Upload folder using huggingface_hub

README.md

@@ -23,7 +23,7 @@ tags:
 - 📱 **Работы на слабых устройствах** — Raspberry Pi, старые ноутбуки, телефоны,  
 - 🧪 **Создания своей нейросети** — идеальная отправная точка для начинающих.
 
-> **Это микро нейросеть которая:**
+> ⚠️ **Это НЕ LLM**. Это **интеллектуальный чат-бот на правилах и нечётком сравнении**, который:
 > - Понимает опечатки,
 > - Отвечает на русском,
 > - Работает **без интернета и GPU**,

patterns.json

@@ -2,9 +2,7 @@
   "привет": [
     "Привет! Как твои дела?",
     "Здравствуй! Чем могу помочь?",
-    "Приветствую! О чём поговорим?",
-    "Здарова бро!",
-    "С возвращением!"
+    "Приветствую! О чём поговорим?"
   ],
   "как дела": [
     "Отлично, спасибо! А у тебя?",
@@ -12,9 +10,9 @@
     "Нормально, только скучаю без задачек :)"
   ],
   "имя": [
-    "Я — Newton Mini, твой мини-ИИ.",
+    "Я — Newton Micro, твой мини-ИИ. Меня создал Kolyadual",
     "Меня зовут Newton, я помогаю в учёбе и не только!",
-    "Я Newton — умный помощник из Runget."
+    "Я Newton — умный помощник из Runget. Меня создал Kolyadual"
   ],
   "школа": [
     "Школа — это важно! Нужна помощь с уроками?",
@@ -30,7 +28,22 @@
     "Интересно! Расскажи ещё.",
     "Понятно. А что думаешь ты?",
     "Хм... А если посмотреть с другой стороны?",
-    "Я ещё учусь. Можешь переформулировать?",
-    "Не очень понятно, о чем вы говорите..."
-  ]
+    "Я ещё учусь. Можешь переформулировать?"
+  ],
+
+  "knowledge": {
+    "что такое любовь": "Любовь — это сильное чувство привязанности, заботы и привязанности к другому человеку.",
+    "что такое дружба": "Дружба — это близкие отношения, основанные на взаимном доверии, поддержке и уважении.",
+    "что такое ии": "Искусственный интеллект — это способность машин имитировать интеллектуальные функции человека.",
+    "что такое школа": "Школа — это учебное заведение для детей, где они получают базовые знания.",
+    "что такое солнце": "Солнце — это звезда, вокруг которой вращается Земля и другие планеты.",
+    "что такое вода": "Вода — это химическое соединение H₂O, необходимое для жизни.",
+    "как приготовить бутерброд": "Намажь масло на хлеб, положи сыр или колбасу. Готово!",
+    "как приготовить яичницу": "Разбей яйца на сковороду с маслом, жарь 2–3 минуты до готовности.",
+    "как приготовить чай": "Завари чайный пакетик кипятком на 3–5 минут. Добавь сахар по вкусу.",
+    "как приготовить пасту": "Отвари пасту в подсолённой воде 8–10 минут. Слей воду, добавь соус.",
+    "что такое кулинария": "Кулинария — это искусство приготовления пищи.",
+    "что такое рецепт": "Рецепт — это пошаговое описание, как приготовить блюдо.",
+    "что такое runget": "Runget - операционная система разрабатываемая Runget Team"
+  }
 }

run.py

@@ -1,82 +1,112 @@
 #!/usr/bin/env python3
-# newton_mini.py — мини-ИИ с распознаванием опечаток
+# Newton Mini — сверхлёгкий ИИ. Теперь умнее!
 import json
 import random
 import re
+import sys
 from difflib import get_close_matches
 
-# Загрузка шаблонов
-with open("patterns.json", "r", encoding="utf-8") as f:
-    PATTERNS = json.load(f)
+def robust_input(prompt):
+    try:
+        return input(prompt).strip()
+    except UnicodeDecodeError:
+        pass
+
+    sys.stdout.flush()
+    print(prompt, end='', flush=True)
+    try:
+        raw = sys.stdin.buffer.readline()
+        if not raw:
+            return ""
+        raw = raw.rstrip(b'\r\n')
+        for encoding in ['utf-8', 'cp1251', 'koi8-r', 'iso8859-5']:
+            try:
+                return raw.decode(encoding).strip()
+            except UnicodeDecodeError:
+                continue
+        return raw.decode('utf-8', errors='replace').strip()
+    except Exception:
+        return ""
+
+try:
+    with open("patterns.json", "r", encoding="utf-8") as f:
+        PATTERNS = json.load(f)
+except FileNotFoundError:
+    print("❌ Ошибка: файл patterns.json не найден!")
+    print("Создайте его или скачайте с Hugging Face.")
+    sys.exit(1)
+except json.JSONDecodeError:
+    print("❌ Ошибка: повреждён файл patterns.json")
+    sys.exit(1)
 
-# Ключевые слова для каждой категории (для fuzzy matching)
 KEYWORDS = {
     "привет": ["привет", "здравствуй", "хай", "прив", "здарова"],
     "как дела": ["дела", "как ты", "ты как", "настроение"],
     "имя": ["имя", "кто ты", "зовут", "тебя зовут"],
     "школа": ["школа", "урок", "задача", "домашка", "математика", "геометрия"],
-    "пока": ["пока", "выход", "quit", "до свидания", "закончить", "стоп"]
+    "пока": ["пока", "выход", "quit", "до свидания", "закончить", "стоп"],
+    "knowledge": ["что такое", "как приготовить", "что значит", "расскажи про", "как сделать"]
 }
 
 def preprocess(text):
-    """Очистка текста: нижний регистр, только буквы"""
-    return re.sub(r'[^а-яё\s]', '', text.lower()).strip()
+    return re.sub(r'[^а-яё\s]', ' ', text.lower()).strip()
 
-def find_intent(user_input):
-    """Определяет намерение даже при опечатках"""
+def find_response(user_input):
     clean = preprocess(user_input)
     if not clean:
-        return None
+        return random.choice(PATTERNS["default"])
+
+    if any(word in clean for word in ["пока", "выход", "quit", "стоп", "закончить", "exit"]):
+        return random.choice(PATTERNS["пока"])
+
+    knowledge = PATTERNS.get("knowledge", {})
+    if clean in knowledge:
+        return knowledge[clean]
+
+    if knowledge:
+        matches = get_close_matches(clean, knowledge.keys(), n=1, cutoff=0.6)
+        if matches:
+            return knowledge[matches[0]]
 
-    # Собираем все ключевые слова
     all_keywords = []
     keyword_to_intent = {}
     for intent, words in KEYWORDS.items():
+        if intent == "knowledge":
+            continue
         for word in words:
             all_keywords.append(word)
             keyword_to_intent[word] = intent
 
-    # Ищем наиболее похожие слова в вводе
-    found_intents = set()
     for token in clean.split():
-        # Находим ближайшие совпадения (точность 70%)
         matches = get_close_matches(token, all_keywords, n=1, cutoff=0.6)
         if matches:
             intent = keyword_to_intent[matches[0]]
-            found_intents.add(intent)
+            return random.choice(PATTERNS[intent])
 
-    # Приоритет: если есть "пока" — завершаем
-    if "пока" in found_intents:
-        return "пока"
-    # Иначе — возвращаем первое найденное
-    return found_intents.pop() if found_intents else None
+    return random.choice(PATTERNS["default"])
 
 def main():
-    print("Newton micro")
-    print("Команды выхода: 'пока', 'выход', 'quit'\n")
+    print("Newton Micro — сверхлёгкий ИИ")
+    print("Поддерживает: опечатки, рецепты, определения, выход по 'пока'")
 
     while True:
         try:
-            user_input = input("Ты: ").strip()
+            user_input = robust_input("Ты: ")
             if not user_input:
                 continue
 
-            # Проверка на прямой выход
-            if any(word in user_input.lower() for word in ["пока", "выход", "quit", "стоп"]):
-                print("Newton micro: До свидания! 😊")
-                break
-
-            intent = find_intent(user_input)
-            if intent and intent in PATTERNS:
-                response = random.choice(PATTERNS[intent])
-            else:
-                response = random.choice(PATTERNS["default"])
-
+            response = find_response(user_input)
             print(f"Newton Micro: {response}\n")
 
+            if any(w in user_input.lower() for w in ["пока", "выход", "quit", "стоп"]):
+                break
+
         except KeyboardInterrupt:
             print("\nNewton Micro: Пока! Береги себя! ✨")
             break
+        except EOFError:
+            print("\nNewton Micro: До свидания!")
+            break
 
 if __name__ == "__main__":
     main()