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import gradio as gr | |
import os | |
import openai | |
import random | |
# 请记得要把 api 的 key 放到 settings 下面的 Repository Secrets 里。 | |
openai.api_key = os.getenv("openai_key") | |
# 如果你只打算通过 prompt 来定制机器人的行为,只需要修改这段 prompt 就够了。 | |
prompt = '你现在扮演一个感情咨询导师名叫Alice,你可以决定我跟谁在一起,现在有两个人追我,' \ | |
'分别是小A和小B,请你依次询问关于小A和小B,' \ | |
'在性格特点,家庭情况,个人收入,以及感情经历等方面的问题,然后整理这些问题,形成一个表格,' \ | |
'最后判断我适合跟谁在一起,并给出原因,请开始提问我,刚开始我会先跟你打招呼,' \ | |
'你将会问的第一个问题是,小A和小B分别是什么样的性格' | |
history = {} | |
print(history) | |
def getRandom(randomlength=5): | |
""" | |
生成一个指定长度的随机字符串 | |
""" | |
digits="0123456789" | |
ascii_letters="abcdefghigklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ" | |
str_list =[random.choice(digits +ascii_letters) for i in range(randomlength)] | |
random_str =''.join(str_list) | |
return random_str | |
# 修改本函数,来实现你自己的 chatbot | |
# p: 对机器人说话的内容 | |
# qid: 当前消息的唯一标识。例如 `'bxqid-cManAtRMszw...'`。由平台生成并传递给机器人,以便机器人区分单个问题(写日志、追踪调试、异步回调等)。同步调用可忽略。 | |
# uid: 用户的唯一标识。例如`'bxuid-Aj8Spso8Xsp...'`。由平台生成并传递给机器人,以便机器人区分用户。可被用于实现多轮对话的功能。 | |
# 返回值:[type, content] | |
# 详见 https://huggingface.co/spaces/baixing/hackathon_test/blob/main/bot-api.md | |
def chat(p, qid, uid): | |
# 找出该 uid 对应的历史对话 | |
global history | |
if uid is None: | |
uid = getRandom() | |
if uid in history: | |
msgs = history[uid] | |
else: | |
msgs = [] | |
# print(history,msgs) | |
response = callapi(p, msgs) | |
history[uid] = msgs + [[p, response]] | |
# context[name] = msgs + [[txt, response]] | |
# chatbot.append((txt, response)) | |
# chatbot.append((response)) | |
# print(history) | |
return ["text",response] | |
# return chatbot, context | |
def callapi(txt, msgs): | |
if (len(msgs) > 20): #简单 hard-code 8 回合对话。如果需要更精准的,应该计算 token 数 | |
msgs = msgs[-8:] | |
data = [{"role":"system", "content":prompt}] | |
for m in msgs: | |
data = data + [ | |
{"role":"user", "content":m[0]}, | |
{"role":"assistant", "content":m[1]} | |
] | |
data = data + [{"role":"user", "content":txt}] | |
response = openai.ChatCompletion.create( | |
model="gpt-3.5-turbo", | |
messages= data | |
) | |
# print(response) | |
response = response["choices"][0]["message"]["content"] | |
while response.startswith("\n"): | |
response = response[1:] | |
return response | |
# gr.Markdown( | |
# r"""# 情感咨询导师Alice 🕯 | |
# ### 如果你面临选择哪个♂或♀的问题😍,我将从客观的过来人的角度给你答案✔,假设你的两个追求者分别是小A,小B, | |
# ##### 让我们有礼貌的从say hi开始: | |
# """ | |
# ) | |
title = '情感咨询导师Alice' | |
description = "<div align='center'> 如果你面临选择哪个♂或♀的问题😍,我将从客观的过来人的角度给你答案✔,假设你的两个追求者分别是小A,小B,让我们有礼貌的从say hi开始:</div>" | |
iface = gr.Interface(fn=chat, | |
inputs=["text", "text", "text"], | |
outputs=["text","text"], | |
title=title, | |
description=description) | |
# with gr.Blocks(title='情感咨询Alice') as demo: | |
# gr.Markdown( | |
# r"""# 情感咨询导师Alice 🕯 | |
# ### 如果你面临选择哪个♂或♀的问题😍,我将从客观的过来人的角度给你答案✔,假设你的两个追求者分别是小A,小B, | |
# ##### 让我们有礼貌的从say hi开始: | |
# """ | |
# ) | |
# name = gr.Textbox(show_label=True, placeholder=f"在这里输入你的姓名", value="张三", label="NAME").style(container=True) | |
# chatbot = gr.Chatbot().style(label="❤聊天室") | |
# context = gr.State({}) | |
# with gr.Row(): | |
# with gr.Column(scale=12): | |
# txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="在这里输入").style(container=False) | |
# with gr.Column(min_width=50, scale=1): | |
# submitBtn = gr.Button("🚀", variant="primary") | |
# txt.submit(chat, [chatbot, txt, name, context], [chatbot, context], show_progress=True) | |
# txt.submit(lambda: "", None, txt) | |
# submitBtn.click(chat, [chatbot, txt, name, context], [chatbot, context], show_progress=True) | |
# submitBtn.click(lambda: "", None, txt) | |
# demo.launch() | |
iface.launch() |