Update app.py

app.py

@@ -77,17 +77,20 @@ def rut5_answer(question, context):
     return tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
 
 def flatten_index(idx):
-    # idx может быть np.generic или np.ndarray
-    if isinstance(idx, (np.generic, np.integer)):
+    # Универсальный способ из всего достать int
+    if isinstance(idx, (int, float, np.integer, np.floating)):
         return int(idx)
-    if isinstance(idx, (list, tuple)) and idx and isinstance(idx, (int, np.generic, np.integer)):
-        return int(idx[0])
+    if isinstance(idx, (list, tuple, np.ndarray)):
+        if len(idx) == 0:
+            return 0
+        return flatten_index(idx)
     if hasattr(idx, "tolist"):
         item = idx.tolist()
-        if isinstance(item, list):
-            return int(item)
-        return int(item)
-    return int(idx)
+        return flatten_index(item)
+    try:
+        return int(idx)
+    except Exception:
+        return 0
 
 def ask_chatbot(question):
     question = question.strip()
@@ -97,7 +100,7 @@ def ask_chatbot(question):
         return "Ошибка: база знаний пуста. Проверьте .docx и перезапустите Space."
 
     user_vec = vectorizer.transform([question.lower()])
-    sims = cosine_similarity(user_vec, matrix)
+    sims = cosine_similarity(user_vec, matrix)[0]
     n_blocks = min(3, len(blocks))
     if n_blocks == 0:
         return "Ошибка: база знаний отсутствует или пуста."
@@ -105,11 +108,10 @@ def ask_chatbot(question):
     context_blocks = []
     for idx in sorted_idxs:
         idx_int = flatten_index(idx)
-        if 0 <= idx_int < len(blocks):
+        if isinstance(idx_int, int) and 0 <= idx_int < len(blocks):
             context_blocks.append(blocks[idx_int])
     context = " ".join(context_blocks)
     # Ответ только из абзацев, не заголовков!
-    # Ищем наиболее релевантный "нормальный" блок
     best_normal_block = ""
     max_sim = -1
     for nb in normal_blocks: