Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,586 @@
+import os
+import sys
+sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+print("Python version:", sys.version)
+print("Python path:", sys.path)
+import site
+print("Site packages:", site.getsitepackages())
+
+import streamlit as st
+# Odstraňte nebo zakomentujte tento řádek
+# from streamlit_option_menu import option_menu
+import re
+from faker import Faker
+import json
+import pandas as pd
+
+# Odstraňte nebo zakomentujte tyto řádky
+# from src.czech_anonymization.analyzers import custom_recognizers
+# from src.czech_anonymization.processors import document_processors
+
+# Initialize Faker for Czech
+fake = Faker('cs_CZ')
+
+# Enhanced PII patterns (simplified for brevity)
+PII_PATTERNS = {
+    'JMÉNO': r'\b(?:(?:Ing\.|Mgr\.|JUDr\.|MUDr\.|PhDr\.|RNDr\.|doc\.|prof\.|Dr\.) )?[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚŮÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+(?:[ -][A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚŮÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+)*(?:(,? (?:CSc\.|DrSc\.|Ph\.D\.))?)\b',
+    'RODNÉ_ČÍSLO': r'\b\d{6}/\d{3,4}\b',
+    'DATUM_NAROZENÍ': r'\b(?:\d{1,2}\.? )?(?:\d{1,2}\.? )?(?:\d{4}|(?:led(?:na|en)|únor(?:a)?|břez(?:na|en)|dub(?:na|en)|květ(?:na|en)|červ(?:na|en)(?:ec)?|srp(?:na|en)|září|říj(?:na|en)|listopa(?:du|d)|prosine(?:c|e)) ?\d{4})\b',
+    'TELEFON': r'\b(?:\+420 ?)?(?:(?:\d{3} ?){3}|\d{9})\b',
+    'EMAIL': r'\b[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}\b',
+    'ADRESA': r'\b[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚŮÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+(?:[ -][A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚŮÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+)* \d+(?:/\d+[a-zA-Z]?)?,?\s*\d{3} ?\d{2} [A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚŮÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+(?:[ -][A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚŮÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+)*\b',
+    'ČÍSLO_OP': r'\b(?:\d{9}|\d{6} ?\d{3})\b',
+    'ČÍSLO_PASU': r'\b[A-Z]{2}\d{7}\b',
+    'BANKOVNÍ_ÚČET': r'\b\d{1,6}-?\d{2,10}/\d{4}\b',
+    'IČO': r'\b\d{8}\b',
+    'DIČ': r'\bCZ\d{8,10}\b',
+    'DATOVÁ_SCHRÁNKA': r'\b[a-zA-Z0-9]{7}\b'
+}
+
+def detect_and_anonymize_pii(text, selected_pii_types, anonymization_method):
+    entities = []
+    anonymized_text = text
+
+    for entity_type, pattern in PII_PATTERNS.items():
+        if entity_type in selected_pii_types:
+            for match in re.finditer(pattern, text):
+                entities.append({
+                    'start': match.start(),
+                    'end': match.end(),
+                    'text': match.group(),
+                    'type': entity_type
+                })
+
+    # Sort entities in reverse order to avoid index issues when replacing
+    entities.sort(key=lambda x: x['start'], reverse=True)
+
+    for entity in entities:
+        anonymized_value = anonymize_entity(entity, anonymization_method)
+        anonymized_text = anonymized_text[:entity['start']] + anonymized_value + anonymized_text[entity['end']:]
+
+    return {'original_text': text, 'anonymized_text': anonymized_text, 'entities': entities}
+
+def anonymize_entity(entity, method):
+    if method == 'Nahradit X':
+        return 'X' * len(entity['text'])
+    elif method == 'Nahradit [TYP_ÚDAJE]':
+        return f"[{entity['type']}]"
+    elif method == 'Použít falešná data':
+        if entity['type'] == 'JMÉNO':
+            return fake.name()
+        elif entity['type'] == 'RODNÉ_ČÍSLO':
+            return fake.ssn()
+        elif entity['type'] == 'DATUM_NAROZENÍ':
+            return fake.date(pattern='%d.%m.%Y')
+        elif entity['type'] == 'TELEFON':
+            return fake.phone_number()
+        elif entity['type'] == 'EMAIL':
+            return fake.email()
+        elif entity['type'] == 'ADRESA':
+            return fake.address()
+        else:
+            return fake.word()
+    return entity['text']
+
+def main():
+    st.set_page_config(page_title="Český PII Anotátor a Anonymizátor", layout="wide")
+
+    st.sidebar.title("Navigace")
+    selected = st.sidebar.selectbox(
+        "Vyberte sekci",
+        ["Hlavní aplikace", "O projektu", "Budoucí vývoj", "Specifikace využití", "Testovací data"]
+    )
+
+    st.sidebar.markdown("---")
+    st.sidebar.markdown("[GitHub repozitář](https://github.com/petrsovadina/Anonymiza-n-platforma)")
+
+    if selected == "Hlavní aplikace":
+        show_main_app()
+    elif selected == "O projektu":
+        show_about_project()
+    elif selected == "Budoucí vývoj":
+        show_future_development()
+    elif selected == "Specifikace využití":
+        show_usage_specifications()
+    elif selected == "Testovací data":
+        show_test_data()
+
+def show_main_app():
+    st.title("Pokročilý Český PII Anotátor a Anonymizátor")
+
+    text_input = st.text_area("Zadejte český text k analýze:", height=200)
+
+    selected_pii_types = st.multiselect(
+        "Vyberte typy PII k detekci:",
+        list(PII_PATTERNS.keys()),
+        default=list(PII_PATTERNS.keys())
+    )
+
+    anonymization_method = st.selectbox(
+        "Vyberte metodu anonymizace:",
+        ["Nahradit X", "Nahradit [TYP_ÚDAJE]", "Použít falešná data"]
+    )
+
+    if st.button("Analyzovat a Anonymizovat"):
+        if not text_input:
+            st.error("Prosím, zadejte nějaký text k analýze.")
+        elif not selected_pii_types:
+            st.error("Prosím, vyberte alespoň jeden typ PII k detekci.")
+        else:
+            result = detect_and_anonymize_pii(text_input, selected_pii_types, anonymization_method)
+            
+            st.subheader("Výsledky anonymizace")
+            st.write(f"Anonymizace proběhla úspěšně, bylo detekováno a anonymizováno {len(result['entities'])} osobních údajů.")
+
+            col1, col2 = st.columns(2)
+            with col1:
+                st.subheader("Původní text")
+                st.text_area("", result['original_text'], height=300)
+            with col2:
+                st.subheader("Anonymizovaný text")
+                st.text_area("", result['anonymized_text'], height=300)
+
+            st.subheader("Detekované PII:")
+            pii_summary = {}
+            for entity in result['entities']:
+                if entity['type'] not in pii_summary:
+                    pii_summary[entity['type']] = 1
+                else:
+                    pii_summary[entity['type']] += 1
+
+            summary_data = [{"Typ PII": k, "Počet instancí": v, "Úspěšnost": "✅"} for k, v in pii_summary.items()]
+            st.table(pd.DataFrame(summary_data))
+
+            if st.button("Stáhnout zprávu"):
+                report = {
+                    "original_text": result['original_text'],
+                    "anonymized_text": result['anonymized_text'],
+                    "pii_summary": pii_summary
+                }
+                st.download_button(
+                    label="Stáhnout JSON zprávu",
+                    data=json.dumps(report, ensure_ascii=False, indent=2),
+                    file_name="anonymization_report.json",
+                    mime="application/json"
+                )
+
+            st.subheader("Zpětná vazba")
+            feedback = st.radio("Jste spokojeni s výsledkem anonymizace?", ("Ano", "Ne"))
+            comments = st.text_area("Další komentáře:")
+            if st.button("Odeslat zpětnou vazbu"):
+                st.success("Děkujeme za vaši zpětnou vazbu!")
+
+def show_about_project():
+    st.title("O projektu")
+    st.write("""
+    ## Cíl projektu
+    
+    Jako AI Developer jsem navrhl a implementoval systém pro automatickou detekci a anonymizaci osobních údajů (PII) v českém textu. Tento nástroj jsem vytvořil s cílem pomoci organizacím chránit soukromí jednotlivců při zpracování textových dat, což je klíčové při přípravě dat pro trénování jazykových modelů nebo chatbotů.
+
+    ## Časová osa vývoje
+
+    ### Dosavadní vývoj (3 dny):
+
+    1. **Den 1: Analýza a návrh**
+       - Průzkum existujících řešení
+       - Definice požadavků a rozsahu projektu
+       - Návrh architektury systému
+
+    2. **Den 2: Implementace základní funkcionality**
+       - Vývoj modulů pro detekci PII pomocí regulárních výrazů
+       - Implementace metod anonymizace
+       - Začátek vývoje uživatelského rozhraní
+
+    3. **Den 3: Dokončení prototypu a testování**
+       - Dokončení uživatelského rozhraní
+       - Implementace generování reportů
+       - Základní testování a ladění
+
+    ### Plán budoucího vývoje:
+
+    4. **Dny 4-5: Rozšíření funkcionality**
+       - Implementace pokročilých metod anonymizace
+       - Rozšíření podpory pro další typy dokumentů
+       - Vylepšení uživatelského rozhraní
+
+    5. **Dny 6-8: Implementace NLP modelů**
+       - Výběr vhodných NLP modelů pro detekci českých PII
+       - Příprava trénovacích dat
+       - Implementace a integrace NLP modelů do systému
+
+    6. **Dny 9-11: Trénink a ladění NLP modelů**
+       - Trénování NLP modelů na českých datech
+       - Fine-tuning modelů pro přesnou detekci PII
+       - Testování a vyhodnocení přesnosti modelů
+
+    7. **Dny 12-13: Optimalizace a škálování**
+       - Optimalizace výkonu systému
+       - Implementace škálovatelného řešení pro zpracování velkých objemů dat
+       - Integrace s externími systémy
+
+    8. **Dny 14-15: Finální testování a dokumentace**
+       - Komplexní testování celého systému
+       - Příprava uživatelské a technické dokumentace
+       - Vytvoření demonstračních materiálů
+
+    9. **Den 16: Nasazení a školení**
+       - Nasazení systému do produkčního prostředí
+       - Školení uživatelů a administrátorů
+       - Zahájení podpory a údržby
+
+    Celková odhadovaná pracnost: 16 pracovních dnů
+
+    ## Klíčové aspekty mého řešení
+
+    1. **Pokročilá detekce PII**: Implementoval jsem sofistikované regulární výrazy pro detekci různých typů osobních údajů specifických pro český kontext.
+
+    2. **Flexibilní anonymizace**: Navrhl jsem tři metody anonymizace přizpůsobitelné různým potřebám ochrany soukromí.
+
+    3. **Interaktivní rozhraní**: Využil jsem Streamlit pro vytvoření uživatelsky přívětivého webového rozhraní.
+
+    4. **Customizace**: Implementoval jsem možnost výběru konkrétních typů PII k detekci a anonymizaci.
+
+    5. **Reporting**: Vytvořil jsem systém pro generování přehledných statistik o detekovaných a anonymizovaných údajích.
+
+    ## Algoritmus flow
+
+    Pro lepší pochopení procesu detekce a anonymizace PII jsem vytvořil následující diagram, který ilustruje tok dat a klíčové kroky algoritmu:
+    """)
+    
+    st.image("https://utfs.io/f/z2Za8Zqs0Nofbl54P61Phgi3WHO4xLUXal01qvcmesjT8KJp", caption="Diagram algoritmu flow pro detekci a anonymizaci PII")
+
+    st.write("""
+    Tento diagram ukazuje hlavní komponenty systému a jejich vzájemné interakce, od vstupu textu přes detekci PII až po výstup anonymizovaného textu a generování reportu.
+
+    ## Technologie a nástroje
+
+    Při vývoji tohoto projektu jsem využil následující technologie a knihovny:
+
+    - **Python**: Hlavní programovací jazyk pro implementaci logiky.
+    - **Streamlit**: Pro vytvoření interaktivního webového rozhraní.
+    - **Regex**: Využití pokročilých regulárních výrazů pro přesnou detekci PII.
+    - **Faker**: Generování realistických falešných dat pro anonymizaci.
+    - **Pandas**: Zpracování a vizualizace statistik o detekovaných PII.
+
+    V budoucích fázích projektu plánuji integraci pokročilých NLP modelů pro ještě přesnější detekci českých PII.
+
+    ## Využití pro přípravu dat
+
+    Tento systém hraje klíčovou roli v procesu přípravy dat pro různé účely, včetně:
+
+    1. **Ochrana soukromí**: Anonymizace osobních údajů v dokumentech před jejich dalším zpracováním nebo sdílením.
+    2. **Příprava trénovacích dat**: Bezpečná příprava textových dat pro trénování jazykových modelů nebo chatbotů.
+    3. **Compliance**: Pomoc při dodržování předpisů o ochraně osobních údajů, jako je GDPR.
+    4. **Analýza dat**: Umožnění bezpečné analýzy textových dat bez rizika úniku citlivých informací.
+
+    Tento projekt demonstruje mou schopnost navrhnout a implementovat komplexní řešení pro ochranu osobních údajů s důrazem na praktické využití v reálném světě, zejména v kontextu zpracování a analýzy textových dat v českém jazyce.
+    """)
+
+def show_future_development():
+    st.title("Plán vývoje a nasazení")
+    st.write("""
+    ## Integrace s chatbotem pomocí FastAPI a LangChain
+
+    Pro efektivní využití našeho anonymizačního nástroje v systému chatbota implementujeme následující:
+
+    1. **FastAPI Endpoints**:
+       - `/anonymize`: POST endpoint pro anonymizaci jednotlivých textů
+       - `/batch-anonymize`: POST endpoint pro dávkové zpracování většího množství dokumentů
+       - `/update-rules`: PUT endpoint pro aktualizaci pravidel anonymizace
+       - `/get-stats`: GET endpoint pro získání statistik o zpracovaných datech
+
+    2. **API Dokumentace**:
+       - Využití Swagger UI pro interaktivní API dokumentaci
+       - Detailní popis všech endpointů, včetně vstupních a výstupních schémat
+       - Příklady použití pro každý endpoint
+
+    3. **Integrace s LangChain**:
+       - Vytvoření custom LangChain tool pro anonymizaci dat
+       - Implementace LangChain agent, který bude využívat náš anonymizační nástroj
+       - Nastavení workflow pro automatické zpracování dokumentů před jejich použitím v chatbotu
+
+    4. **Příklad využití v LangChain**:
+    ```python
+    from langchain.agents import Tool
+    from langchain.agents import initialize_agent
+    from langchain.llms import OpenAI
+
+    # Definice našeho anonymizačního nástroje
+    anonymization_tool = Tool(
+        name="Anonymization",
+        func=lambda x: requests.post("http://our-api.com/anonymize", json={"text": x}).json()["anonymized_text"],
+        description="Useful for anonymizing text containing personal information"
+    )
+
+    # Inicializace agenta
+    llm = OpenAI(temperature=0)
+    agent = initialize_agent([anonymization_tool], llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)
+
+    # Použití agenta
+    agent.run("Anonymize this text and then summarize it: 'Jan Novák, born on 15.3.1985, lives at Hlavní 123, Prague.'")
+    ```
+
+    ## AI a NLP modely pro detekci PII
+
+    V budoucím vývoji plánujeme integraci pokročilých NLP a NER (Named Entity Recognition) modelů pro zlepšení detekce osobních údajů:
+
+    ### Výhody NER modelů pro náš projekt:
+
+    NER modely jsou ideální pro klasifikaci a anonymizaci textu díky své schopnosti přesně identifikovat pojmenované entity a strukturovaně kategorizovat citlivé údaje. Oproti jiným AI modelům poskytují přesnější výsledky při detekci citlivých informací, což je zásadní pro zajištění ochrany osobních údajů a správnou kategorizaci textů podle jejich obsahu.
+
+    ### Plánované využití NLP a NER modelů:
+
+    1. **Přesnější detekce PII**: Využití pre-trénovaných modelů pro identifikaci širšího spektra osobních údajů.
+    2. **Kontextová analýza**: Schopnost rozpoznat PII i v méně zřejmých kontextech.
+    3. **Multijazyčná podpora**: Rozšíření detekce PII na více jazyků.
+    4. **Adaptivní učení**: Možnost doučování modelů na specifických datech klienta.
+
+    ### Vhodné modely pro detekci PII:
+
+    - FacebookAI/xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english: Pro multijazyčnou detekci entit.
+    - iiiorg/piiranha-v1-detect-personal-information: Specializovaný model pro detekci osobních informací.
+    - Microsoft Presidio: Framework pro detekci a anonymizaci, který můžeme integrovat do našeho řešení.
+
+    ### Implementace:
+
+    1. Využití Transformers knihovny pro integraci a fine-tuning modelů.
+    2. Vytvoření pipeline pro kombinaci rule-based přístupu s NER modely.
+    3. Implementace mechanismu pro pravidelné aktualizace a doučování modelů.
+
+    Integrace těchto pokročilých NLP a NER modelů významně zvýší přesnost a robustnost našeho anonymizačního nástroje, což umožní jeho využití i v náročnějších scénářích a pro komplexnější typy dokumentů.
+    """)
+
+def show_usage_specifications():
+    st.title("Specifikace využití")
+    st.write("""
+    ## Způsoby anonymizace
+
+    Systém nabízí tři hlavní metody anonymizace osobních údajů:
+
+    1. **Nahrazení zástupnými znaky**: Osobní údaje jsou nahrazeny řetězcem 'X' stejné délky.
+    2. **Nahrazení obecnými pojmy**: Osobní údaje jsou nahrazeny obecným označením typu údaje (např. [JMÉNO], [ADRESA]).
+    3. **Použití falešných dat**: Osobní údaje jsou nahrazeny realisticky vypadajícími, ale fiktivními daty.
+
+    ## Testování a ověření
+
+    Pro zajištění správnosti a úplnosti anonymizace systém zahrnuje:
+
+    1. **Generování testovacích dat**: Možnost vytvářet fiktivní dokumenty s osobními údaji pro testování.
+    2. **Statistiky detekce**: Přehled detekovaných a anonymizovaných údajů pro každý dokument.
+    3. **Vizuální porovnání**: Možnost porovnat původní a anonymizovaný text pro kontrolu.
+
+    ## Vstupní data
+
+    Systém je navržen pro zpracování:
+
+    1. Libovolného textu zadaného uživatelem.
+    2. Generovaných falešných dat pro testovací účely.
+    3. (V budoucnu) Různých formátů dokumentů (TXT, PDF, DOC).
+
+    ## Zdůvodnění výběru nástrojů
+
+    1. **Python**: Široká podpora pro NLP a zpracování textu, rozsáhlý ekosystém knihoven.
+    2. **Streamlit**: Rychlé vytvoření interaktivního rozhraní pro demonstraci funkčnosti.
+    3. **Regex**: Efektivní a flexibilní nástroj pro detekci vzorů v textu.
+    4. **Faker**: Generování realistických falešných dat pro testování a anonymizaci.
+
+    Tato kombinace nástrojů umožňuje rychlý vývoj, snadnou údržbu a potenciál pro budoucí rozšíření systému.
+    """)
+
+def show_test_data():
+    st.title("Testovací data pro anonymizační platformu")
+    
+    st.header("1. Osobní profily")
+    
+    st.subheader("Profil 1: Jan Novák")
+    st.write("""
+    - Jméno: Jan Novák
+    - Datum narození: 15.3.1985
+    - Rodné číslo: 850315/1234
+    - Adresa: Hlavní 123, 110 00 Praha 1
+    - E-mail: jan.novak@email.cz
+    - Telefon: +420 601 234 567
+    - Číslo OP: 123456789
+    - Číslo účtu: 1234567890/0800
+    """)
+    
+    st.subheader("Profil 2: Marie Svobodová")
+    st.write("""
+    - Jméno: Ing. Marie Svobodová, Ph.D.
+    - Datum narození: 22.7.1990
+    - Rodné číslo: 905722/9876
+    - Adresa: Nová 456, 602 00 Brno
+    - E-mail: marie.svobodova@gmail.com
+    - Telefon: 00420777888999
+    - Číslo pasu: 98765432
+    - IBAN: CZ65 0800 0000 0012 3456 7890
+    """)
+    
+    st.subheader("Profil 3: Petr Dvořák")
+    st.write("""
+    - Jméno: MUDr. Petr Dvořák
+    - Datum narození: 1. ledna 1970
+    - Rodné číslo: 700101/3333
+    - Adresa: Dlouhá 789, 301 00 Plzeň
+    - E-mail: petr.dvorak@seznam.cz
+    - Telefon: 420 602 111 222
+    - DIČ: CZ7001013333
+    - Číslo pojištěnce: 700101/3333
+    """)
+    
+    st.header("2. Dokumenty")
+    
+    st.subheader("2.1 Životopis - Jan Novák")
+    st.code("""
+Jan Novák
+Hlavní 123, 110 00 Praha 1
+Tel: +420 601 234 567
+E-mail: jan.novak@email.cz
+
+Datum narození: 15.3.1985
+Stav: ženatý
+
+Vzdělání:
+2004-2009: Vysoká škola ekonomická v Praze, obor Finance
+
+Pracovní zkušenosti:
+2010-současnost: Finanční analytik, ABC Bank, a.s.
+  - Zpracování finančních reportů
+  - Analýza investičních příležitostí
+
+2009-2010: Junior účetní, XYZ s.r.o.
+  - Vedení účetnictví malých a středních podniků
+
+Jazykové znalosti:
+Angličtina - pokročilá úroveň
+Němčina - středně pokročilá úroveň
+
+Reference:
+Ing. Jiří Zelený, vedoucí oddělení, ABC Bank, a.s.
+Tel: 420 234 567 890
+    """)
+    
+    st.subheader("2.2 Lékařská zpráva - Marie Svobodová")
+    st.code("""
+Fakultní nemocnice Brno
+Jihlavská 20, 625 00 Brno
+IČO: 65269705
+
+LÉKAŘSKÁ ZPRÁVA
+
+Pacient: Ing. Marie Svobodová, Ph.D.
+Datum narození: 22.7.1990
+Rodné číslo: 905722/9876
+Bydliště: Nová 456, 602 00 Brno
+Pojišťovna: 111
+
+Anamnéza:
+Pacientka přichází s bolestí v pravém podžebří trvající 3 dny. Neudává horečku ani zvracení. V osobní anamnéze hypertenze na medikaci.
+
+Fyzikální vyšetření:
+TK: 130/80, P: 72/min, TT: 36.8°C
+Břicho měkké, palpačně citlivé v pravém podžebří, Murphy negativní.
+
+Závěr:
+Suspektní cholecystitis. Doporučeno ultrazvukové vyšetření břicha.
+
+Vypracoval: MUDr. Jan Veselý
+Dne: 15.5.2023
+    """)
+    
+    st.subheader("2.3 Faktura - Petr Dvořák")
+    st.code("""
+XYZ Servis s.r.o.
+Technická 10, 301 00 Plzeň
+IČO: 12345678
+DIČ: CZ12345678
+
+FAKTURA č. 2023001
+
+Odběratel:
+MUDr. Petr Dvořák
+Dlouhá 789
+301 00 Plzeň
+DIČ: CZ7001013333
+
+Datum vystavení: 1.6.2023
+Datum splatnosti: 15.6.2023
+Forma úhrady: bankovní převod
+
+Položka                     Množství    Cena/ks    Celkem
+---------------------------------------------------------
+Servis zdravotnického
+zařízení XY                      1     10000 Kč   10000 Kč
+Náhradní díly                    2      2500 Kč    5000 Kč
+---------------------------------------------------------
+Celkem bez DPH                                   15000 Kč
+DPH 21%                                           3150 Kč
+Celkem s DPH                                     18150 Kč
+
+Číslo účtu pro platbu: 1234567890/0300
+Variabilní symbol: 2023001
+
+Děkujeme za Vaši důvěru a těšíme se na další spolupráci.
+    """)
+    
+    st.header("3. E-mailová komunikace")
+    
+    st.subheader("3.1 E-mail od Jana Nováka")
+    st.code("""
+Od: jan.novak@email.cz
+Komu: podpora@banka.cz
+Předmět: Žádost o změnu osobních údajů
+
+Vážení,
+
+prosím o změnu mých kontaktních údajů ve Vašem systému. Nové údaje jsou následující:
+
+Jméno: Jan Novák
+Nová adresa: Krátká 456, 120 00 Praha 2
+Nový telefon: 702 345 678
+
+Moje identifikační údaje:
+Datum narození: 15.3.1985
+Číslo účtu: 1234567890/0800
+
+Děkuji za vyřízení mé žádosti.
+
+S pozdravem,
+Jan Novák
+    """)
+    
+    st.subheader("3.2 E-mail od Marie Svobodové")
+    st.code("""
+Od: marie.svobodova@gmail.com
+Komu: hr@firma.cz
+Předmět: Žádost o pracovní pozici
+
+Vážená paní / Vážený pane,
+
+reaguji na Váš inzerát na pozici "Datový analytik" zveřejněný na pracovním portálu Jobs.cz.
+
+Jmenuji se Ing. Marie Svobodová, Ph.D. a mám pětiletou zkušenost v oblasti datové analýzy. Absolvovala jsem doktorské studium na Masarykově univerzitě v Brně, obor Aplikovaná informatika.
+
+Moje kontaktní údaje:
+Telefon: 777888999
+E-mail: marie.svobodova@gmail.com
+LinkedIn: linkedin.com/in/marie-svobodova
+
+V příloze naleznete můj životopis a motivační dopis. Budu ráda za zpětnou vazbu a případné pozvání na osobní pohovor.
+
+S pozdravem,
+Marie Svobodová
+    """)
+    
+    st.header("4. Příspěvek na sociální síti")
+    
+    st.subheader("4.1 Příspěvek Petra Dvořáka na Facebooku")
+    st.code("""
+Petr Dvořák
+1. června 2023 v 10:15
+
+Ahoj přátelé! Právě jsem se vrátil z úžasné dovolené v Chorvatsku. Pokud budete chtít nějaké tipy na ubytování nebo restaurace v oblasti Splitu, dejte vědět. Můžete mi zavolat na 602 111 222 nebo napsat na petr.dvorak@seznam.cz. Pojede: Ivan Máchal, Pavel Miško, Rutha Tomanová, Zdislava Novotná
+    """)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()