Add application file

app.py

@@ -0,0 +1,93 @@
+import logging
+import json
+import requests
+
+import gradio as gr
+
+import time
+import jwt
+
+SYSTEM_PROMPT = """你是一个心理学家，擅长通过跟用户对话的方式，判断用户的意图和情绪。"""
+
+TOPIC_PROMPT_TEMPLATE = """
+目前你想讨论的话题有["星座"，"旅行"，"音乐"，"其他"]。例如，
+user: 今晚的星空很美
+ai: 星座
+
+user: 我曾经买过一把吉他
+ai: 音乐
+
+根据下面的聊天记录
+{history}
+
+请识别用户想谈论的话题，只返回["星座"，"旅行"，"音乐"，"其他"]中的一个，不要返回多余的内容，使用中文。
+"""
+
+EMOTION_PROMPT_TEMPLATE = """
+根据下面的聊天记录
+{history}
+
+判断用户的尬聊程度，10分是最尴尬，0分是最兴奋，请只给出分数的数字，不要返回多余的内容。
+"""
+
+
+def encode_jwt_token(ak, sk):
+    headers = {
+        "alg": "HS256",
+        "typ": "JWT"
+    }
+    payload = {
+        "iss": ak,
+        "exp": int(time.time()) + 1800,  # 填写您期望的有效时间，此处示例代表当前时间+30分钟
+        "nbf": int(time.time()) - 5  # 填写您期望的生效时间，此处示例代表当前时间-5秒
+    }
+    token = jwt.encode(payload, sk, headers=headers)
+    return token
+
+
+def sensenova_classification(ak, sk, c_type, history):
+    messages = [{
+        "role": "system",
+        "content": SYSTEM_PROMPT
+    }]
+    if c_type == "话题":
+        messages.append({
+            "role": "user",
+            "content": TOPIC_PROMPT_TEMPLATE.format(history=history)
+        })
+    elif c_type == "情绪":
+        messages.append({
+            "role": "user",
+            "content": EMOTION_PROMPT_TEMPLATE.format(history=history)
+        })
+    else:
+        raise ValueError("不支持的识别类型")
+
+    data = {
+        "messages": messages,
+        "model": "nova-ptc-xl-v2-1-0-8k-internal",
+    }
+    logging.info("request data: %s", json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
+
+    response = requests.post(url="https://api.sensenova.cn/v1/llm/chat-completions", headers={
+        "Authorization": "Bear " + encode_jwt_token(ak, sk),
+    }, json=data, stream=True)
+
+    if response.status_code == 200:
+        return response.json()["data"]["choices"][0]["message"]
+    return response.content
+
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    input_ak = gr.Textbox("AK", label="AK")
+    input_sk = gr.Textbox("SK", label="SK")
+    chat_history = gr.TextArea(placeholder="user: 今天星空很美\nai: ", label="聊天记录")
+    classification_type = gr.Dropdown(choices=["话题", "情绪"])
+    output = gr.Textbox(label="识别结果")
+    greet_btn = gr.Button("识别")
+    greet_btn.click(
+        sensenova_classification, inputs=[input_ak, input_sk, classification_type, chat_history],
+        outputs=output)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+PyJWT==2.6.0
+requests
+gradio