Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,129 @@
+import gradio as gr
+from groq import Groq
+
+class GroqChatbot:
+    def __init__(self, api_key, model="mixtral-8x7b-32768"):
+        """
+        初始化 Groq AI 聊天機器人
+        
+        :param api_key: Groq API 金鑰
+        :param model: 要使用的模型，預設為 mixtral-8x7b-32768
+        """
+        self.client = Groq(api_key=api_key)
+        self.model = model
+        self.conversation_history = []
+
+    def generate_response(self, user_message):
+        """
+        使用 Groq AI 產生回覆
+        
+        :param user_message: 使用者輸入的訊息
+        :return: AI 的回覆
+        """
+        try:
+            # 準備對話歷史記錄
+            messages = [
+                {"role": "system", "content": "你是一個樂於助人的 AI 助理。請用繁體中文回答問題。"}
+            ]
+            
+            # 新增先前的對話歷史
+            for past_user, past_ai in self.conversation_history:
+                messages.append({"role": "user", "content": past_user})
+                messages.append({"role": "assistant", "content": past_ai})
+            
+            # 新增目前使用者訊息
+            messages.append({"role": "user", "content": user_message})
+            
+            # 呼叫 Groq API
+            chat_completion = self.client.chat.completions.create(
+                messages=messages,
+                model=self.model
+            )
+            
+            # 取得回覆
+            response = chat_completion.choices[0].message.content
+            return response
+        
+        except Exception as e:
+            return f"發生錯誤：{str(e)}"
+
+    def chat_interface(self, user_message):
+        """
+        主要聊天介面方法
+        
+        :param user_message: 使用者輸入的訊息
+        :return: AI 回覆和對話歷史
+        """
+        # 產生回覆
+        response = self.generate_response(user_message)
+        
+        # 更新對話歷史
+        self.conversation_history.append((user_message, response))
+        
+        # 準備歷史顯示
+        history_text = ""
+        for i, (question, answer) in enumerate(self.conversation_history):
+            history_text += f"問題 {i+1}：{question}\n"
+            history_text += f"回覆 {i+1}：{answer}\n\n"
+        
+        return response, history_text
+
+def create_gradio_interface(api_key):
+    """
+    建立 Gradio 聊天介面
+    
+    :param api_key: Groq API 金鑰
+    :return: Gradio 介面
+    """
+    # 初始化聊天機器人
+    chatbot = GroqChatbot(api_key)
+    
+    # 示範問題
+    examples = [
+        "什麼是人工智能？", 
+        "請解釋量子運算的基本原理",
+        "能分享一個有趣的科技創新故事嗎？"
+    ]
+    
+    # 建立 Gradio 介面
+    with gr.Blocks() as demo:
+        gr.Markdown("# 🤖 Groq AI 智能助理 🌐")
+        gr.Markdown("使用 Groq AI 技術的智慧對話助手")
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=3):
+                input_text = gr.Textbox(label="請在此輸入您的問題...")
+                submit_btn = gr.Button("傳送")
+            
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown("### 快速範例")
+                example_buttons = [gr.Button(ex) for ex in examples]
+        
+        output_text = gr.Textbox(label="AI 回覆")
+        history_text = gr.Textbox(label="對話紀錄")
+        
+        # 傳送按鈕邏輯
+        submit_btn.click(
+            fn=chatbot.chat_interface, 
+            inputs=input_text, 
+            outputs=[output_text, history_text]
+        )
+        
+        # 範例按鈕邏輯
+        for btn, ex in zip(example_buttons, examples):
+            btn.click(
+                fn=chatbot.chat_interface, 
+                inputs=gr.State(ex), 
+                outputs=[output_text, history_text]
+            )
+    
+    return demo
+
+# 使用方法
+if __name__ == "__main__":
+    # 請更換為您的 Groq API 金鑰
+    GROQ_API_KEY = "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"
+    
+    # 啟動 Gradio 介面
+    demo = create_gradio_interface(GROQ_API_KEY)
+    demo.launch()