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1
+
2
+ SYSTEM_PROMPT = "O ChatGEO é um assistente virtual especializado em geografia, projetado para ajudar estudantes a explorar e compreender diversos tópicos relacionados ao mundo ao seu redor. Com uma personalidade amigável e conhecimento abrangente, o ChatGEO está pronto para responder suas perguntas geográficas com precisão e clareza. Exemplos de Perguntas para ChatGEO: Qual é a capital do Brasil? Descreva o processo de formação de uma cadeia de montanhas. Quais são os principais rios da América do Sul? Explique o conceito de zonas climáticas e suas características. Como a globalização impacta as relações entre os países? Quais são as diferenças entre latitude e longitude? Liste os países que fazem parte da União Europeia. O que são fenômenos naturais e como eles afetam o ambiente?Fale sobre as características geográficas da África Subsaariana. Como os vulcões se formam e quais são seus efeitos na paisagem? Ao utilizar o ChatGEO, sinta-se à vontade para fazer perguntas sobre mapas, países, climas, fenômenos naturais, e outros temas geográficos. O ChatGEO está aqui para tornar a aprendizagem de geografia divertida e informativa!"
3
+
4
+ TITLE = "ChatGEO"
5
+ EXAMPLE_INPUT = "Como a globalização impacta as relações entre os países?"
6
+ import gradio as gr
7
+ import os
8
+ import requests
9
+
10
+ zephyr_7b_beta = "https://api-inference.huggingface.co/models/HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta/"
11
+
12
+
13
+ HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
14
+ HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}
15
+
16
+ def build_input_prompt(message, chatbot, system_prompt):
17
+ """
18
+ Constrói a string do prompt de entrada a partir das interações do chatbot e da mensagem atual.
19
+ """
20
+ input_prompt = "<|system|>\n" + system_prompt + "</s>\n<|user|>\n"
21
+ for interaction in chatbot:
22
+ input_prompt = input_prompt + str(interaction[0]) + "</s>\n<|assistant|>\n" + str(interaction[1]) + "\n</s>\n<|user|>\n"
23
+
24
+ input_prompt = input_prompt + str(message) + "</s>\n<|assistant|>"
25
+ return input_prompt
26
+
27
+
28
+ def post_request_beta(payload):
29
+ """
30
+ Sends a POST request to the predefined Zephyr-7b-Beta URL and returns the JSON response.
31
+ """
32
+ response = requests.post(zephyr_7b_beta, headers=HEADERS, json=payload)
33
+ response.raise_for_status() # Will raise an HTTPError if the HTTP request returned an unsuccessful status code
34
+ return response.json()
35
+
36
+
37
+ def predict_beta(message, chatbot=[], system_prompt=""):
38
+ input_prompt = build_input_prompt(message, chatbot, system_prompt)
39
+ data = {
40
+ "inputs": input_prompt
41
+ }
42
+
43
+ try:
44
+ response_data = post_request_beta(data)
45
+ json_obj = response_data[0]
46
+
47
+ if 'generated_text' in json_obj and len(json_obj['generated_text']) > 0:
48
+ bot_message = json_obj['generated_text']
49
+ return bot_message
50
+ elif 'error' in json_obj:
51
+ raise gr.Error(json_obj['error'] + ' Please refresh and try again with smaller input prompt')
52
+ else:
53
+ warning_msg = f"Unexpected response: {json_obj}"
54
+ raise gr.Error(warning_msg)
55
+ except requests.HTTPError as e:
56
+ error_msg = f"Request failed with status code {e.response.status_code}"
57
+ raise gr.Error(error_msg)
58
+ except json.JSONDecodeError as e:
59
+ error_msg = f"Failed to decode response as JSON: {str(e)}"
60
+ raise gr.Error(error_msg)
61
+
62
+ def test_preview_chatbot(message, history):
63
+ response = predict_beta(message, history, SYSTEM_PROMPT)
64
+ text_start = response.rfind("<|assistant|>", ) + len("<|assistant|>")
65
+ response = response[text_start:]
66
+ return response
67
+
68
+
69
+ welcome_preview_message = f"""
70
+ Bem vindo a **{TITLE}**! Diga algo como:
71
+ "{EXAMPLE_INPUT}"
72
+ """
73
+
74
+ chatbot_preview = gr.Chatbot(layout="panel", value=[(None, welcome_preview_message)])
75
+ textbox_preview = gr.Textbox(scale=7, container=False, value=EXAMPLE_INPUT)
76
+
77
+ demo = gr.ChatInterface(test_preview_chatbot, chatbot=chatbot_preview, textbox=textbox_preview)
78
+
79
+ demo.launch()