Update app.py

app.py

@@ -1,426 +1,425 @@
-import os
-import requests
-import json
-import gradio as gr
-import pandas as pd
-import matplotlib.pyplot as plt
-import pypdf
-import warnings
-from google.colab import userdata
-from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
-
-warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning)
-print("--- Библиотеки установлены и импортированы ---")
-
-
-# --- 2. Настройка API и LLM ---
-print("--- Настройка API и LLM ---")
-try:
-    GEMINI_API_KEY = userdata.get('GEMINI_API_KEY')
-    API_BASE_URL = "http://194.113.209.48:8000"
-    llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-1.5-pro-latest", google_api_key=GEMINI_API_KEY, temperature=0.1)
-    print("✅ LLM настроена.")
-except Exception as e:
-    print(f"❌ Ошибка настройки LLM: {e}")
-
-
-# --- 3. Загрузка данных и контекста ---
-# 3.1. Загружаем заранее проанализированный портфель из CSV
-print("--- Загрузка данных портфеля ---")
-try:
-    tagged_portfolio_df = pd.read_csv('sber_portfolio_analyzed5.csv')
-    tagged_portfolio_df['region_name'] = tagged_portfolio_df['region_name'].str.strip()
-    print(f"✅ Успешно загружен проанализированный портфель из {len(tagged_portfolio_df)} проектов.")
-except FileNotFoundError:
-    print("❌ Ошибка: Файл 'sber_portfolio_analyzed5.csv' не найден. Возможно, нужно сначала запустить ячейку для генерации этого файла.")
-    tagged_portfolio_df = pd.DataFrame()
-
-# 3.2. Извлекаем текст из PDF-отчета
-print("--- Извлечение текста из PDF-отчета ---")
-full_report_text = ""
-try:
-    # Убедитесь, что имя файла верное и он загружен
-    with open('f356d44202ac9361579f509ebf965950.pdf', 'rb') as f:
-        reader = pypdf.PdfReader(f)
-        for page in reader.pages:
-            full_report_text += page.extract_text() + "\n"
-    print("✅ Текст из PDF-файла успешно извлечен.")
-except Exception as e:
-    print(f"❌ Ошибка при чтении PDF-файла: {e}")
-
-# 3.3. Загружаем справочники
-print("--- Загрузка справочников ---")
-try:
-    regions_response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/api/regions")
-    regions_data = regions_response.json()
-    regions_list = sorted([item['name'] for item in regions_data])
-    print("✅ Справочник регионов загружен.")
-except Exception as e:
-    print(f"❌ Не удалось загрузить справочник регионов: {e}")
-    regions_list = sorted(list(tagged_portfolio_df['region_name'].unique()))
-
-# 3.4. Определяем константы (структура Наццелей) - ПОЛНАЯ ВЕРСИЯ
-NATIONAL_GOALS_STRUCTURE = {
-    "Сохранение населения, укрепление здоровья и повышение благополучия людей, поддержка семьи": [
-        "2.а) повышение суммарного коэффициента рождаемости до 1,6 к 2030 году и до 1,8 к 2036 году",
-        "2.б) увеличение ожидаемой продолжительности жизни до 78 лет к 2030 году и до 81 года к 2036 году",
-        "2.в) обеспечение не ниже среднероссийских темпов повышения к 2030 году суммарного коэффициента рождаемости в отстающих субъектах РФ",
-        "2.г) снижение к 2036 году дифференциации показателей ожидаемой продолжительности жизни не менее чем на 25%",
-        "2.д) снижение к 2030 году суммарной продолжительности временной нетрудоспособности граждан",
-        "2.е) повышение к 2030 году уровня удовлетворенности граждан условиями для занятий физкультурой и спортом",
-        "2.ж) увеличение к 2030 году численности граждан, получающих услуги долговременного ухода, до 500 тыс. человек",
-        "2.з) повышение к 2030 году уровня удовлетворенности участников СВО условиями для медицинской реабилитации и трудоустройства",
-        "2.и) создание и запуск к 2030 году цифровой платформы по управлению здоровьем человека",
-        "2.к) снижение уров��я бедности ниже 7% к 2030 году и ниже 5% к 2036 году, в т.ч. среди многодетных семей",
-        "2.л) снижение коэффициента Джини до 0,37 к 2030 году и до 0,33 к 2036 году",
-        "2.м) рост МРОТ к 2030 году более чем в два раза, не менее 35 тыс. рублей в месяц",
-        "2.н) утверждение в 2026 году новых систем оплаты труда работников бюджетной сферы"
-    ],
-    "Реализация потенциала каждого человека, развитие его талантов, воспитание патриотичной и социально ответственной личности": [
-        "3.а) создание к 2030 году условий для воспитания гармонично развитой личности на основе традиционных ценностей",
-        "3.б) увеличение к 2030 году численности иностранных студентов до 500 тыс. человек",
-        "3.в) увеличение к 2030 году доли молодых людей, участвующих в проектах развития и воспитания, до 75%",
-        "3.г) увеличение к 2030 году доли молодых людей, верящих в самореализацию в России, до 85%",
-        "3.д) увеличение к 2030 году доли молодых людей в добровольческой деятельности до 45%",
-        "3.е) обеспечение к 2030 году функционирования эффективной системы выявления талантов у 100% обучающихся",
-        "3.ж) обеспечение продвижения традиционных ценностей в не менее чем 70% проектов в сфере культуры к 2030 году",
-        "3.з) повышение к 2030 году удовлетворенности граждан работой организаций культуры",
-        "3.и) формирование к 2030 году современной системы профразвития педагогических работников"
-    ],
-    "Комфортная и безопасная среда для жизни": [
-        "4.а) улучшение качества среды для жизни в опорных населенных пунктах на 30% к 2030 году",
-        "4.б) обеспечение граждан жильем общей площадью не менее 33 кв. метров на человека к 2030 году",
-        "4.в) обновление к 2030 году жилищного фонда не менее чем на 20% по сравнению с 2019 годом",
-        "4.г) устойчивое сокращение непригодного для проживания жилищного фонда",
-        "4.д) повышение доступности жилья на первичном рынке",
-        "4.е) благоустройство не менее чем 30 тыс. общественных территорий к 2030 году",
-        "4.ж) реализация программы модернизации коммунальной инфраструктуры для 20 млн. человек к 2030 году",
-        "4.з) строительство и реконструкция не менее чем 2 тыс. объектов питьевого водоснабжения к 2030 году",
-        "4.и) рост энергоэффективности в ЖКХ и строительстве",
-        "4.к) обновление парка общественного транспорта до 85% от норматива к 2030 году",
-        "4.л) приведение в нормативное состояние 85% дорог агломераций и 60% региональных дорог к 2030 году",
-        "4.м) снижение смертности в ДТП в 1.5 раза к 2030 году",
-        "4.н) увеличение авиационной подвижности населения на 50% к 2030 году",
-        "4.о) капитальный ремонт всех нуждающихся зданий школ и детсадов до конца 2030 года",
-        "4.п) подключение к сетевому газу не менее 1,6 млн домовладений к 2030 году",
-        "4.р) оснащение 900 центров кинопоказа в малых населенных пунктах к 2030 году"
-    ],
-    "Экологическое благополучие": [
-        "5.а) формирование экономики замкнутого цикла: 100% сортировка ТКО, захоронение не более 50%, вовлечение 25% отходов в оборот к 2030 году",
-        "5.б) снижение в два раза выбросов опасных загрязняющих веществ в городах с высоким уровнем загрязнения к 2036 году",
-        "5.в) ликвидация до конца 2030 года не менее 50 опасных объектов накопленного вреда",
-        "5.г) снижение к 2036 году в два раза объема неочищенных сточных вод",
-        "5.д) сохранение лесов, биоразнообразия и создание условий для экологического туризма"
-    ],
-    "Устойчивая и динамичная экономика": [
-        "6.а) темп роста ВВП выше среднемирового, 4-е место в мире по ВВП по ППС к 2030 году",
-        "6.б) снижение доли импорта до 17% ВВП к 2030 году",
-        "6.в) увеличение объема инвестиций в основной капитал на 60% к 2030 году (относительно 2020)",
-        "6.г) рост доходов населения и пенсий не ниже уровня инфляции",
-        "6.д) реальный рост дохода на работника МСП в 1,2 раза выше роста ВВП",
-        "6.ж) вхождение в топ-25 стран мира по плотности роботизации к 2030 году",
-        "6.н) увеличение доли туристской отрасли в ВВП до 5% к 2030 году",
-        "6.о) прирост экспорта несырьевых неэнергетических товаров на две трети к 2030 году",
-        "6.п) увеличение производства продукции АПК на 25% к 2030 году (относительно 2021)",
-        "6.р) увеличение экспорта продукции АПК в 1.5 раза к 2030 году (относительно 2021)"
-    ],
-    "Технологическое лидерство": [
-        "7.а) обеспечение технологической независимости (биоэкономика, БАС, ИИ, новые материалы и др.)",
-        "7.б) увеличение индекса производства в обрабатывающей промышленности на 40% к 2030 году (относительно 2022)",
-        "7.в) вхождение в топ-10 стран мира по объему научных исследований к 2030 году",
-        "7.г) увеличение внутренних затрат на исследования до 2% ВВП к 2030 году",
-        "7.д) увеличение доли отечественных высокотехнологичных товаров в 1.5 раза к 2030 году",
-        "7.е) увеличение выручки малых технологических компаний в 7 раз к 2030 году"
-    ],
-    "Цифровая трансформация": [
-        "8.а) достижение 'цифровой зрелости' госуправления и ключевых отраслей экономики к 2030 году",
-        "8.б) формирование рынка данных",
-        "8.в) доступ к высокоскоростному интернету для 97% домохозяйств к 2030 году",
-        "8.г) рост инвестиций в отечественные ИТ-решения вдвое выше темпа роста ВВП",
-        "8.д) переход 80% организаций на российское ПО к 2030 году"
-    ]
-}
-print("✅ Словарь НАЦЦЕЛЕЙ успешно загружен.")
-
-# --- 4. Определение функций приложения ---
-print("--- Определение функций приложения ---")
-# (Здесь идут полные определения функций generate_regional_briefing, _find_relevant_goals, analyze_new_project)
-# --- ФИНАЛЬНАЯ ВЕРСИЯ С ТАБЛИЧНЫМ ПРЕДСТАВЛЕНИЕМ АНАЛИЗА ---
-
-def generate_regional_briefing(region_name, year):
-    if not region_name or not year:
-        yield "Пожалуйста, выберите регион и год.", None, None
-        return
-
-    if not 'full_report_text' in globals() or not full_report_text:
-        yield "Ошибка: Текст отчета ESG-индекса не был загружен.", None, None
-        return
-
-    yield "<h3 style='margin-top: 20px;'>⏳ Готовлю финальный отчет, это может занять до 30 секунд...</h3>", None, None
-
-    try:
-        region_id = next((item['id'] for item in regions_data if item['name'] == region_name), None)
-        params = {"year": int(year)}
-        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/api/region-performance/{region_id}/all", params=params)
-        response.raise_for_status()
-        urfu_data_raw = response.json()
-        urfu_data_simplified = {indicator.get('name'): indicator.get('region_value') for indicator in urfu_data_raw.get('indicators', []) if indicator.get('name') and indicator.get('region_value') is not None}
-    except Exception as e:
-        yield f"Не удалось получить данные от API УрФУ. Ошибка: {e}", None, None
-        return
-
-    region_portfolio = tagged_portfolio_df[tagged_portfolio_df['region_name'] == region_name]
-    
-    portfolio_summary = "В данном регионе у Сбера отсутствуют проекты из анализируемого портфеля."
-    fig = None
-
-    if not region_portfolio.empty:
-        total_investment = region_portfolio['amount_bln_rub'].sum()
-        project_count = len(region_portfolio)
-        SUMMARIZATION_THRESHOLD = 5
-
-        if 'mapped_goal' in region_portfolio.columns and not region_portfolio['mapped_goal'].isnull().all():
-            if project_count > SUMMARIZATION_THRESHOLD:
-                summary_parts = []
-                goal_groups = region_portfolio.groupby('mapped_goal')['amount_bln_rub'].sum().sort_values(ascending=False).reset_index()
-
-                for _, row in goal_groups.iterrows():
-                    goal_name = row['mapped_goal']
-                    goal_sum = row['amount_bln_rub']
-                    project_examples = region_portfolio[region_portfolio['mapped_goal'] == goal_name]['project_goal'].head(2).tolist()
-                    examples_text = ", ".join(project_examples)
-                    # ИЗМЕНЕНИЕ: Формируем HTML-элемент списка <li> и используем <strong> для жирности
-                    summary_parts.append(
-                        f"<li><strong>{goal_name}</strong> ({goal_sum:.1f} млрд руб.), ключевые проекты: {examples_text}</li>"
-                    )
-                
-                # ИЗМЕНЕНИЕ: Собираем полный HTML-список <ul>...</ul>
-                summary_text = "<ul>" + "".join(summary_parts) + "</ul>"
-                portfolio_summary = (
-                    f"Портфель Сбера в регионе составляет {total_investment:.1f} млрд руб. и включает проекты, распределенные по следующим национальным целям:{summary_text}"
-                )
-            else:
-                projects_list = [
-                    f"'{row['project_goal']}' ({row['amount_bln_rub']:.1f} млрд руб.), направленный на достижение цели \"{row.get('mapped_goal', 'не определена')}\""
-                    for _, row in region_portfolio.iterrows()
-                ]
-                projects_text = " и ".join(projects_list)
-                portfolio_summary = (
-                    f"Текущий портфель Сбера в регионе составляет {total_investment:.1f} млрд руб. "
-                    f"и включает следующие ключевые проекты: {projects_text}."
-                )
-        else:
-            projects_list = [
-                f"'{row['project_goal']}' ({row['amount_bln_rub']:.1f} млрд руб.)"
-                for _, row in region_portfolio.iterrows()
-            ]
-            projects_text = ", ".join(projects_list)
-            portfolio_summary = (
-                f"Текущий портфель Сбера в регионе составляет {total_investment:.1f} млрд руб. и включает следующие проекты: {projects_text}."
-            )
-
-        if 'mapped_goal' in region_portfolio.columns and not region_portfolio['mapped_goal'].isnull().all():
-            goal_distribution = region_portfolio.groupby('mapped_goal')['amount_bln_rub'].sum()
-            plot_data = goal_distribution.reset_index()
-            if plot_data is not None and not plot_data.empty:
-                fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)); bars = ax.bar(plot_data['mapped_goal'], plot_data['amount_bln_rub'], color='#4CAF50'); ax.bar_label(bars, fmt='%.0f', padding=3)
-                plt.xticks(rotation=45, ha="right", fontsize=9); plt.title(f"Распределение портфеля Сбера по Наццелям\nв регионе: {region_name}", fontsize=12)
-                plt.ylabel("Сумма, млрд руб.", fontsize=10); plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7); plt.tight_layout()
-    
-    prompt = f"""
-    Твоя роль: Ведущий аналитик-стратег ESG-дирекции Сбера.
-    Твоя задача: Подготовить исче��пывающий и СТРУКТУРИРОВАННЫЙ аналитический отчет по региону, синтезируя информацию из предоставленных источников.
-
-    ### ИСТОЧНИК 1: Статистические показатели по региону (от УрФУ)
-    Регион анализа: {region_name}
-    {json.dumps(urfu_data_simplified, ensure_ascii=False, indent=2)}
-
-    ### ИСТОЧНИК 2: Полный текст отчета "ESG-индекс городов и регионов" (Сбер, ВЭБ.РФ)
-    ```text
-    {full_report_text}
-    ```
-
-    ### ИСТОЧНИК 3: Данные по проектам в регионе
-    {portfolio_summary}
-
-    ### ЗАДАЧА И СТРОГИЕ ПРАВИЛА:
-    1.  Подготовь отчет в формате Markdown.
-    2.  Сфокусируй детальный анализ ТОЛЬКО на двух Национальных целях: "Сохранение населения, укрепление здоровья и повышение благополучия людей, поддержка семьи" и "Комфортная и безопасная среда для жизни".
-    3.  Относись ко всем данным как к реальным, не добавляй дисклеймеров.
-    4.  Для раздела "Детальный анализ" **сгенерируй Markdown-таблицы**, как показано в шаблоне.
-
-    ---
-
-    ### Аналитический отчет: {region_name}, {year} год
-
-    **1. Обзор проектов в регионе**
-    * На основе ИСТОЧНИКА 3, опиши состав и объем проектов. Начинай с новой строки каждую новую Наццель и по ней проекты.
-
-    * **Задача для следующей строки:** На основе ИСТОЧНИКА 2, найди конкретные факты о регионе `{region_name}` (место в рейтинге, баллы, и т.д.).
-    * **Требование к форматированию:** Начни строку с "ESG-индекс городов и регионов Сбер - ВЭБ.РФ:". Сразу после этого, обычным черным текстом, продолжи своим аналитическим выводом.
-
-    **2. Детальный анализ по приоритетным Национальным целям**
-    * Для каждой из двух приоритетных Наццелей, создай подзаголовок и Markdown-таблицу по следующему образцу. Заполни 2-3 строки для каждой таблицы наиболее показательными данными.
-
-    **Национальная цель: "Сохранение населения, укрепление здоровья и повышение благополучия людей, поддержка семьи"**
-    | Показатель (данные УрФУ) | Значение в регионе | Влияние проектов Сбера |
-    | :--- | :--- | :--- |
-    | *[название показателя из ИСТОЧНИКА 1]* | *[значение из ИСТОЧНИКА 1]* | *[твой анализ ИСТОЧНИКА 3]* |
-    | *[название второго показателя]* | *[его значение]* | *[твой анализ]* |
-
-    **Национальная цель: "Комфортная и безопасная среда для жизни"**
-    | Показатель (данные УрФУ) | Значение в регионе | Влияние проектов Сбера |
-    | :--- | :--- | :--- |
-    | *[название показателя из ИСТОЧНИКА 1]* | *[значение из ИСТОЧНИКА 1]* | *[твой анализ ИСТОЧНИКА 3]* |
-    | *[название второго показателя]* | *[его значение]* | *[твой анализ]* |
-
-    **3. Стратегические рекомендации**
-    * На основе табличного анализа, сформулируй 2-3 ключевых вывода и предложи конкретные типы проектов для инвестиций.
-    """
-
-    final_report = llm.invoke(prompt).content
-    yield final_report, fig, region_portfolio.drop(columns=['project_goal'], errors='ignore')
-
-def _find_relevant_goals(project_description: str) -> list:
-    top_level_goals = list(NATIONAL_GOALS_STRUCTURE.keys())
-    prompt = f"""
-    Определи 1-3 наиболее релевантных национальных цели из списка для проекта. Верни ТОЛЬКО JSON-массив строк.
-    СПИСОК НАЦЦЕЛЕЙ: {json.dumps(top_level_goals, ensure_ascii=False)}
-    ОПИСАНИЕ ПРОЕКТА: "{project_description}"
-    Твой JSON-ответ:
-    """
-    try:
-        response = llm.invoke(prompt)
-        return json.loads(response.content.strip().replace("```json", "").replace("```", ""))
-    except Exception:
-        return top_level_goals
-
-
-def analyze_new_project(region_name, project_description):
-    if not all([region_name, project_description]):
-        yield "Пожалуйста, выберите регион и опишите проект."
-        return
-
-    yield "<h3 style='margin-top: 20px;'>⏳ Этап 1/2: Определяю релевантные наццели...</h3>"
-    relevant_goals_names = _find_relevant_goals(project_description)
-    relevant_goals_structure = {goal: NATIONAL_GOALS_STRUCTURE.get(goal, []) for goal in relevant_goals_names}
-
-    yield "<h3 style='margin-top: 20px;'>⏳ Этап 2/2: Готовлю детальный анализ, это может занять до 30 секунд...</h3>"
-
-    try:
-        region_id = next((item['id'] for item in regions_data if item['name'] == region_name), None)
-        params = {"year": 2024} # Можно использовать актуальный год
-        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/api/region-performance/{region_id}/all", params=params)
-        response.raise_for_status()
-        urfu_data_raw = response.json()
-        urfu_data_simplified = {indicator.get('name'): indicator.get('region_value') for indicator in urfu_data_raw.get('indicators', []) if indicator.get('name') and indicator.get('region_value') is not None}
-    except Exception as e:
-        yield f"Не удалось получить данные от API УрФУ. Ошибка: {e}"
-        return
-
-    goals_structure_str = json.dumps(relevant_goals_structure, ensure_ascii=False, indent=2)
-
-    # --- НАЧАЛО НОВОГО, РАСШИРЕННОГО ПРОМПТА ---
-    prompt = f"""
-    Твоя роль: Ведущий аналитик ESG-дирекции Сбера, обладающий глубокими знаниями в области национальных целей развития РФ.
-
-    Твоя задача: Подготовить ДЕТАЛЬНЫЙ и СТРУКТУРИРОВАННЫЙ аналитический отчет по новому инвестиционному проекту. Отчет должен быть выполнен в формате Markdown и содержать глубокий анализ, а не поверхностное описание.
-
-    ### ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ:
-    1.  **Регион реализации:** {region_name}
-    2.  **Описание проекта:** "{project_description}"
-    3.  **Статистический контекст по региону (данные УрФУ):** {json.dumps(urfu_data_simplified, ensure_ascii=False, indent=2)}
-    4.  **Структура релевантных Национальных целей и их задач:** {goals_structure_str}
-
-    ### СТРОГИЕ ТРЕБОВАНИЯ К СТРУКТУРЕ И СОДЕРЖАНИЮ ОТЧЕТА:
-
-    **1. Краткое резюме проекта**
-    * Опиши суть проекта, его масштаб и основные цели.
-
-    **2. Анализ соответствия Национальным целям**
-    * Для КАЖДОЙ релевантной наццели из предоставленного списка:
-        * **Обоснуй, почему проект соответствует данной цели.** Четко свяжи деятельность по проекту с конкретными задачами (подпунктами) этой наццели.
-        * **Используй данные из статистического контекста (ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ №3)**, чтобы показать АКТУАЛЬНОСТЬ проекта для региона. Например, если проект влияет на здравоохранение, приведи текущие показатели по ожидаемой продолжительности жизни или заболеваемости в регионе, чтобы подчеркнуть важность инвестиций.
-
-    **3. Оценка по ESG-критериям**
-    * **E (Environmental / Экология):** Оцени потенциальное положительное и отрицательное воздействие проекта на окружающую среду. Какие экологические риски и возможности он несет? (например, снижение выбросов, образование отходов, использование "зеленых" технологий).
-    * **S (Social / Социальная сфера):** Проанализируй социальный эффект. Создание рабочих мест (сколько, каких?), влияние на к��чество жизни, доступность услуг, поддержка местных сообществ.
-    * **G (Governance / Управление):** Опиши потенциальные управленческие аспекты. Необходимость взаимодействия с региональными властями, прозрачность реализации, работа с заинтересованными сторонами.
-
-    **4. Предварительные риски и рекомендации**
-    * На основе всего анализа, выдели 2-3 ключевых риска (технологических, социальных, регуляторных), на которые стоит обратить внимание.
-    * Дай 1-2 стратегические рекомендации по усилению положительного эффекта от проекта.
-
-    **5. Итоговое заключение**
-    * Сделай общий вывод о стратегической привлекательности проекта для банка с точки зрения вклада в устойчивое развитие и национальные приоритеты.
-
-    ---
-    **Начинай твой отчет.**
-    """
-    # --- КОНЕЦ НОВОГО ПРОМПТА ---
-
-    analysis_report = llm.invoke(prompt).content
-    yield analysis_report
-
-
-# --- 5. Запуск веб-интерфейса Gradio ---
-print("🚀 Запускаем Gradio-приложение...")
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="green", secondary_hue="lime"), css=".gradio-container {background-color: #f5f5f5} th { white-space: nowrap; }") as demo:
-    gr.Markdown(
-        """<div style="text-align: center;"><img src="https://www.sberbank.com/common/img/uploaded/logo/logo_sber_main_2020_ru.svg" width="200">
-        <h1>Интерактивный дашборд "Горизонт PRO"</h1><p>Анализ вклада в достижение Национальных целей РФ 2030/2036</p></div>"""
-    )
-    with gr.Tabs():
-        with gr.TabItem("📈 Стратегический обзор региона"):
-            with gr.Row():
-                region_input_1 = gr.Dropdown(regions_list, label="Выберите регион")
-                year_input_1 = gr.Dropdown([2024, 2023, 2022], label="Выберите год", value=2024)
-            submit_button_1 = gr.Button("Сформировать стратегическую справку", variant="primary")
-            gr.Markdown("---")
-            output_report_1 = gr.Markdown(label="Аналитическая справка")
-
-            # Элементы создаются, но не отображаются в интерфейсе
-            # Это необходимо, чтобы функция click могла в них вернуть значения без ошибки.
-            output_plot_1 = gr.Plot(visible=False)
-            output_table_1 = gr.DataFrame(label="Проекты в портфеле", visible=False)
-
-
-        with gr.TabItem("🔎 Экспресс-оценка нового проекта"):
-            # --- ИЗМЕНЕНИЕ №1: Выносим текст примера в отдельную переменную ---
-            example_text = "Мусоросортировочный завод на 150 000 тонн стоимостью 3 млрд руб"
-
-            gr.Markdown("Введите описание нового инвестиционного проекта для анализа его соответствия Национальным целям и потребностям региона.")
-            region_input_2 = gr.Dropdown(regions_list, label="Выберите регион реализации проекта")
-            project_input_2 = gr.Textbox(lines=4, label="Опишите проект", placeholder=f"Пример: {example_text}")
-
-            # --- ИЗМЕНЕНИЕ №2: Добавляем две кнопки в одну строку ---
-            with gr.Row():
-                # Кнопка для вставки примера
-                example_button = gr.Button("✍️ Вставить пример", variant="secondary")
-                # Основная кнопка для анализа
-                submit_button_2 = gr.Button("Провести экспресс-оценку", variant="primary", scale=2) # scale=2 делает ее в 2 раза шире
-
-            gr.Markdown("---")
-            output_report_2 = gr.Markdown(label="Результат оценки")
-
-    # --- Привязка функций к кнопкам (остается без изменений) ---
-    submit_button_1.click(
-        fn=generate_regional_briefing,
-        inputs=[region_input_1, year_input_1],
-        outputs=[output_report_1, output_plot_1, output_table_1]
-    )
-
-    # --- ИЗМЕНЕНИЕ №3: Добавляем обработчик для новой кнопки ---
-    example_button.click(
-        fn=lambda: example_text, # Простая функция, которая просто возвращает текст примера
-        inputs=None,              # У нее нет входных данных
-        outputs=project_input_2   # Результат (текст) отправляется в наше поле для ввода
-    )
-
-    submit_button_2.click(
-        fn=analyze_new_project,
-        inputs=[region_input_2, project_input_2],
-        outputs=[output_report_2]
-    )
-
+import os
+import requests
+import json
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import pypdf
+import warnings
+from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
+
+warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning)
+print("--- Библиотеки установлены и импортированы ---")
+
+
+# --- 2. Настройка API и LLM ---
+print("--- Настройка API и LLM ---")
+try:
+    GEMINI_API_KEY = userdata.get('GEMINI_API_KEY')
+    API_BASE_URL = "http://194.113.209.48:8000"
+    llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-1.5-pro-latest", google_api_key=GEMINI_API_KEY, temperature=0.1)
+    print("✅ LLM настроена.")
+except Exception as e:
+    print(f"❌ Ошибка настройки LLM: {e}")
+
+
+# --- 3. Загрузка данных и контекста ---
+# 3.1. Загружаем заранее проанализированный портфель из CSV
+print("--- Загрузка данных портфеля ---")
+try:
+    tagged_portfolio_df = pd.read_csv('sber_portfolio_analyzed5.csv')
+    tagged_portfolio_df['region_name'] = tagged_portfolio_df['region_name'].str.strip()
+    print(f"✅ Успешно загружен проанализированный портфель из {len(tagged_portfolio_df)} проектов.")
+except FileNotFoundError:
+    print("❌ Ошибка: Файл 'sber_portfolio_analyzed5.csv' не найден. Возможно, нужно сначала запустить ячейку для генерации этого файла.")
+    tagged_portfolio_df = pd.DataFrame()
+
+# 3.2. Извлекаем текст из PDF-отчета
+print("--- Извлечение текста из PDF-отчета ---")
+full_report_text = ""
+try:
+    # Убедитесь, что имя файла верное и он загружен
+    with open('f356d44202ac9361579f509ebf965950.pdf', 'rb') as f:
+        reader = pypdf.PdfReader(f)
+        for page in reader.pages:
+            full_report_text += page.extract_text() + "\n"
+    print("✅ Текст из PDF-файла успешно извлечен.")
+except Exception as e:
+    print(f"❌ Ошибка при чтении PDF-файла: {e}")
+
+# 3.3. Загружаем справочники
+print("--- Загрузка справочников ---")
+try:
+    regions_response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/api/regions")
+    regions_data = regions_response.json()
+    regions_list = sorted([item['name'] for item in regions_data])
+    print("✅ Справочник регионов загружен.")
+except Exception as e:
+    print(f"❌ Не удалось загрузить справочник регионов: {e}")
+    regions_list = sorted(list(tagged_portfolio_df['region_name'].unique()))
+
+# 3.4. Определяем константы (структура Наццелей) - ПОЛНАЯ ВЕРСИЯ
+NATIONAL_GOALS_STRUCTURE = {
+    "Сохранение населения, укрепление здоровья и повышение благополучия людей, поддержка семьи": [
+        "2.а) повышение суммарного коэффициента рождаемости до 1,6 к 2030 году и до 1,8 к 2036 году",
+        "2.б) увеличение ожидаемой продолжительности жизни до 78 лет к 2030 году и до 81 года к 2036 году",
+        "2.в) обеспечение не ниже среднероссийских темпов повышения к 2030 году суммарного коэффициента рождаемости в отстающих субъектах РФ",
+        "2.г) снижение к 2036 году дифференциации показателей ожидаемой продолжительности жизни не менее чем на 25%",
+        "2.д) снижение к 2030 году суммарной продолжительности временной нетрудоспособности граждан",
+        "2.е) повышение к 2030 году уровня удовлетворенности граждан условиями для занятий физкультурой и спортом",
+        "2.ж) увеличение к 2030 году численности граждан, получающих ��слуги долговременного ухода, до 500 тыс. человек",
+        "2.з) повышение к 2030 году уровня удовлетворенности участников СВО условиями для медицинской реабилитации и трудоустройства",
+        "2.и) создание и запуск к 2030 году цифровой платформы по управлению здоровьем человека",
+        "2.к) снижение уровня бедности ниже 7% к 2030 году и ниже 5% к 2036 году, в т.ч. среди многодетных семей",
+        "2.л) снижение коэффициента Джини до 0,37 к 2030 году и до 0,33 к 2036 году",
+        "2.м) рост МРОТ к 2030 году более чем в два раза, не менее 35 тыс. рублей в месяц",
+        "2.н) утверждение в 2026 году новых систем оплаты труда работников бюджетной сферы"
+    ],
+    "Реализация потенциала каждого человека, развитие его талантов, воспитание патриотичной и социально ответственной личности": [
+        "3.а) создание к 2030 году условий для воспитания гармонично развитой личности на основе традиционных ценностей",
+        "3.б) увеличение к 2030 году численности иностранных студентов до 500 тыс. человек",
+        "3.в) увеличение к 2030 году доли молодых людей, участвующих в проектах развития и воспитания, до 75%",
+        "3.г) увеличение к 2030 году доли молодых людей, верящих в самореализацию в России, до 85%",
+        "3.д) увеличение к 2030 году доли молодых людей в добровольческой деятельности до 45%",
+        "3.е) обеспечение к 2030 году функционирования эффективной системы выявления талантов у 100% обучающихся",
+        "3.ж) обеспечение продвижения традиционных ценностей в не менее чем 70% проектов в сфере культуры к 2030 году",
+        "3.з) повышение к 2030 году удовлетворенности граждан работой организаций культуры",
+        "3.и) формирование к 2030 году современной системы профразвития педагогических работников"
+    ],
+    "Комфортная и безопасная среда для жизни": [
+        "4.а) улучшение качества среды для жизни в опорных населенных пунктах на 30% к 2030 году",
+        "4.б) обеспечение граждан жильем общей площадью не менее 33 кв. метров на человека к 2030 году",
+        "4.в) обновление к 2030 году жилищного фонда не менее чем на 20% по сравнению с 2019 годом",
+        "4.г) устойчивое сокращение непригодного для проживания жилищного фонда",
+        "4.д) повышение доступности жилья на первичном рынке",
+        "4.е) благоустройство не менее чем 30 тыс. общественных территорий к 2030 году",
+        "4.ж) реализация программы модернизации коммунальной инфраструктуры для 20 млн. человек к 2030 году",
+        "4.з) строительство и реконструкция не менее чем 2 тыс. объектов питьевого водоснабжения к 2030 году",
+        "4.и) рост энергоэффективности в ЖКХ и строительстве",
+        "4.к) обновление парка общественного транспорта до 85% от норматива к 2030 году",
+        "4.л) приведение в нормативное состояние 85% дорог агломераций и 60% региональных дорог к 2030 году",
+        "4.м) снижение смертности в ДТП в 1.5 раза к 2030 году",
+        "4.н) увеличение авиационной подвижности населения на 50% к 2030 году",
+        "4.о) капитальный ремонт всех нуждающихся зданий школ и детсадов до конца 2030 года",
+        "4.п) подключение к сетевому газу не менее 1,6 млн домовладений к 2030 году",
+        "4.р) оснащение 900 центров кинопоказа в малых населенных пунктах к 2030 году"
+    ],
+    "Экологическое благополучие": [
+        "5.а) формирование экономики замкнутого цикла: 100% сортировка ТКО, захоронение не более 50%, вовлечение 25% отходов в оборот к 2030 году",
+        "5.б) снижение в два раза выбросов опасных загрязняющих веществ в городах с высоким уровнем загрязнения к 2036 году",
+        "5.в) ликвидация до конца 2030 года не менее 50 опасных объектов накопленного вреда",
+        "5.г) снижение к 2036 году в два раза объема неочищенных сточных вод",
+        "5.д) сохранение лесов, биоразнообразия и создание условий для экологического туризма"
+    ],
+    "Устойчивая и динамичная экономика": [
+        "6.а) темп роста ВВП выше среднемирового, 4-е место в мире по ВВП по ППС к 2030 году",
+        "6.б) снижение доли импорта до 17% ВВП к 2030 году",
+        "6.в) увеличение объема инвестиций в основной капитал на 60% к 2030 году (относительно 2020)",
+        "6.г) рост доходов населения и пенсий не ниже уровня инфляции",
+        "6.д) реальный рост дохода на работника МСП в 1,2 раза выше роста ВВП",
+        "6.ж) вхождение в топ-25 стран мира по плотности роботизации к 2030 году",
+        "6.н) увеличение доли туристской отрасли в ВВП до 5% к 2030 году",
+        "6.о) прирост экспорта несырьевых неэнергетических товаров на две трети к 2030 году",
+        "6.п) увеличение производства продукции АПК на 25% к 2030 году (относительно 2021)",
+        "6.р) увеличение экспорта продукции АПК в 1.5 раза к 2030 году (относительно 2021)"
+    ],
+    "Технологическое лидерство": [
+        "7.а) обеспечение технологической независимости (биоэкономика, БАС, ИИ, новые материалы и др.)",
+        "7.б) увеличение индекса производства в обрабатывающей промышленности на 40% к 2030 году (относительно 2022)",
+        "7.в) вхождение в топ-10 стран мира по объему научных исследований к 2030 году",
+        "7.г) увеличение внутренних затрат на исследования до 2% ВВП к 2030 году",
+        "7.д) увеличение доли отечественных высокотехнологичных товаров в 1.5 раза к 2030 году",
+        "7.е) увеличение выручки малых технологических компаний в 7 раз к 2030 году"
+    ],
+    "Цифровая трансформация": [
+        "8.а) достижение 'цифровой зрелости' госуправления и ключевых отраслей экономики к 2030 году",
+        "8.б) формирование рынка данных",
+        "8.в) доступ к высокоскоростному интернету для 97% домохозяйств к 2030 году",
+        "8.г) рост инвестиций в отечественные ИТ-решения вдвое выше темпа роста ВВП",
+        "8.д) переход 80% организаций на российское ПО к 2030 году"
+    ]
+}
+print("✅ Словарь НАЦЦЕЛЕЙ успешно загружен.")
+
+# --- 4. Определение функций приложения ---
+print("--- Определение функций приложения ---")
+# (Здесь идут полные определения функций generate_regional_briefing, _find_relevant_goals, analyze_new_project)
+# --- ФИНАЛЬНАЯ ВЕРСИЯ С ТАБЛИЧНЫМ ПРЕДСТАВЛЕНИЕМ АНАЛИЗА ---
+
+def generate_regional_briefing(region_name, year):
+    if not region_name or not year:
+        yield "Пожалуйста, выберите регион и год.", None, None
+        return
+
+    if not 'full_report_text' in globals() or not full_report_text:
+        yield "Ошибка: Текст отчета ESG-индекса не был загружен.", None, None
+        return
+
+    yield "<h3 style='margin-top: 20px;'>⏳ Готовлю финальный отчет, это может занять до 30 секунд...</h3>", None, None
+
+    try:
+        region_id = next((item['id'] for item in regions_data if item['name'] == region_name), None)
+        params = {"year": int(year)}
+        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/api/region-performance/{region_id}/all", params=params)
+        response.raise_for_status()
+        urfu_data_raw = response.json()
+        urfu_data_simplified = {indicator.get('name'): indicator.get('region_value') for indicator in urfu_data_raw.get('indicators', []) if indicator.get('name') and indicator.get('region_value') is not None}
+    except Exception as e:
+        yield f"Не удалось получить данные от API УрФУ. Ошибка: {e}", None, None
+        return
+
+    region_portfolio = tagged_portfolio_df[tagged_portfolio_df['region_name'] == region_name]
+    
+    portfolio_summary = "В данном регионе у Сбера отсутствуют проекты из анализируемого портфеля."
+    fig = None
+
+    if not region_portfolio.empty:
+        total_investment = region_portfolio['amount_bln_rub'].sum()
+        project_count = len(region_portfolio)
+        SUMMARIZATION_THRESHOLD = 5
+
+        if 'mapped_goal' in region_portfolio.columns and not region_portfolio['mapped_goal'].isnull().all():
+            if project_count > SUMMARIZATION_THRESHOLD:
+                summary_parts = []
+                goal_groups = region_portfolio.groupby('mapped_goal')['amount_bln_rub'].sum().sort_values(ascending=False).reset_index()
+
+                for _, row in goal_groups.iterrows():
+                    goal_name = row['mapped_goal']
+                    goal_sum = row['amount_bln_rub']
+                    project_examples = region_portfolio[region_portfolio['mapped_goal'] == goal_name]['project_goal'].head(2).tolist()
+                    examples_text = ", ".join(project_examples)
+                    # ИЗМЕНЕНИЕ: Формируем HTML-элемент списка <li> и используем <strong> для жирности
+                    summary_parts.append(
+                        f"<li><strong>{goal_name}</strong> ({goal_sum:.1f} млрд руб.), ключевые проекты: {examples_text}</li>"
+                    )
+                
+                # ИЗМЕНЕНИЕ: Собираем полный HTML-список <ul>...</ul>
+                summary_text = "<ul>" + "".join(summary_parts) + "</ul>"
+                portfolio_summary = (
+                    f"Портфель Сбера в регионе составляет {total_investment:.1f} млрд руб. и включает проекты, распределенные по следующим национальным целям:{summary_text}"
+                )
+            else:
+                projects_list = [
+                    f"'{row['project_goal']}' ({row['amount_bln_rub']:.1f} млрд руб.), направленный на достижение цели \"{row.get('mapped_goal', 'не определена')}\""
+                    for _, row in region_portfolio.iterrows()
+                ]
+                projects_text = " и ".join(projects_list)
+                portfolio_summary = (
+                    f"Текущий портфель Сбера в регионе составляет {total_investment:.1f} млрд руб. "
+                    f"и включает следующие ключевые проекты: {projects_text}."
+                )
+        else:
+            projects_list = [
+                f"'{row['project_goal']}' ({row['amount_bln_rub']:.1f} млрд руб.)"
+                for _, row in region_portfolio.iterrows()
+            ]
+            projects_text = ", ".join(projects_list)
+            portfolio_summary = (
+                f"Текущий портфель Сбера в регионе составляет {total_investment:.1f} млрд руб. и включает следующие проекты: {projects_text}."
+            )
+
+        if 'mapped_goal' in region_portfolio.columns and not region_portfolio['mapped_goal'].isnull().all():
+            goal_distribution = region_portfolio.groupby('mapped_goal')['amount_bln_rub'].sum()
+            plot_data = goal_distribution.reset_index()
+            if plot_data is not None and not plot_data.empty:
+                fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)); bars = ax.bar(plot_data['mapped_goal'], plot_data['amount_bln_rub'], color='#4CAF50'); ax.bar_label(bars, fmt='%.0f', padding=3)
+                plt.xticks(rotation=45, ha="right", fontsize=9); plt.title(f"Распределение портфеля Сбера по Наццелям\nв регионе: {region_name}", fontsize=12)
+                plt.ylabel("Сумма, млрд руб.", fontsize=10); plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7); plt.tight_layout()
+    
+    prompt = f"""
+    Твоя роль: Ведущий аналитик-стратег ESG-дирекции Сбера.
+    Твоя задача: Подготовить исчерпывающий и СТРУКТУРИРОВАННЫЙ аналитический отчет по региону, синтезируя информацию из предоставленных источников.
+
+    ### ИСТОЧНИК 1: Статистические показатели по региону (от УрФУ)
+    Регион анализа: {region_name}
+    {json.dumps(urfu_data_simplified, ensure_ascii=False, indent=2)}
+
+    ### ИСТОЧНИК 2: Полный текст отчета "ESG-индекс городов и регионов" (Сбер, ВЭБ.РФ)
+    ```text
+    {full_report_text}
+    ```
+
+    ### ИСТОЧНИК 3: Данные по проектам в регионе
+    {portfolio_summary}
+
+    ### ЗАДАЧА И СТРОГИЕ ПРАВИЛА:
+    1.  Подготовь отчет в формате Markdown.
+    2.  Сфокусируй детальный анализ ТОЛЬКО на двух Национальных целях: "Сохранение населения, укрепление здоровья и повышение благополучия людей, поддержка семьи" и "Комфортная и безопасная среда для жизни".
+    3.  Относись ко всем данным как к реальным, не добавляй дисклеймеров.
+    4.  Для раздела "Детальный анализ" **сгенерируй Markdown-таблицы**, как показано в шаблоне.
+
+    ---
+
+    ### Аналитический отчет: {region_name}, {year} год
+
+    **1. Обзор проектов в регионе**
+    * На основе ИСТОЧНИКА 3, опиши состав и объем проектов. Начинай с новой строки каждую новую Наццель и по ней проекты.
+
+    * **Задача для следующей строки:** На основе ИСТОЧНИКА 2, найди конкретные факты о регионе `{region_name}` (место в рейтинге, баллы, и т.д.).
+    * **Требование к форматированию:** Начни строку с "ESG-индекс городов и регионов Сбер - ВЭБ.РФ:". Сразу после этого, обычным черным текстом, продолжи своим аналитическим выводом.
+
+    **2. Детальный анализ по приоритетным Национальным целям**
+    * Для каждой из двух приоритетных Наццелей, создай подзаголовок и Markdown-таблицу по следующему образцу. Заполни 2-3 строки для каждой таблицы наиболее показательными данными.
+
+    **Национальная цель: "Сохранение населения, укрепление здоровья и повышение благополучия людей, поддержка семьи"**
+    | Показатель (данные УрФУ) | Значение в регионе | Влияние проектов Сбера |
+    | :--- | :--- | :--- |
+    | *[название показателя из ИСТОЧНИКА 1]* | *[значение из ИСТОЧНИКА 1]* | *[твой анализ ИСТОЧНИКА 3]* |
+    | *[название второго показателя]* | *[его значение]* | *[твой анализ]* |
+
+    **Национальная цель: "Комфортная и безопасная среда для жизни"**
+    | Показатель (данные УрФУ) | Значение в регионе | Влияние проектов Сбера |
+    | :--- | :--- | :--- |
+    | *[название показателя из ИСТОЧНИКА 1]* | *[значение из ИСТОЧНИКА 1]* | *[твой анализ ИСТОЧНИКА 3]* |
+    | *[название второго показателя]* | *[его значение]* | *[твой анализ]* |
+
+    **3. Стратегические рекомендации**
+    * На основе табличного анализа, сформулируй 2-3 ключевых вывода и предложи конкретные типы проектов для инвестиций.
+    """
+
+    final_report = llm.invoke(prompt).content
+    yield final_report, fig, region_portfolio.drop(columns=['project_goal'], errors='ignore')
+
+def _find_relevant_goals(project_description: str) -> list:
+    top_level_goals = list(NATIONAL_GOALS_STRUCTURE.keys())
+    prompt = f"""
+    Определи 1-3 наиболее релевантных национальных цели из списка для проекта. Верни ТОЛЬКО JSON-массив строк.
+    СПИСОК НАЦЦЕЛЕЙ: {json.dumps(top_level_goals, ensure_ascii=False)}
+    ОПИСАНИЕ ПРОЕКТА: "{project_description}"
+    Твой JSON-ответ:
+    """
+    try:
+        response = llm.invoke(prompt)
+        return json.loads(response.content.strip().replace("```json", "").replace("```", ""))
+    except Exception:
+        return top_level_goals
+
+
+def analyze_new_project(region_name, project_description):
+    if not all([region_name, project_description]):
+        yield "Пожалуйста, выберите регион и опишите проект."
+        return
+
+    yield "<h3 style='margin-top: 20px;'>⏳ Этап 1/2: Определяю релевантные наццели...</h3>"
+    relevant_goals_names = _find_relevant_goals(project_description)
+    relevant_goals_structure = {goal: NATIONAL_GOALS_STRUCTURE.get(goal, []) for goal in relevant_goals_names}
+
+    yield "<h3 style='margin-top: 20px;'>⏳ Этап 2/2: Готовлю детальный анализ, это может занять до 30 секунд...</h3>"
+
+    try:
+        region_id = next((item['id'] for item in regions_data if item['name'] == region_name), None)
+        params = {"year": 2024} # Можно использовать актуальный год
+        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/api/region-performance/{region_id}/all", params=params)
+        response.raise_for_status()
+        urfu_data_raw = response.json()
+        urfu_data_simplified = {indicator.get('name'): indicator.get('region_value') for indicator in urfu_data_raw.get('indicators', []) if indicator.get('name') and indicator.get('region_value') is not None}
+    except Exception as e:
+        yield f"Не удалось получить данные от API УрФУ. Ошибка: {e}"
+        return
+
+    goals_structure_str = json.dumps(relevant_goals_structure, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+    # --- НАЧАЛО НОВОГО, РАСШИРЕННОГО ПРОМПТА ---
+    prompt = f"""
+    Твоя роль: Ведущий аналитик ESG-дирекции Сбера, обладающий глубокими знаниями в области национальных целей развития РФ.
+
+    Твоя задача: Подготовить ДЕТАЛЬНЫЙ и СТРУКТУРИРОВАННЫЙ аналитический отчет по новому инвестиционному проекту. Отчет должен быть выполнен в формате Markdown и содержать глубокий анализ, а не поверхностное описание.
+
+    ### ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ:
+    1.  **Регион реализации:** {region_name}
+    2.  **Описание проекта:** "{project_description}"
+    3.  **Статистический контекст по региону (данные УрФУ):** {json.dumps(urfu_data_simplified, ensure_ascii=False, indent=2)}
+    4.  **Структура релевантных Национальных целей и их задач:** {goals_structure_str}
+
+    ### СТРОГИЕ ТРЕБОВАНИЯ К СТРУКТУРЕ И СОДЕРЖАНИЮ ОТЧЕТА:
+
+    **1. Краткое резюме проекта**
+    * Опиши суть проекта, его масштаб и основные цели.
+
+    **2. Анализ соответствия Национальным целям**
+    * Для КАЖДОЙ релевантной наццели из предоставленного списка:
+        * **Обоснуй, почему проект соответствует данной цели.** Четко свяжи деятельность по проекту с конкретными задачами (подпунктами) этой наццели.
+        * **Используй данные из статистического контекста (ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ №3)**, чтобы показать АКТУАЛЬНОСТЬ проекта для региона. Например, если проект влияет на здравоохранение, приведи текущие показатели по ожидаемой продолжительности жизни или заболеваемости в регионе, чтобы подчеркнуть важность инвестиций.
+
+    **3. Оценка по ESG-критериям**
+    * **E (Environmental / Экология):** Оцени потенциальное положительное и отрицательное воздействие проекта на окружающую среду. Какие экологические риски и возможности он несет? (например, снижение выбросов, образование отходов, использов��ние "зеленых" технологий).
+    * **S (Social / Социальная сфера):** Проанализируй социальный эффект. Создание рабочих мест (сколько, каких?), влияние на качество жизни, доступность услуг, поддержка местных сообществ.
+    * **G (Governance / Управление):** Опиши потенциальные управленческие аспекты. Необходимость взаимодействия с региональными властями, прозрачность реализации, работа с заинтересованными сторонами.
+
+    **4. Предварительные риски и рекомендации**
+    * На основе всего анализа, выдели 2-3 ключевых риска (технологических, социальных, регуляторных), на которые стоит обратить внимание.
+    * Дай 1-2 стратегические рекомендации по усилению положительного эффекта от проекта.
+
+    **5. Итоговое заключение**
+    * Сделай общий вывод о стратегической привлекательности проекта для банка с точки зрения вклада в устойчивое развитие и национальные приоритеты.
+
+    ---
+    **Начинай твой отчет.**
+    """
+    # --- КОНЕЦ НОВОГО ПРОМПТА ---
+
+    analysis_report = llm.invoke(prompt).content
+    yield analysis_report
+
+
+# --- 5. Запуск веб-интерфейса Gradio ---
+print("🚀 Запускаем Gradio-приложение...")
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="green", secondary_hue="lime"), css=".gradio-container {background-color: #f5f5f5} th { white-space: nowrap; }") as demo:
+    gr.Markdown(
+        """<div style="text-align: center;"><img src="https://www.sberbank.com/common/img/uploaded/logo/logo_sber_main_2020_ru.svg" width="200">
+        <h1>Интерактивный дашборд "Горизонт PRO"</h1><p>Анализ вклада в достижение Национальных целей РФ 2030/2036</p></div>"""
+    )
+    with gr.Tabs():
+        with gr.TabItem("📈 Стратегический обзор региона"):
+            with gr.Row():
+                region_input_1 = gr.Dropdown(regions_list, label="Выберите регион")
+                year_input_1 = gr.Dropdown([2024, 2023, 2022], label="Выберите год", value=2024)
+            submit_button_1 = gr.Button("Сформировать стратегическую справку", variant="primary")
+            gr.Markdown("---")
+            output_report_1 = gr.Markdown(label="Аналитическая справка")
+
+            # Элементы создаются, но не отображаются в интерфейсе
+            # Это необходимо, чтобы функция click могла в них вернуть значения без ошибки.
+            output_plot_1 = gr.Plot(visible=False)
+            output_table_1 = gr.DataFrame(label="Проекты в портфеле", visible=False)
+
+
+        with gr.TabItem("🔎 Экспресс-оценка нового проекта"):
+            # --- ИЗМЕНЕНИЕ №1: Выносим текст примера в отдельную переменную ---
+            example_text = "Мусоросортировочный завод на 150 000 тонн стоимостью 3 млрд руб"
+
+            gr.Markdown("Введите описание нового инвестиционного проекта для анализа его соответствия Национальным целям и потребностям региона.")
+            region_input_2 = gr.Dropdown(regions_list, label="Выберите регион реализации проекта")
+            project_input_2 = gr.Textbox(lines=4, label="Опишите проект", placeholder=f"Пример: {example_text}")
+
+            # --- ИЗМЕНЕНИЕ №2: Добавляем две кнопки в одну строку ---
+            with gr.Row():
+                # Кнопка для вставки примера
+                example_button = gr.Button("✍️ Вставить пример", variant="secondary")
+                # Основная кнопка для анализа
+                submit_button_2 = gr.Button("Провести экспресс-оценку", variant="primary", scale=2) # scale=2 делает ее в 2 раза шире
+
+            gr.Markdown("---")
+            output_report_2 = gr.Markdown(label="Результат оценки")
+
+    # --- Привязка функций к кнопкам (остается без изменений) ---
+    submit_button_1.click(
+        fn=generate_regional_briefing,
+        inputs=[region_input_1, year_input_1],
+        outputs=[output_report_1, output_plot_1, output_table_1]
+    )
+
+    # --- ИЗМЕНЕНИЕ №3: Добавляем обработчик для новой кнопки ---
+    example_button.click(
+        fn=lambda: example_text, # Простая функция, которая просто возвращает текст примера
+        inputs=None,              # У нее нет входных данных
+        outputs=project_input_2   # Результат (текст) отправляется в наше поле для ввода
+    )
+
+    submit_button_2.click(
+        fn=analyze_new_project,
+        inputs=[region_input_2, project_input_2],
+        outputs=[output_report_2]
+    )
+
 demo.launch(share=True, debug=True)