Отправить серию запросов в режиме чата

import requests
import os
import json

project_id = '<your_project_id>'
token = "<your_token>"
url = "https://foundation-models.api.cloud.ru/api/gigacube/openai/v1/chat/completions"

headers = {
    'Authorization': f'Bearer {token}',
    'x-project-id': project_id,
    'Content-Type': 'application/json'
}

class MarketingChat:
def __init__(self, audience):
    self.history = [
        {
            "role": "system",
            "content": """Вы профессиональный копирайтер. Генерируйте и улучшайте рекламные заголовки,
            сохраняя структуру ответа в JSON: {"headlines": [], "rationale": "..."}"""
        },
        {
            "role": "user",
            "content": f"Целевая аудитория: {audience['name']}\nХарактеристики: {audience['details']}"
        }
    ]
    self.audience = audience

def send_request(self, temperature=0.7):
    """Sending a request with the current dialog history"""
    payload = {
        "model": "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
        "messages": self.history,
        "temperature": temperature,
        "response_format": {"type": "json_object"}
    }

    try:
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Ошибка запроса: {str(e)}")
        return None

def generate_initial(self):
    """Initial generation of headlines"""
    result = self.send_request()
    if not result:
       return False

    print(result)
    reply = result['choices'][0]['message'] #['content']['headlines']
    print (reply)
    self.history.append(reply)
    return json.loads(reply['content'])

def optimize_headline(self, index=0):
    """Optimizing a specific header"""
    self.history.append({
        "role": "user",
        "content": f"Улучши вариант {index+1}, добавив эмоциональную составляющую"
    })

    result = self.send_request(temperature=0.5)
    if not result:
       return False

    reply = result['choices'][0]['message']
    self.history.append(reply)
    return json.loads(reply['content'])

audiences = [
{
    "name": "Молодые родители",
    "details": "Возраст 25-35 лет, интересы: детские товары, образование"
}
]

for audience in audiences:
print(f"\n--- Генерация для {audience['name']} ---")

# Initializing the chat
chat = MarketingChat(audience)

# Stage 1: Primary generation
initial_result = chat.generate_initial()
if initial_result:
    print("\nПервоначальные варианты:")
    for i, h in enumerate(initial_result['headlines'], 1):
        print(f"{i}. {h}")
    print(f"Обоснование: {initial_result['rationale']}")

    # Stage 2: Optimization
    optimized = chat.optimize_headline(0)
    if optimized:
        print("\nОптимизированный вариант:")
        print(f"1. {optimized['headlines']}")
        print(f"Новое обоснование: {optimized['rationale']}")