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from predict import predict_no_ui_long_connection
from toolbox import CatchException, report_execption, write_results_to_file
import datetime
@CatchException
def 高阶功能模板函数(txt, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromptTxt, WEB_PORT):
history = [] # 清空历史,以免输入溢出
chatbot.append(("这是什么功能?", "[Local Message] 请注意,您正在调用一个[函数插件]的模板,该函数面向希望实现更多有趣功能的开发者,它可以作为创建新功能函数的模板。为了做到简单易读,该函数只有25行代码,所以不会实时反馈文字流或心跳,请耐心等待程序输出完成。此外我们也提供可同步处理大量文件的多线程Demo供您参考。您若希望分享新的功能模组,请不吝PR!"))
yield chatbot, history, '正常' # 由于请求gpt需要一段时间,我们先及时地做一次状态显示
for i in range(5):
currentMonth = (datetime.date.today() + datetime.timedelta(days=i)).month
currentDay = (datetime.date.today() + datetime.timedelta(days=i)).day
i_say = f'历史中哪些事件发生在{currentMonth}月{currentDay}日?列举两条并发送相关图片。发送图片时,请使用Markdown,将Unsplash API中的PUT_YOUR_QUERY_HERE替换成描述该事件的一个最重要的单词。'
chatbot.append((i_say, "[Local Message] waiting gpt response."))
yield chatbot, history, '正常' # 由于请求gpt需要一段时间,我们先及时地做一次状态显示
# history = [] 每次询问不携带之前的询问历史
gpt_say = predict_no_ui_long_connection(
inputs=i_say, top_p=top_p, temperature=temperature, history=[],
sys_prompt="当你想发送一张照片时,请使用Markdown, 并且不要有反斜线, 不要用代码块。使用 Unsplash API (https://source.unsplash.com/1280x720/? < PUT_YOUR_QUERY_HERE >)。") # 请求gpt,需要一段时间
chatbot[-1] = (i_say, gpt_say)
history.append(i_say);history.append(gpt_say)
yield chatbot, history, '正常' # 显示 |