app.py

import requests
import os, sys, json
import gradio as gr
import openai
from openai import OpenAI
import time
import re
import io
from PIL import Image, ImageDraw, ImageOps, ImageFont
import base64

from langchain.chains import LLMChain, RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, WebBaseLoader, UnstructuredWordDocumentLoader, DirectoryLoader
from langchain.document_loaders.blob_loaders.youtube_audio import YoutubeAudioLoader
from langchain.document_loaders.generic import GenericLoader
from langchain.document_loaders.parsers import OpenAIWhisperParser
from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage
from langchain.llms import HuggingFaceHub
from langchain.llms import HuggingFaceTextGenInference
from langchain.embeddings import HuggingFaceInstructEmbeddings, HuggingFaceEmbeddings, HuggingFaceBgeEmbeddings, HuggingFaceInferenceAPIEmbeddings

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from chromadb.errors import InvalidDimensionException
from utils import *
from beschreibungen import *


#from langchain.vectorstores import MongoDBAtlasVectorSearch
#from pymongo import MongoClient

from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())



###############################################
#globale Variablen
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#nur bei ersten Anfrage splitten der Dokumente - um die Vektordatenbank entsprechend zu füllen
splittet = False

##################################################
#Für MongoDB statt Chroma als Vektorstore
#MONGODB_URI = os.environ["MONGODB_ATLAS_CLUSTER_URI"]
#client = MongoClient(MONGODB_URI)
#MONGODB_DB_NAME = "langchain_db"
#MONGODB_COLLECTION_NAME = "gpt-4"
#MONGODB_COLLECTION = client[MONGODB_DB_NAME][MONGODB_COLLECTION_NAME]
#MONGODB_INDEX_NAME = "default"



#Plattform Keys aus den Secrets holen zu diesem Space
HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN = os.getenv("HF_ACCESS_READ")
OAI_API_KEY=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN}"}


################################################
#LLM Model mit dem gearbeitet wird
#openai-------------------------------------
MODEL_NAME  = "gpt-3.5-turbo-16k"
#MODEL_NAME = "gpt-3.5-turbo-1106"
#MODEL_NAME= "gpt-4-1106-preview"
MODEL_NAME_IMAGE = "gpt-4-vision-preview"


#verfügbare Modelle anzeigen lassen
#HuggingFace Reop ID--------------------------------
#repo_id = "meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf"   
repo_id = "HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha"   #das Modell ist echt gut!!! Vom MIT
#repo_id = "TheBloke/Yi-34B-Chat-GGUF"
#repo_id = "meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf"    
#repo_id = "tiiuae/falcon-40b"  
#repo_id = "Vicuna-33b"
#repo_id = "alexkueck/ChatBotLI2Klein"
#repo_id = "mistralai/Mistral-7B-v0.1"
#repo_id = "internlm/internlm-chat-7b"
#repo_id = "Qwen/Qwen-7B"
#repo_id = "Salesforce/xgen-7b-8k-base"
#repo_id = "Writer/camel-5b-hf" 
#repo_id = "databricks/dolly-v2-3b"
#repo_id = "google/flan-t5-xxl"

#HuggingFace Model name--------------------------------
MODEL_NAME_HF  = "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1"
MODEL_NAME_OAI_ZEICHNEN = "dall-e-3"
#Alternativ zeichnen: Stabe Diffusion from HF:
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/stabilityai/stable-diffusion-2-1"

################################################
#HF Hub Zugriff ermöglichen
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os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN


#################################################
#################################################
#################################################
#Funktionen zur Verarbeitung
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##############################################
#wenn löschen Button geklickt
def clear_all():
    return None, gr.Image(visible=False), []

##############################################
#History - die Frage oder das File eintragen...
def add_text(chatbot, history, prompt, file):
    if (file == None):
        chatbot = chatbot +[(prompt, None)]
    else:
        if (prompt == ""):
            chatbot=chatbot + [((file.name,), "Prompt fehlt!")]
        else:
            chatbot = chatbot +[((file.name,), None), (prompt, None)]
    print("chatbot nach add_text............")
    print(chatbot)
    return chatbot, history, prompt, file, gr.Image(visible = False), "" #gr.Image( label=None, size=(30,30), visible=False, scale=1) #gr.Textbox(value="", interactive=False)

def add_text2(chatbot, prompt):   
    if (prompt == ""):
        chatbot = chatbot + [("", "Prompt fehlt!")]
    else:
        chatbot = chatbot + [(prompt, None)]
    print("chatbot nach add_text............")
    print(chatbot)
    return chatbot, prompt, ""
    
############################################
#nach dem Upload soll das zusätzliche Fenster mit dem image drinnen angezeigt werden
def file_anzeigen(file):
    return gr.Image( width=47,  visible=True, interactive = False,  height=47,  min_width=47, show_download_button=False, show_share_button=False, show_label=False, scale = 0.5), file, file

def file_loeschen():
    return None, gr.Image(visible = False)

############################################
#wenn 'Stop' Button geklickt, dann Message dazu und das Eingabe-Fenster leeren
def cancel_outputing():
    reset_textbox()
    return "Stop Done"

def reset_textbox():
    return gr.update(value=""),""

    
##########################################
#Hilfsfunktion, um ein von Stable Diffusion erzeugtes Bild für die Ausgabe in der History vorzubereiten
def umwandeln_fuer_anzeige(image):
        buffer = io.BytesIO()  
        image.save(buffer, format='PNG')
        return buffer.getvalue()

#########################################
#Extension des hochgeladenen Files bestimmen
def analyze_file(file):
    file_extension = file.name.split('.')[-1]  # Holen Sie sich die Dateiendung
    return file_extension


##########################################
#ein hochgeladenes Bild so vorbereiten, dass OpenAI API es annehmen kann und bearbeiten
#muss ein base64 Bils sein und header und payload entsprechend konfigurieren
def process_image(image_path, prompt):
    # Convert image to base64
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

    # Prepare the data for the API request (specific to the API you're using)
    headers = {
              "Content-Type": "application/json",
              "Authorization": f"Bearer {OAI_API_KEY}"
            }
    payload = {
      "model": MODEL_NAME_IMAGE,
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": [
            {
              "type": "text",
              "text":  llm_template + prompt
            },
            {
              "type": "image_url",
              "image_url": {
                "url": f"data:image/jpeg;base64,{encoded_string}"
              }
            }
          ]
        }
      ],
      "max_tokens": 300
    }   
    return headers, payload

##################################################
#openassistant um uploaded Files zu analysieren
def create_assistant(prompt, file): 
    client = OpenAI()
    assistant = client.beta.assistants.create(name="File Analysator",instructions=template, model="gpt-4-1106-preview",)
    thread = client.beta.threads.create()
    file_neu = client.files.create(file=open(file,"rb",),purpose="assistants",)
    # Update Assistant
    assistant = client.beta.assistants.update(assistant.id,tools=[{"type": "code_interpreter"}, {"type": "retrieval"}],file_ids=[file_neu.id],)
    thread, run = create_thread_and_run(prompt, client, assistant.id)
    run = wait_on_run(run, thread, client)
    response = get_response(thread, client, assistant.id)
    print("response...................")
    result = response[1].content[0].text.value
    return result

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#Funktion von Gradio aus, die den dort eingegebenen Prompt annimmt und weiterverarbeitet
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#Funktion wird direkt aufgerufen aus der GUI - von hier muss auch die Rückmeldung kommen....
#man kann einen Text-Prompt eingeben (mit oder ohne RAG), dazu ein Image hochladen, ein Bild zu einem reinen textprompt erzeugen lassen
def generate_auswahl(prompt, file, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,):
        #kein Bild hochgeladen -> auf Text antworten...
        if (file == None):
            result = generate_text(prompt, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,)
            history = history + [(prompt, result)]
        else:
            #Es wurde ein Bild angehängt -> wenn prompt dazu, das Bild analysieren
            #geht nur über spezielle OpenAI-Schnittstelle...
            ext = analyze_file(file)
            if (ext == "png" or ext == "PNG" or ext == "jgp" or ext == "jepg"):
                result= generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot)
            else:
                result = generate_text_zu_doc(file, prompt, k, rag_option, chatbot)
                
            history = history + [((file,), None),(prompt, result)]

        chatbot[-1][1] = ""
        for character in result:
            chatbot[-1][1] += character
            time.sleep(0.03)
            yield chatbot, history, None, "Generating"
            if shared_state.interrupted:
                shared_state.recover()
                try:
                    yield chatbot, history, None, "Stop: Success"
                except:
                    pass
        
##################################################
#zu einem Text-Prompt ein Bild via Stable Diffusion generieren
def generate_bild(prompt, chatbot, model_option_zeichnen='HuggingFace', temperature=0.5, max_new_tokens=4048,top_p=0.6, repetition_penalty=1.3):
    if (model_option_zeichnen == "Stable Diffusion"):
        print("Bild Erzeugung HF..............................")
        #Bild nach Anweisung zeichnen und in History darstellen...
        data = {"inputs": prompt}
        response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json=data)
        print("fertig Bild")
        result = response.content 
        #Bild ausgeben
        image = Image.open(io.BytesIO(result)) 
        image_64 = umwandeln_fuer_anzeige(image)
        chatbot[-1][1]= "<img src='data:image/png;base64,{0}'/>".format(base64.b64encode(image_64).decode('utf-8'))
    else:     
        print("Bild Erzeugung DallE..............................")
        client = OpenAI()
        #als Format ginge auch 'url', n - Anz. der erzeugten Bilder
        response = client.images.generate(model="dall-e-3",prompt=prompt,size="1024x1024",quality="standard",n=1, response_format='b64_json') 
        #chatbot[-1][1]= "<img src='data:image/png;base64,{0}'/>".format(base64.b64encode(image_64).decode('utf-8'))
        chatbot[-1][1] = "<img src='data:image/png;base64,{0}'/>".format(response.data[0].b64_json)
    
    return chatbot, "Success"
    

##################################################
#zu einem Bild und Text-Prompt eine Analyse generieren
def generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot):
    global splittet
    print("text mit Bild ..............................")
    prompt_neu = prompt
    if (rag_option == "An"):
        print("Bild mit RAG..............................")
        #muss nur einmal ausgeführt werden... 
        if not splittet:
            splits = document_loading_splitting()
            document_storage_chroma(splits)
        db = document_retrieval_chroma2()
        #mit RAG:
        neu_text_mit_chunks = rag_chain2(prompt, db, k)
        #für Chat LLM:
        #prompt = generate_prompt_with_history_openai(neu_text_mit_chunks, history)
        #als reiner prompt:
        prompt_neu = generate_prompt_with_history(neu_text_mit_chunks, chatbot)

    headers, payload = process_image(file, prompt_neu)
    response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload)
    #als json ausgeben
    data = response.json()
    # Den "content" auswählen, da dort die Antwort der Ki enthalten ist
    result = data['choices'][0]['message']['content']
    return result


##################################################
#zu einem Bild und Text-Prompt eine Analyse generieren
def generate_text_zu_doc(file, prompt, k, rag_option, chatbot):
    global splittet
    print("text mit doc ..............................")
    prompt_neu = prompt
    if (rag_option == "An"):
        print("Doc mit RAG..............................")
        #muss nur einmal ausgeführt werden... 
        if not splittet:
            splits = document_loading_splitting()
            document_storage_chroma(splits)
        db = document_retrieval_chroma2()
        #mit RAG:
        neu_text_mit_chunks = rag_chain2(prompt, db, k)
        #für Chat LLM:
        #prompt = generate_prompt_with_history_openai(neu_text_mit_chunks, history)
        #als reiner prompt:
        prompt_neu = generate_prompt_with_history(neu_text_mit_chunks, chatbot)
        
    result = create_assistant(prompt_neu, file)
    return result    
    

####################################################
#aus einem Text-Prompt die Antwort von KI bekommen
#mit oder ohne RAG möglich
def generate_text (prompt, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,):
    global splittet
    print("Text pur..............................")
    if (openai_api_key == "" or openai_api_key == "sk-"):
        #raise gr.Error("OpenAI API Key is required.")
        #eigenen OpenAI key nutzen
        openai_api_key= OAI_API_KEY
    if (rag_option is None):
        raise gr.Error("Retrieval Augmented Generation ist erforderlich.")
    if (prompt == ""):
        raise gr.Error("Prompt ist erforderlich.")

    #history für HuggingFace Models formatieren
    #history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history_hf(prompt, history)
    #history für openAi formatieren
    #history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history_openai(prompt, history)
    #history für Langchain formatieren
    #history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history_langchain(prompt, history)
    
    try:
        ###########################
        #LLM auswählen (OpenAI oder HF)
        ###########################
        if (model_option == "OpenAI"):
            #Anfrage an OpenAI ----------------------------
            print("OpenAI Anfrage.......................")
            llm = ChatOpenAI(model_name = MODEL_NAME,  openai_api_key = openai_api_key, temperature=temperature)#, top_p = top_p) 
            #Prompt an history anhängen und einen Text daraus machen
            if (rag_option == "An"):
                history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history(prompt, chatbot)
            else:
                history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history_openai(prompt, chatbot)
        else:
            #oder an Hugging Face --------------------------
            print("HF Anfrage.......................")
            llm = HuggingFaceHub(repo_id=repo_id, model_kwargs={"temperature": 0.5, "max_length": 128}) 
            #llm = HuggingFaceChain(model=MODEL_NAME_HF, model_kwargs={"temperature": 0.5, "max_length": 128}) 
            #llm = HuggingFaceHub(url_??? = "https://wdgsjd6zf201mufn.us-east-1.aws.endpoints.huggingface.cloud", model_kwargs={"temperature": 0.5, "max_length": 64}) 
            #llm = HuggingFaceTextGenInference( inference_server_url="http://localhost:8010/", max_new_tokens=max_new_tokens,top_k=10,top_p=top_p,typical_p=0.95,temperature=temperature,repetition_penalty=repetition_penalty,)
            print("HF")
            #Prompt an history anhängen und einen Text daraus machen
            history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history(prompt, chatbot)
    
        #zusätzliche Dokumenten Splits aus DB zum Prompt hinzufügen (aus VektorDB - Chroma oder Mongo DB)
        if (rag_option == "An"):
            print("RAG aktiviert.......................")
            #muss nur einmal ausgeführt werden... 
            if not splittet:
                splits = document_loading_splitting()
                document_storage_chroma(splits)
            db = document_retrieval_chroma(llm, history_text_und_prompt)
            splittet = True
            print("LLM aufrufen mit RAG: ...........")
            result = rag_chain(llm, history_text_und_prompt, db)
        #elif (rag_option == "MongoDB"):
            #splits = document_loading_splitting()
            #document_storage_mongodb(splits)
            #db = document_retrieval_mongodb(llm, history_text_und_prompt)
            #result = rag_chain(llm, history_text_und_prompt, db)
        else:
            splittet = False
            print("LLM aufrufen ohne RAG: ...........")
            result = llm_chain(llm, history_text_und_prompt)
            
    except Exception as e:
        raise gr.Error(e)

    return result

        
      
################################################
#GUI
###############################################
#Beschreibung oben in GUI
################################################
#title = "LLM mit RAG"
#description = """<strong>Information:</strong> Hier wird ein <strong>Large Language Model (LLM)</strong> mit 
                 #<strong>Retrieval Augmented Generation (RAG)</strong> auf <strong>externen Daten</strong> verwendet.\n\n"""
                 
description2 = "<strong>Information:</strong> Hier wird ein <strong>Large Language Model (LLM)</strong> zum Zeichnen verwendet. Zur Zeit wird hier Stable Diffusion verwendet.\n\n"

#css = """.toast-wrap { display: none !important } """
#examples=[['Was ist ChtGPT-4?'],['schreibe ein Python Programm, dass die GPT-4 API aufruft.']]

def vote(data: gr.LikeData):
    if data.liked: print("You upvoted this response: " + data.value)
    else: print("You downvoted this response: " + data.value)


print ("Start GUIneu")
with open("custom.css", "r", encoding="utf-8") as f:
    customCSS = f.read()

#Add Inputs für Tab 2
additional_inputs = [
                gr.Slider(label="Temperature", value=0.65, minimum=0.0, maximum=1.0, step=0.05, interactive=True, info="Höhere Werte erzeugen diversere Antworten", visible=True),
                gr.Slider(label="Max new tokens", value=1024, minimum=0, maximum=4096, step=64, interactive=True, info="Maximale Anzahl neuer Tokens", visible=True),
                gr.Slider(label="Top-p (nucleus sampling)", value=0.6, minimum=0.0, maximum=1, step=0.05, interactive=True, info="Höhere Werte verwenden auch Tokens mit niedrigerer Wahrscheinlichkeit.", visible=True),
                gr.Slider(label="Repetition penalty", value=1.2, minimum=1.0, maximum=2.0, step=0.05, interactive=True, info="Strafe für wiederholte Tokens", visible=True)
            ]
with gr.Blocks(css=customCSS, theme=small_and_beautiful_theme) as demo:
    #Session Variablen, um Weete zu speichern, auch wenn die Felder in der GUI bereits wieder leer sind
    #history parallel zu chatbot speichern - momentan nicht im Gebrauch, ist aber in allen relevanten Methoden mit verlinkt
    history = gr.State([])
    #damit der Prompt auch nach dem upload in die History noch für predicts_args verfügbar ist
    user_question = gr.State("")
    #damit der Prompt auch nach dem upload in die History noch für predicts_args verfügbar ist
    user_question2 = gr.State("")
    attached_file = gr.State(None)
    ################################################
    # Tab zum Chatbot mit Text oder Bildeingabe
    ################################################
    gr.Markdown(description_top)
    with gr.Tab("Chatbot"):
        with gr.Row():
            gr.HTML("LI Chatot")
            status_display = gr.Markdown("Success", elem_id="status_display")
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=5):
                with gr.Row():
                    chatbot = gr.Chatbot(elem_id="li-chat",show_copy_button=True)
                with gr.Row():
                    with gr.Column(scale=12):
                        user_input = gr.Textbox(
                            show_label=False, placeholder="Gib hier deinen Prompt ein...",
                            container=False
                        )
                    with gr.Column(min_width=70, scale=1):
                        submitBtn = gr.Button("Senden")
                    with gr.Column(min_width=70, scale=1):
                        cancelBtn = gr.Button("Stop")
                with gr.Row():
                        #file_display = gr.File(visible=False)
                        image_display = gr.Image( visible=False)
                        upload = gr.UploadButton("📁", file_types=["image", "pdf", "docx", "pptx", "xlsx"], scale = 10)
                        emptyBtn = gr.ClearButton([user_input, chatbot, history, attached_file, image_display], value="🧹 Neue Session", scale=10)  
    
            with gr.Column():
                with gr.Column(min_width=50, scale=1):
                    with gr.Tab(label="Parameter Einstellung"):
                        #gr.Markdown("# Parameters")
                        rag_option = gr.Radio(["Aus", "An"], label="LI Erweiterungen (RAG)", value = "Aus")
                        model_option = gr.Radio(["OpenAI", "HuggingFace"], label="Modellauswahl", value = "OpenAI")

                        
                        top_p = gr.Slider(
                            minimum=-0,
                            maximum=1.0,
                            value=0.95,
                            step=0.05,
                            interactive=True,
                            label="Top-p",
                            visible=False,
                        )
                        temperature = gr.Slider(
                            minimum=0.1,
                            maximum=2.0,
                            value=0.5,
                            step=0.1,
                            interactive=True,
                            label="Temperature",
                            visible=False
                        )
                        max_length_tokens = gr.Slider(
                            minimum=0,
                            maximum=512,
                            value=512,
                            step=8,
                            interactive=True,
                            label="Max Generation Tokens",
                            visible=False,
                        )
                        max_context_length_tokens = gr.Slider(
                            minimum=0,
                            maximum=4096,
                            value=2048,
                            step=128,
                            interactive=True,
                            label="Max History Tokens",
                            visible=False,
                        )
                        repetition_penalty=gr.Slider(label="Repetition penalty", value=1.2, minimum=1.0, maximum=2.0, step=0.05, interactive=True, info="Strafe für wiederholte Tokens", visible=False)
                        anzahl_docs = gr.Slider(label="Anzahl Dokumente", value=3, minimum=1, maximum=10, step=1, interactive=True, info="wie viele Dokumententeile aus dem Vektorstore an den prompt gehängt werden", visible=False)
                        openai_key = gr.Textbox(label = "OpenAI API Key", value = "sk-", lines = 1, visible = False)
    ################################################
    # Tab zum Zeichnen mit Stable Diffusion
    ################################################
    with gr.Tab("KI zum Zeichnen"):
        with gr.Row():
            gr.HTML("LI Zeichnen mit KI")
            status_display2 = gr.Markdown("Success", elem_id="status_display")
        gr.Markdown(description2)
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=5):
                with gr.Row():
                    chatbot_bild = gr.Chatbot(elem_id="li-zeichnen",show_copy_button=True, show_share_button=True)
                with gr.Row():
                    with gr.Column(scale=12):
                        user_input2 = gr.Textbox(
                            show_label=False, placeholder="Gib hier deinen Prompt ein...",
                            container=False
                        )
                    with gr.Column(min_width=70, scale=1):
                        submitBtn2 = gr.Button("Senden")
                    #with gr.Column(min_width=70, scale=1):
                        #cancelBtn2 = gr.Button("Stop")
                with gr.Row():
                    emptyBtn2 = gr.ClearButton([user_input, chatbot_bild], value="🧹 Neue Session", scale=10)  
                    #additional_inputs_accordion = gr.Accordion(label="Weitere Eingaben...",  open=False)
            with gr.Column():
                with gr.Column(min_width=50, scale=1):
                    with gr.Tab(label="Parameter Einstellung"):
                        #gr.Markdown("# Parameters")
                        model_option_zeichnen = gr.Radio(["Stable Diffusion","DallE"], label="Modellauswahl", value = "Stable Diffusion")


    gr.Markdown(description)        
    
    ######################################
    # Events und Übergabe Werte an Funktionen 
    #######################################
    ######################################
    # Für Tab 1: Chatbot
    #Argumente für generate Funktion als Input
    predict_args = dict(
        fn=generate_auswahl,
        inputs=[
            user_question,
            attached_file,
            chatbot,
            history,
            rag_option,
            model_option,
            openai_key,
            anzahl_docs,
            top_p,
            temperature,
            max_length_tokens,
            max_context_length_tokens,
            repetition_penalty
        ],
        outputs=[chatbot, history, attached_file, status_display], #[chatbot, history,  status_display]
        show_progress=True,
    )
    
    reset_args = dict(
        fn=reset_textbox, inputs=[], outputs=[user_input, status_display]
    )

    # Chatbot
    transfer_input_args = dict(    
        fn=add_text, inputs=[chatbot, history, user_input, attached_file], outputs=[chatbot, history, user_question, attached_file, image_display , user_input], show_progress=True
    )

    predict_event1 = user_input.submit(**transfer_input_args, queue=False,).then(**predict_args)
    predict_event2 = submitBtn.click(**transfer_input_args, queue=False,).then(**predict_args)
    predict_event3 = upload.upload(file_anzeigen, [upload], [image_display, image_display, attached_file] ) #.then(**predict_args)
    emptyBtn.click(clear_all, [], [attached_file, image_display, history])
    image_display.select(file_loeschen, [], [attached_file, image_display])
    
    #Berechnung oder Ausgabe anhalten (kann danach fortgesetzt werden)
    cancelBtn.click(cancel_outputing, [], [status_display], cancels=[predict_event1,predict_event2, predict_event3]) 

    ######################################
    # Für Tab 2: Zeichnen
    predict_args2 = dict(
        fn=generate_bild,
        inputs=[
            user_question2,
            chatbot_bild,
            model_option_zeichnen,
            #additional_inputs,
        ],
        outputs=[chatbot_bild,  status_display2], #[chatbot, history,  status_display]
        show_progress=True,
    )
    transfer_input_args2 = dict(
        fn=add_text2, inputs=[chatbot_bild, user_input2], outputs=[chatbot_bild, user_question2, user_input2], show_progress=True
    )
    predict_event2_1 = user_input2.submit(**transfer_input_args2, queue=False,).then(**predict_args2)
    predict_event2_2 = submitBtn2.click(**transfer_input_args2, queue=False,).then(**predict_args2)
    #emptyBtn2.click(clear_all, [], [file_display, image_display])
    
    #cancelBtn2.click(
        #cancels=[predict_event2_1,predict_event2_2 ]
    #)
    
    
demo.title = "LI-ChatBot"
demo.queue().launch(debug=True)