app.py

import streamlit as st
import os
import openai
import backoff
# lucaslane5h8a@hotmail.com----hK4H0M64ihK4H0M64i----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
# os.environ["http_proxy"]="127.0.0.1:7890"
# os.environ["https_proxy"]="127.0.0.1:7890"
openai.api_key="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"

st.set_page_config(
    page_title="首页",
    page_icon="🚀",
    layout="centered",
    initial_sidebar_state="auto",
)

# set_page_config配置Streamlit应用程序的页面设置。自定义应用程序的标题、图标、布局等方面，以提供更好的用户体验。
# 注意：set_page_config必须在应用程序的所有其他元素之前调用，否则会引发异常。
# 参数说明：
# page_title：可选参数，用于设置应用程序的标题，通常显示在浏览器的标签页上。
# page_icon：可选参数，用于设置应用程序的图标，通常显示在浏览器标签页和书签栏中。
# layout：可选参数，用于设置应用程序的布局方式，可以是"centered"（居中）或"wide"（宽屏）。
# initial_sidebar_state：可选参数，用于设置侧边栏的初始状态。可以是"auto"（自动展开）或"collapsed"（折叠）


def init_sidebar():
    """
    初始化侧边栏
    :return:
    """

    st.sidebar.title("关于我们")

    markdown = """
    汇报人：高洺策
    
    其他小组成员：周小渲（组长）、王瑞琪、杨畔、宣乐卓、雷友素、单宁、王钦、刘亭秀、吴林泽、武俊呈
    """
    st.sidebar.info(markdown)

    logo = "./image/laomo.png"
    st.sidebar.image(logo)
    st.sidebar.title("劳模风范")
    st.sidebar.image("./image/laomo1.png", use_column_width=True)
    st.sidebar.image("./image/laomo2.png", use_column_width=True)
    st.sidebar.image("./image/laomo3.png", use_column_width=True)
    st.sidebar.image("./image/gongjiang1.png", use_column_width=True)
    st.sidebar.image("./image/gongjiang2.png", use_column_width=True)
    st.sidebar.image("./image/gongjiang3.png", use_column_width=True)


def init_content():
    """
    初始化内容
    :return:
    """
    # Customize page title
    st.title("劳模智能体（Agent）")

    st.markdown(
        """
        劳模Agent，即劳模智能体，该智能体可以讲述相关劳模的事迹以及与人类进行沟通，可以作为劳模学习和教学的辅助工具。
        """
    )
    # 插入图片,让图片自适应

    st.image("./image/title.png",use_column_width=True)

    # st.header("Instructions")
    #
    # markdown = """
    # 1. For the [GitHub repository](https://github.com/giswqs/geemap-apps) or [use it as a template](https://github.com/new?template_name=geemap-apps&template_owner=giswqs) for your own project.
    # 2. Customize the sidebar by changing the sidebar text and logo in each Python files.
    # 3. Find your favorite emoji from https://emojipedia.org.
    # 4. Add a new app to the `pages/` directory with an emoji in the file name, e.g., `1_🚀_Chart.py`.
    # """
    #
    # st.markdown(markdown)

    # 我要构建一个交互式的应用程序，让用户可以在应用程序中输入一些内容，然后应用程序会根据用户的输入做出相应的响应。
    # 输入框，让用户输入内容
    st.header("输入--")
    text_area = st.text_area("", "在这里输入你的需求~~~~~~~~比如 你是谁？")

    # 如果文本内容等于“你是谁？”，则输出“我是劳模智能体，我可以讲述相关劳模的事迹以及与人类进行沟通，可以作为劳模学习和教学的辅助工具。”
    # 写一个标题

    st.header("输出--")
    # 定义一个输出框，默认输出“在这里输出模型回复~~~~~~~~”
    text = st.empty()
    # 修改输出框为多行文本框
    # output_area = st.text_area("", "在这里输出模型回复~~~~~~~~")
    # text.text("在这里输出模型回复~~~~~~~~")
    if text_area == "你是谁？":
        # st.success("我是劳模智能体，我可以讲述相关劳模的事迹以及与人类进行沟通，可以作为劳模学习和教学的辅助工具。")
        # 在输出框output_area中显示文本内容"我是劳模智能体，我可以讲述相关劳模的事迹以及与人类进行沟通，可以作为劳模学习和教学的辅助工具。你可以随意向我提出问题，我会尽力回答你的问题。"
        st.write("我是劳模智能体，我可以讲述相关劳模的事迹以及与人类进行沟通，可以作为劳模学习和教学的辅助工具。你可以随意向我提出问题，我会尽力回答你的问题。")

    else:
        @backoff.on_exception(
            backoff.fibo,
                # https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/python-library-error-types
            (
                openai.error.APIError,
                openai.error.Timeout,
                openai.error.RateLimitError,
                openai.error.ServiceUnavailableError,
                openai.error.APIConnectionError,
                KeyError,
            ),
        )
        def call_lm(model,messages,max_tokens,temperature,stop_words):
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model=model,
                messages=messages,
                max_tokens=max_tokens,
                temperature=temperature,
                stop=stop_words,
            )
            return response.choices[0].message["content"].strip()
        model = "gpt-3.5-turbo-0613"
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是一个劳模智能体，了解中国的劳模事迹。下面你需要回答用户提出的问题"},
            {"role": "user", "content": text_area},
        ]
        print("messages",messages)
        max_tokens = 256
        temperature = 0.9
        stop_words = []
        response = call_lm(model,messages,max_tokens,temperature,stop_words)
        print("response",response)
        st.write(response)




if __name__ == '__main__':
    init_sidebar()
    init_content()
    pass