utils.py

from typing import TYPE_CHECKING, Any, Callable, Dict, List, Tuple, Type
import logging
import json
import os
from datetime 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 time
import json
import operator
from typing import Annotated, Sequence, TypedDict
import pprint

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_community.document_loaders import PyPDFLoader,  UnstructuredWordDocumentLoader, DirectoryLoader
from langchain.document_loaders.blob_loaders.youtube_audio import YoutubeAudioLoader
from langchain.document_loaders import GenericLoader
from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage
from langchain_community.llms import HuggingFaceHub
from langchain_community.llms import HuggingFaceTextGenInference
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceInstructEmbeddings, HuggingFaceEmbeddings, HuggingFaceBgeEmbeddings, HuggingFaceInferenceAPIEmbeddings
from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun
from typing import Dict, TypedDict
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langchain.prompts import PromptTemplate


from langchain import hub
from langchain.output_parsers.openai_tools import PydanticToolsParser
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.schema import Document
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_core.messages import BaseMessage, FunctionMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_core.utils.function_calling import convert_to_openai_tool
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from chromadb.errors import InvalidDimensionException
import io
from PIL import Image, ImageDraw, ImageOps, ImageFont
import base64
from tempfile import NamedTemporaryFile

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
nltk.download('punkt')

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np



################################################
#Pfad, wo Docs/Bilder/Filme abgelegt werden können - lokal, also hier im HF Space (sonst auf eigenem Rechner)
PATH_WORK = "."
CHROMA_DIR  = "/chroma/kkg"
CHROMA_PDF = './chroma/kkg/pdf'
CHROMA_WORD = './chroma/kkg/word'
CHROMA_EXCEL = './chroma/kkg/excel'
YOUTUBE_DIR = "/youtube"
HISTORY_PFAD = "/data/history"

###############################################
#URLs zu Dokumenten oder andere Inhalte, die einbezogen werden sollen
PDF_URL       = "https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf"
WEB_URL       = "https://openai.com/research/gpt-4"
YOUTUBE_URL_1 = "https://www.youtube.com/watch?v=--khbXchTeE"
YOUTUBE_URL_2 = "https://www.youtube.com/watch?v=hdhZwyf24mE"
#YOUTUBE_URL_3 = "https://www.youtube.com/watch?v=vw-KWfKwvTQ"
#spezielle Webseiten als Datenbasis laden
urls = [
    "https://kkg.hamburg.de/unser-leitbild/"
    "https://kkg.hamburg.de/unsere-schulcharta/",
    "https://kkg.hamburg.de/koordination-unterrichtsentwicklung/",
    "https://kkg.hamburg.de/konzept-medien-und-it-am-kkg/",
]


##################################################
#Normalisierung eines Prompts
##################################################
def normalise_prompt (prompt):
    #alles Kleinbuchstaben
    prompt_klein =prompt.lower()
    #Word Tokenisation
    tokens = word_tokenize(prompt_klein)
    #Punktuierung entfernen
    tokens = [word for word in tokens if word.isalnum()]
    
    # Stop Word Entfernung
    nltk.download('stopwords')
    stop_words = set(stopwords.words('deutsch'))
    tokens = [word for word in tokens if not word in stop_words]
    # 5. Lemmatisierung: Worte in Grundform bringen, um Text besser vergleichen zu können
    nltk.download('wordnet')
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in tokens]
    # 6. Handling Special Characters (Remove non-alphanumeric characters)
    tokens = [re.sub(r'\W+', '', word) for word in tokens]    
    # 7. Spell Check (optional, using a library like pyspellchecker)
    from spellchecker import SpellChecker
    spell = SpellChecker()
    tokens = [spell.correction(word) for word in tokens]
    # Join tokens back to sentence
    normalized_prompt = ' '.join(tokens)
    print("normaiserd prompt..................................")
    print(normalized_prompt)
    return normalized_prompt


##################################################
#RAG Hilfsfunktionen - Dokumenten bearbeiten für Vektorstore
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# 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():
    ##############################
    # 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)
    print("PDF Loader done............................")
    
    # 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)
    
    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)  
    

############################################
#dokumente in chroma db vektorisiert ablegen können - die Db vorbereiten daüfur
def document_retrieval_chroma(llm, prompt):  
    #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


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# 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_chain(prompt, db, k=3):
    rag_template = "Nutze ausschließlich 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