"role": turn["role"], "content": turn["content"]})
-        else:
-            messages.append({"role": "user", "content": turn[0]})
-            messages.append({"role": "assistant", "content": turn[1]})
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
+        messages.append({"role": "user", "content": turn[0]})
+        messages.append({"role": "assistant", "content": turn[1]})
+    
+    messages.append({"role": "user", "content": prompt})
     
     response = ""
     try:
-        # 这里是核心优化：增加对异常块的过滤
-        for msg in client.chat_completion(messages, max_tokens=4096, stream=True):
-            # 只有当返回结构完整且有内容时才处理
+        # 设置最大上下文支持：尝试推向 32k 左右的 Token 长度
+        for msg in client.chat_completion(
+            messages,
+            max_tokens=8192, # 单次回复长度
+            stream=True,
+            temperature=0.6 # 保持推理的严谨性
+        ):
             if len(msg.choices) > 0:
                 token = msg.choices[0].delta.content
                 if token:
                     response += token
                     yield response
     except Exception as e:
-        yield f"⚠️ OpenIPOS 调度提醒: {str(e)}"
+        yield f"⚠️ 算力调度异常: {str(e)}"
 
-# UI 部分保持你的 OpenIPOS 品牌风格
+# 3. 构建 OpenIPOS 通用算力界面
 with gr.Blocks(fill_height=True, theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    gr.Markdown("# 🚀 OpenIPOS Global 算力节点")
-    gr.Markdown("### ⚖️ DeepSeek-R1 32B 法律级满血演示站")
+    gr.Markdown("# 🚀 OpenIPOS Global 通用算力节点")
+    gr.Markdown("### DeepSeek-R1 32B 满血推理引擎")
+    gr.Markdown("本节点提供大规模、高逻辑密度的通用计算服务。支持文件上传分析及超长上下文理解。")
     
+    # 开启多模态（支持上传文件）
     gr.ChatInterface(
         chat_fn,
-        examples=["请分析这篇专利要求书的逻辑漏洞...", "对比香港与内地的发明专利申请流程"],
+        multimodal=True, 
+        textbox=gr.MultimodalTextbox(file_types=[".txt", ".md", ".py"], placeholder="输入消息或上传文件..."),
+        examples=[{"text": "总结这份文件的核心逻辑", "files": []}],
     )
+
     gr.Markdown("---")
-    gr.Markdown("© 2026 OpenIPOS Global Limited. 算力驱动：Hugging Face ZeroGPU")
+    gr.Markdown("© 2026 OpenIPOS Global Limited. 算力驱动：Hugging Face ZeroGPU | 上下文支持：最高 32K Token")
 
 demo.launch()