Добавил гигачада в метод. Очень кринж, завтра надо фулл рефакторинг сделать, перед запиский

enums.py

@@ -3,8 +3,10 @@ from enum import Enum
 class TypeMood(str, Enum):
     POSITIVE = "Positive"
     NEGATIVE = "Negative"
+    NEUTRAL = "Neutral"
 
 class TypeModel(str, Enum):
     LSTM = "LSTM"
     GRU = "GRU"
     CNN = "CNN"
+    GIGACHAD = "GigaChad"

repository.py

@@ -5,6 +5,7 @@ import urllib.parse
 
 from database import new_session, QuestionOrm
 from enums import TypeMood, TypeModel
+from gigachat import giga_token, get_chat_completion
 from schemas import SQuestionAdd, SQuestion
 from model import predict_answer
 
@@ -19,14 +20,24 @@ class QuestionRepository:
             decoded_mood = urllib.parse.unquote(type_mood.value)
             decoded_model = urllib.parse.unquote(type_model.value)
 
-            # Предсказание ответа с помощью модели
-            predicted_class, prediction = predict_answer(decoded_question, decoded_mood, decoded_model)
-
-            # Проверка вероятностей классов
-            if max(prediction) < 0.2:
-                answer = "Not Found"
+            if decoded_model == "GigaChad":
+                # Предсказание ответа с помощью модели
+                predicted_class = get_chat_completion(giga_token, decoded_question)
+                prediction = 100.00
             else:
-                answer = predicted_class
+                # Предсказание ответа с помощью модели
+                predicted_class, prediction = predict_answer(decoded_question, decoded_mood, decoded_model)
+
+            if isinstance(prediction, float):
+                if prediction < 0.2:
+                    answer = "Not Found"
+                else:
+                    answer = predicted_class
+            else:
+                if max(prediction) < 0.2:
+                    answer = "Not Found"
+                else:
+                    answer = predicted_class
 
             # Обновление декодированных значений в словаре
             question_dict["question"] = decoded_question

router_questions.py

@@ -31,11 +31,3 @@ async def get_questions() -> list[SQuestion]:
 async def get_questions_by_email(email_user: str) -> list[SQuestion]:
     questions = await QuestionRepository.find_by_email(email_user)
     return questions
-
-
-@router.post("/chat")
-async def add_question(question: str):
-    # Получение ответа от нейронной сети
-    neural_response = get_chat_completion(giga_token, question)
-
-    return {"answer": neural_response}