Update app.py

app.py

@@ -27,6 +27,8 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
 model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True).half().cuda()
 model = model.eval()
 
+
+
 _ = """Override Chatbot.postprocess"""
 
 
@@ -331,8 +333,8 @@ def mindmap(
 flowchartins = """ 
     "instruction": "现在你是一个分析师，你需要按照要求将我给你的内容或者主题以Mermaid语言生成足够深度以包含尽量多主要细节的流程图。学习下面的<context></context>里面的知识来完成分析。如果通过<context></context>的学习找不到答案，只需说你不知道。请不要编造答案。",
     "input": 
-    "<context>
-    用户问题： 购买奶茶
+    <context>
+    用户问题：购买奶茶
     答案：
     graph TD;
         A[客户进入奶茶店] --> B[浏览店内菜单并选择奶茶口味和大小];
@@ -346,7 +348,24 @@ flowchartins = """
         I --> |有问题| E;
         I --> |没问题| K[将奶茶交给客户并感谢客户光临];
         K --> L[客户拿着奶茶离开奶茶店享受美味的饮品];
-    请复制生成内容至https://mermaid-js.github.io/mermaid-live-editor/。    
+    请复制生成内容至https://mermaid-js.github.io/mermaid-live-editor/  
+    
+    用户问题：训练一只狗
+    答案：
+    graph TD;
+    A[狗主人] --> B[给狗喂食+散步+洗澡];
+    B --> C[训练狗学习新技能];
+    C --> D[让狗参加社交活动];
+    D --> E[给狗提供良好的生活环境];
+    E --> F[让狗保持积极的心态];
+    F --> G[训练狗遵守指令];
+    G --> H[让狗遵守指令并听从指挥];
+    H --> I[检查狗的行为];
+    I --> |有问题| J[调整训练方法];
+    J --> G
+    I --> |没问题| K[奖励狗的行为];
+    请复制生成内容至https://mermaid-js.github.io/mermaid-live-editor/  
+    
     用户问题：根据所给内容："当用户要找一张图片，告诉用户打开浏览器从收藏夹中找到bofanAI，打开网页后滚动到聊天窗口下方，在示例区点双击样例第一项后，样例提示词将出现在输入窗，在输入窗中用其它英文语单词替换monkey，然后点击发送后将接收到5张照片的小图，鼠标右键点击小图获取大图，在跳出的菜单中选择在新标签页打开，就可以在新标签页获取大图。接下来，你可以检查图片是否有误， 如果有问题则鼠标右键点击小图获取大图，如果没问题可以将图片保持在本地。"
     答案：
     graph TD;
@@ -363,7 +382,7 @@ flowchartins = """
         K --> L[检查图片是否有误];
         L --> |有问题| I[鼠标右键点击小图获取大图];
         L --> |没问题| M[将图片保持在本地];
-    请复制生成内容至https://mermaid-js.github.io/mermaid-live-editor/。"
+    请复制生成内容至https://mermaid-js.github.io/mermaid-live-editor/
     </context>
     用户问题：     
     """
@@ -556,7 +575,7 @@ def allSecretary(
         history,
         past_key_values,
     )
-'''    
+'''      
 redBookins = """
     1、如果用户没有输入，请你告诉他：请输入你想写的内容
     2、收到用户输入，按照下面是小红书帖子进行编写：
@@ -587,12 +606,13 @@ redBookins = """
     用户输入：
     
     """
-'''
-redBookins="请你用最华丽、最真诚和最有感情的语言祝：顺欣妈妈、昊昊爸爸、昊昊生日快乐！请在每句话大量的使用🎂、❤️、💖、🥳、🥂、🎈、🎊、🎉、🎁、🍾等表示庆祝的的Emoji"
+'''  
+redBookins="请你用最华丽、最真诚和最有感情的语言祝：顺欣妈妈、昊昊爸爸、昊昊生日快乐！请在每一句文字中穿插使用大量的🎂、❤️、💖、🥳、🥂、🎈、🎊、🎉、🎁、🍾等表示庆祝的的Emoji"
 def redBook(
     user_input, chatbot, max_length, top_p, temperature, history, past_key_values
 ):
     
+      
     user_input = redBookins  
     #user_input = redBookins+user_input
 
@@ -674,57 +694,17 @@ def mindAsk(
         history,        
         past_key_values,
     )                    
-                    
-# 导入所需模块
-
+ # 导入所需模块
+ 
 from bs4 import BeautifulSoup
 import requests
 
-'''
-# 定义函数：从网页中抓取文本
-def scrape_text(url, proxies) -> str:
-    """从网页抓取文本
 
-    参数:
-        url (str): 要抓取文本的网址
 
-    返回:
-        str: 抓取到的文本
-    """
-    headers = {
-        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36',
-        'Content-Type': 'text/plain',
-    }
-    try: 
-        response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=8)
-        if response.encoding == "ISO-8859-1":
-            response.encoding = response.apparent_encoding
-    except: 
-        return "无法连接到该网页"
-    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
-    for script in soup(["script", "style"]):
-        script.extract()
-    text = soup.get_text()
-    lines = (line.strip() for line in text.splitlines())
-    chunks = (phrase.strip() for line in lines for phrase in line.split("  "))
-    text = "\n".join(chunk for chunk in chunks if chunk)
-    return text
-'''
-# 修改函数：从网页中抓取文本，限制为前500个字符
-# 导入所需模块
-from bs4 import BeautifulSoup
-import requests
 
 # 定义函数：从网页中抓取文本并根据长度和回车/空格前字符数进行筛选
 def scrape_text(url, proxies) -> str:
-    """从网页抓取文本，限制为前500个字符，丢弃字符数小于10的行和连续的空格键、回车键之间字符数小于10的部分
-
-    参数:
-        url (str): 要抓取文本的网址
 
-    返回:
-        str: 抓取到的文本，最多为前500个字符，丢弃字符数小于10的行和连续的空格键、回车键之间字符数小于10的部分
-    """
     headers = {
         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36',
         'Content-Type': 'text/plain',
@@ -757,7 +737,10 @@ def scrape_text(url, proxies) -> str:
     
     return selected_text
 
-
+#ggins1="请围用户搜索主题，对搜索结果进行全面的总结。\n用户搜索主题："
+txtSumins1 = """
+将以下文字进行概括，以便于阅读和理解。 摘要要简明扼要，抓住课文要点，让二年级学生看得懂。 避免使用复杂的句子结构或技术术语。 你的回答应该是中文。
+"""
 
 # 定义函数：联网搜索并更新聊天界面
 def GGSearch(
@@ -788,7 +771,7 @@ def GGSearch(
         search_results = []
 
     # 限制搜索结果数量为3
-    search_results = search_results[:3]
+    search_results = search_results[:5]
 
     # 从搜索结果抓取文本并存储到 GGSearchins
     scraped_texts = []
@@ -802,9 +785,10 @@ def GGSearch(
     # 更新聊天界面和历史记录
     chatbot.append(("联网搜索结果：", GGSearchins))
     history.append(("联网搜索结果：", GGSearchins))
-    ggins1="请围用户搜索主题，对搜索结果进行全面的总结。\n用户搜索主题："
-    user_input =ggins1+ user_input+ "\n搜索结果:\n"+ GGSearchins
-    #user_input= "请你尽量用简洁的语言总结下面的内容"+ GGSearchins
+
+    #user_input =ggins1+ user_input+ "\n搜索结果:\n"+ GGSearchins
+    user_input =txtSumins1+ GGSearchins
+
     # 继续正常的 GPT 对话流程
     yield from predict(
         RETRY_FLAG,
@@ -817,7 +801,7 @@ def GGSearch(
         past_key_values=None,
     )
 
-
+                   
                     
  
 with gr.Blocks(title="🐰Bofan Ai🐰", theme=gr.themes.Soft(text_size="sm")) as demo:
@@ -886,7 +870,7 @@ with gr.Blocks(title="🐰Bofan Ai🐰", theme=gr.themes.Soft(text_size="sm")) a
                 with gr.Row():
                     fitnessAskBtn = gr.Button("🥼健康咨询", variant="primary")
                     mindAskBtn = gr.Button("😶‍🌫️心理咨询", variant="primary")
-                    GGSearchBtn = gr.Button("联网搜索", variant="primary")
+                    GGSearchBtn = gr.Button("🐞联网搜索", variant="primary")
                                   
         with gr.Column(scale=1):
             gr.HTML("""<h3 align="center">🍀您好，除健康咨询和心理咨询外，其它功能使用前，请先清空历史，并输入问题。🍀</h3>""")
@@ -1218,7 +1202,7 @@ with gr.Blocks(title="🐰Bofan Ai🐰", theme=gr.themes.Soft(text_size="sm")) a
         # outputs = [chatbot, history, last_user_message, user_message]
         outputs=[chatbot, history, past_key_values],
     )
-    # 绑定函数到联网搜索按钮的点击事件
+    # 绑定函数到联网搜索按钮的点击事件    
     GGSearchBtn.click(
     reset_state, outputs=[chatbot, history, past_key_values], show_progress="full"
     )
@@ -1344,4 +1328,4 @@ with gr.Blocks(title="🐰Bofan Ai🐰", theme=gr.themes.Soft(text_size="sm")) a
 # reduce to 5 if OOM occurs to often
 
 #demo.queue(concurrency_count=6, max_size=30).launch(debug=True)
-demo.queue(concurrency_count=6, max_size=30).launch(debug=True, auth=eval(os.environ.get("AUTHENTICATION")))
+demo.queue(concurrency_count=3, max_size=10).launch(debug=True, auth=eval(os.environ.get("AUTHENTICATION")))