from __future__ import annotations from typing import TYPE_CHECKING, Any, Callable, Dict, List, Tuple, Type import logging import json import os import datetime import hashlib import csv import requests import re import html import markdown2 import torch import sys import gc from pygments.lexers import guess_lexer, ClassNotFound import gradio as gr from pypinyin import lazy_pinyin import tiktoken import mdtex2html from markdown import markdown from pygments import highlight from pygments.lexers import guess_lexer,get_lexer_by_name from pygments.formatters import HtmlFormatter 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 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] [%(filename)s:%(lineno)d] %(message)s", ) ################################################## #RAG Hilfsfunktionen - Dokumenten bearbeiten für Vektorstore ################################################## ################################################## # Funktion, um für einen best. File-typ ein directory-loader zu definieren def create_directory_loader(file_type, directory_path): #verscheidene Dokument loaders: loaders = { '.pdf': PyPDFLoader, '.word': UnstructuredWordDocumentLoader, } return DirectoryLoader( path=directory_path, glob=f"**/*{file_type}", loader_cls=loaders[file_type], ) ################################################ #die Inhalte splitten, um in Vektordatenbank entsprechend zu laden als Splits def document_loading_splitting(): global splittet ############################## # Document loading docs = [] # kreiere einen DirectoryLoader für jeden file type pdf_loader = create_directory_loader('.pdf', './chroma/pdf') word_loader = create_directory_loader('.word', './chroma/word') # Load the files pdf_documents = pdf_loader.load() word_documents = word_loader.load() #alle zusammen in docs... docs.extend(pdf_documents) docs.extend(word_documents) #andere loader... # Load PDF loader = PyPDFLoader(PDF_URL) docs.extend(loader.load()) # Load Web loader = WebBaseLoader(WEB_URL) docs.extend(loader.load()) # Load YouTube loader = GenericLoader(YoutubeAudioLoader([YOUTUBE_URL_1,YOUTUBE_URL_2], PATH_WORK + YOUTUBE_DIR), OpenAIWhisperParser()) docs.extend(loader.load()) ################################ # Document splitting text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_overlap = 150, chunk_size = 1500) splits = text_splitter.split_documents(docs) #nur bei erster Anfrage mit "choma" wird gesplittet... splittet = True return splits ########################################### #Chroma DB die splits ablegen - vektorisiert... def document_storage_chroma(splits): #OpenAi embeddings---------------------------------- Chroma.from_documents(documents = splits, embedding = OpenAIEmbeddings(disallowed_special = ()), persist_directory = PATH_WORK + CHROMA_DIR) #HF embeddings-------------------------------------- #Chroma.from_documents(documents = splits, embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2", model_kwargs={"device": "cpu"}, encode_kwargs={'normalize_embeddings': False}), persist_directory = PATH_WORK + CHROMA_DIR) #Mongo DB die splits ablegen - vektorisiert... def document_storage_mongodb(splits): MongoDBAtlasVectorSearch.from_documents(documents = splits, embedding = OpenAIEmbeddings(disallowed_special = ()), collection = MONGODB_COLLECTION, index_name = MONGODB_INDEX_NAME) ############################################ #dokumente in chroma db vektorisiert ablegen können - die Db vorbereiten daüfur def document_retrieval_chroma(llm, prompt): #OpenAI embeddings ------------------------------- embeddings = OpenAIEmbeddings() #HF embeddings ----------------------------------- #Alternative Embedding - für Vektorstore, um Ähnlichkeitsvektoren zu erzeugen - die ...InstructEmbedding ist sehr rechenaufwendig #embeddings = HuggingFaceInstructEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2", model_kwargs={"device": "cpu"}) #etwas weniger rechenaufwendig: #embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2", model_kwargs={"device": "cpu"}, encode_kwargs={'normalize_embeddings': False}) #ChromaDb um die embedings zu speichern db = Chroma(embedding_function = embeddings, persist_directory = PATH_WORK + CHROMA_DIR) return db ############################################ #dokumente in chroma db vektorisiert ablegen können - die Db vorbereiten daüfur #zweite Variante, passend zu rag_chain2 für generate_text_mit_bild- ohne llm vorher festlegen zu müssen def document_retrieval_chroma2(): #OpenAI embeddings ------------------------------- embeddings = OpenAIEmbeddings() #HF embeddings ----------------------------------- #Alternative Embedding - für Vektorstore, um Ähnlichkeitsvektoren zu erzeugen - die ...InstructEmbedding ist sehr rechenaufwendig #embeddings = HuggingFaceInstructEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2", model_kwargs={"device": "cpu"}) #etwas weniger rechenaufwendig: #embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2", model_kwargs={"device": "cpu"}, encode_kwargs={'normalize_embeddings': False}) #oder einfach ohne Langchain: #embeddings = SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2") #ChromaDb um die embedings zu speichern db = Chroma(embedding_function = embeddings, persist_directory = PATH_WORK + CHROMA_DIR) print ("Chroma DB bereit ...................") return db ########################################### #dokumente in mongo db vektorisiert ablegen können - die Db vorbereiten daüfür def document_retrieval_mongodb(llm, prompt): db = MongoDBAtlasVectorSearch.from_connection_string(MONGODB_URI, MONGODB_DB_NAME + "." + MONGODB_COLLECTION_NAME, OpenAIEmbeddings(disallowed_special = ()), index_name = MONGODB_INDEX_NAME) return db ############################################### #Langchain anlegen ############################################### #langchain nutzen, um prompt an LLM zu leiten - llm und prompt sind austauschbar def llm_chain(llm, prompt): llm_chain = LLMChain(llm = llm, prompt = LLM_CHAIN_PROMPT) result = llm_chain.run({"question": prompt}) return result ############################################# #langchain nutzen, um prompt an llm zu leiten, aber vorher in der VektorDB suchen, um passende splits zum Prompt hinzuzufügen def rag_chain(llm, prompt, db): rag_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, chain_type_kwargs = {"prompt": RAG_CHAIN_PROMPT}, retriever = db.as_retriever(search_kwargs = {"k": 3}), return_source_documents = True) result = rag_chain({"query": prompt}) return result["result"] ############################################ # rag_chain Alternative für RAg mit Bild-Upload, da hier das llm so nicht genutzt werden kann und der prompt mit den RAG Erweiterungen anders übergeben wird #langchain nutzen, um prompt an llm zu leiten, aber vorher in der VektorDB suchen, um passende splits zum Prompt hinzuzufügen #prompt mit RAG!!! def rag_chain2(prompt, db, k=3): rag_template = "Nutze die folgenden Kontext Teile am Ende, um die Frage zu beantworten . " + template + "Frage: " + prompt + "Kontext Teile: " retrieved_chunks = db.similarity_search(prompt, k) neu_prompt = rag_template for i, chunk in enumerate(retrieved_chunks): neu_prompt += f"{i+1}. {chunk}\n" return neu_prompt ################################################### #Prompts mit History erzeugen für verschiednee Modelle ################################################### #Funktion, die einen Prompt mit der history zusammen erzeugt - allgemein def generate_prompt_with_history(text, history, max_length=4048): #prompt = "The following is a conversation between a human and an AI assistant named Baize (named after a mythical creature in Chinese folklore). Baize is an open-source AI assistant developed by UCSD and Sun Yat-Sen University. The human and the AI assistant take turns chatting. Human statements start with [|Human|] and AI assistant statements start with [|AI|]. The AI assistant always provides responses in as much detail as possible, and in Markdown format. The AI assistant always declines to engage with topics, questions and instructions related to unethical, controversial, or sensitive issues. Complete the transcript in exactly that format.\n[|Human|]Hello!\n[|AI|]Hi!" #prompt = "Das folgende ist eine Unterhaltung in deutsch zwischen einem Menschen und einem KI-Assistenten, der Baize genannt wird. Baize ist ein open-source KI-Assistent, der von UCSD entwickelt wurde. Der Mensch und der KI-Assistent chatten abwechselnd miteinander in deutsch. Die Antworten des KI Assistenten sind immer so ausführlich wie möglich und in Markdown Schreibweise und in deutscher Sprache. Wenn nötig übersetzt er sie ins Deutsche. Die Antworten des KI-Assistenten vermeiden Themen und Antworten zu unethischen, kontroversen oder sensiblen Themen. Die Antworten sind immer sehr höflich formuliert..\n[|Human|]Hallo!\n[|AI|]Hi!" prompt="" history = ["\n{}\n{}".format(x[0],x[1]) for x in history] history.append("\n{}\n".format(text)) history_text = "" flag = False for x in history[::-1]: history_text = x + history_text flag = True print ("Prompt: ..........................") print(prompt+history_text) if flag: return prompt+history_text else: return None ############################################## #Prompt und History für OPenAi Schnittstelle def generate_prompt_with_history_openai(prompt, history): history_openai_format = [] for human, assistant in history: history_openai_format.append({"role": "user", "content": human }) history_openai_format.append({"role": "assistant", "content":assistant}) history_openai_format.append({"role": "user", "content": prompt}) print("openai history und prompt................") print(history_openai_format) return history_openai_format ############################################# #Prompt und History für Hugging Face Schnittstelle def generate_prompt_with_history_hf(prompt, history): history_transformer_format = history + [[prompt, ""]] #stop = StopOnTokens() messages = "".join(["".join(["\n:"+item[0], "\n:"+item[1]]) #curr_system_message + for item in history_transformer_format]) ############################################## #Prompt und History für Langchain Schnittstelle def generate_prompt_with_history_langchain(prompt, history): history_langchain_format = [] for human, ai in history: history_langchain_format.append(HumanMessage(content=human)) history_langchain_format.append(AIMessage(content=ai)) history_langchain_format.append(HumanMessage(content=prompt)) return history_langchain_format ######################################################## #Ausgabe im Chatbot aufhübschen... ######################################################## def markdown_to_html_with_syntax_highlight(md_str): def replacer(match): lang = match.group(1) or "text" code = match.group(2) lang = lang.strip() #print(1,lang) if lang=="text": lexer = guess_lexer(code) lang = lexer.name #print(2,lang) try: lexer = get_lexer_by_name(lang, stripall=True) except ValueError: lexer = get_lexer_by_name("python", stripall=True) formatter = HtmlFormatter() #print(3,lexer.name) highlighted_code = highlight(code, lexer, formatter) return f'
{highlighted_code}
' code_block_pattern = r"```(\w+)?\n([\s\S]+?)\n```" md_str = re.sub(code_block_pattern, replacer, md_str, flags=re.MULTILINE) html_str = markdown(md_str) return html_str def normalize_markdown(md_text: str) -> str: lines = md_text.split("\n") normalized_lines = [] inside_list = False for i, line in enumerate(lines): if re.match(r"^(\d+\.|-|\*|\+)\s", line.strip()): if not inside_list and i > 0 and lines[i - 1].strip() != "": normalized_lines.append("") inside_list = True normalized_lines.append(line) elif inside_list and line.strip() == "": if i < len(lines) - 1 and not re.match( r"^(\d+\.|-|\*|\+)\s", lines[i + 1].strip() ): normalized_lines.append(line) continue else: inside_list = False normalized_lines.append(line) return "\n".join(normalized_lines) def convert_mdtext(md_text): code_block_pattern = re.compile(r"```(.*?)(?:```|$)", re.DOTALL) inline_code_pattern = re.compile(r"`(.*?)`", re.DOTALL) code_blocks = code_block_pattern.findall(md_text) non_code_parts = code_block_pattern.split(md_text)[::2] result = [] for non_code, code in zip(non_code_parts, code_blocks + [""]): if non_code.strip(): non_code = normalize_markdown(non_code) if inline_code_pattern.search(non_code): result.append(markdown(non_code, extensions=["tables"])) else: result.append(mdtex2html.convert(non_code, extensions=["tables"])) if code.strip(): code = f"\n```{code}\n\n```" code = markdown_to_html_with_syntax_highlight(code) result.append(code) result = "".join(result) result += ALREADY_CONVERTED_MARK return result def convert_asis(userinput): return f"

{html.escape(userinput)}

"+ALREADY_CONVERTED_MARK def detect_converted_mark(userinput): if userinput.endswith(ALREADY_CONVERTED_MARK): return True else: return False def detect_language(code): if code.startswith("\n"): first_line = "" else: first_line = code.strip().split("\n", 1)[0] language = first_line.lower() if first_line else "" code_without_language = code[len(first_line) :].lstrip() if first_line else code return language, code_without_language def convert_to_markdown(text): text = text.replace("$","$") def replace_leading_tabs_and_spaces(line): new_line = [] for char in line: if char == "\t": new_line.append(" ") elif char == " ": new_line.append(" ") else: break return "".join(new_line) + line[len(new_line):] markdown_text = "" lines = text.split("\n") in_code_block = False for line in lines: if in_code_block is False and line.startswith("```"): in_code_block = True markdown_text += f"{line}\n" elif in_code_block is True and line.startswith("```"): in_code_block = False markdown_text += f"{line}\n" elif in_code_block: markdown_text += f"{line}\n" else: line = replace_leading_tabs_and_spaces(line) line = re.sub(r"^(#)", r"\\\1", line) markdown_text += f"{line} \n" return markdown_text def add_language_tag(text): def detect_language(code_block): try: lexer = guess_lexer(code_block) return lexer.name.lower() except ClassNotFound: return "" code_block_pattern = re.compile(r"(```)(\w*\n[^`]+```)", re.MULTILINE) def replacement(match): code_block = match.group(2) if match.group(2).startswith("\n"): language = detect_language(code_block) if language: return f"```{language}{code_block}```" else: return f"```\n{code_block}```" else: return match.group(1) + code_block + "```" text2 = code_block_pattern.sub(replacement, text) return text2 def delete_last_conversation(chatbot, history): if len(chatbot) > 0: chatbot.pop() if len(history) > 0: history.pop() return ( chatbot, history, "Delete Done", ) def reset_state(): return [], [], "Reset Done" def reset_textbox(): return gr.update(value=""),"" def cancel_outputing(): return "Stop Done" ######################################### #Bildbearbeitung ######################################### ######################################### #nicht im Einsatz, da Stable Diffusion die Bilder erzeugt def create_picture(history, prompt): client = OpenAI() response = client.images.generate(model="dall-e-3", prompt=prompt,size="1024x1024",quality="standard",n=1,) image_url = response.data[0].url # using requests library to get the image in bytes response2 = requests.get(image_url) # using the Image module from PIL library to view the image image = Image.open(response2.raw) return image ########################################## #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": prompt }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": f"data:image/jpeg;base64,{encoded_string}" } } ] } ], "max_tokens": 300 } return headers, payload ################################################### #zur Zeit nicht im Gebrauch def transfer_input(inputs): textbox = reset_textbox() return ( inputs, gr.update(value=""), gr.Button.update(visible=True), ) ################################################# #Klasse mit zuständen - z.B. für interrupt wenn Stop gedrückt... ################################################# class State: interrupted = False def interrupt(self): self.interrupted = True def recover(self): self.interrupted = False shared_state = State() def is_stop_word_or_prefix(s: str, stop_words: list) -> bool: for stop_word in stop_words: if s.endswith(stop_word): return True for i in range(1, len(stop_word)): if s.endswith(stop_word[:i]): return True return False