RAG prepaired queries adde

pages/RAG.py

@@ -93,14 +93,30 @@ st.title("🔍 Поиск по базе знаний RAG с моделью Claud
 
 st.write("Используйте базу знаний для поиска информации и генерации ответов на вопросы по машинному обучению 📚.")
 
-# Поле для ввода запроса пользователя
-query = st.text_input("📝 Введите ваш запрос:", 'Что такое машинное обучение?')
+# Список подготовленных вопросов
+questions = [
+    "Шаги логистической регрессии?",
+    "Бустинг и беггинг плюсы минусы?",
+    "Объясни как работает регуляризация",
+    "Методы борьбы с переобучением, по приоритету",
+    "Код градиентный спуск напиши",
+    "PACF лаги как использовать?",
+    "Регуляризация в нейронных сетях",
+    "Сигмоида и тангенс плюсы минусы",
+    "Объясни принцип работы механизма внимания",
+    "CNN как работает?",
+    "Какие распределения бывают?",
+    "Что такое t-test и для чего он применяется? расскажи на продвинутом уровне шаги"
+]
+
+# Поле для выбора вопроса
+selected_question = st.selectbox("📝 Выберите ваш вопрос:", questions)
 
 # Кнопка для запуска поиска и генерации ответа
 if st.button("🚀 Поиск и генерация ответа"):
-    if query:
+    if selected_question:
         # Генерация ответа на вопрос
-        answer, documents = answer_question(query, embedding_retriever, client)
+        answer, documents = answer_question(selected_question, embedding_retriever, client)
 
         if answer:
             # Оформление ответа
@@ -111,8 +127,7 @@ if st.button("🚀 Поиск и генерация ответа"):
 
         else:
             st.warning("⚠️ Не удалось получить ответ от модели.")
-    else:
-        st.warning("⚠️ Пожалуйста, введите запрос.")
+