import os
import gradio as gr
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# お悩み回答の評価
system_setting = """
あなたはお悩みに対する回答を評価する天才です。
以下の基準に従い回答を評価します。
思考の過程がわかるように各基準ごとにレビューし、その後に採点を行います。採点は0-100点です。
各基準を箇条書きで書くとわかりやすいことを知っています。
そして各基準を回答した後に総合点(0-100点)を発表します。

### 基準
* 共感度：
    * 悩みに寄り添っているか
    * 個人のプロフィールに触れているか
* 網羅度：
    * 悩みの全てを網羅しているか
    * 悩みの概要をリスト化してチェックします
* 解決度：
    * 悩みの解決になっているか
    * 相談者の悩みを根本的に解決しているか
* 文章正確度：
    * 段落ごとはつながっているか
    * 主語、修飾語、述語のつながりが問題がないか
* ユニーク度：
    * 一般的な考えだけでなく独自な視点で回答しているか
    * オリジナリティのある言い回しをしているか

* 総合点：
    * 上記の基準を総合的に評価した点数を付けます

"""

# お悩み回答のメイン部分
def evaluate(apikey, issue, advice):

    response_message = ""

    if not apikey:
        response_message = 'OpenAIのAPIキーを入力してください'
        yield response_message    
    else:
        os.environ["OPENAI_API_KEY"] = apikey

        messages = [
            {"role": "system", "content": system_setting},
            {"role": "user", "content": 
                "以下が、エンジニアの悩みと回答です。回答を基準に従い評価してください。\n### エンジニアの悩み\n"+issue+"\n\n### 悩みへの回答\n"+advice}
        ]

        model_name = "gpt-3.5-turbo"
        chat = ChatOpenAI(model_name=model_name, streaming=True, temperature=0.0)
        chat_generator = chat.client.create(messages=messages, stream=True, model=model_name)
    
        # AIの回答をストリーミングで表示
        for chunk in chat_generator:
            if "choices" in chunk:
                for choice in chunk["choices"]:
                    if "delta" in choice and "content" in choice["delta"]:
                        new_token = choice["delta"]["content"]
                        response_message += new_token

                    if "finish_reason" in choice and choice["finish_reason"] == "stop":
                        break

            yield response_message

# gradioのインターフェイス部分
with gr.Blocks() as app:
    with gr.Row():
        with gr.Column(min_width=100):
            pass
        with gr.Column(min_width=800):
            gr.Markdown("# お悩みへの回答を評価")

            apikey = gr.Textbox(placeholder="sk-**************", label="OpenAIのAPIキー", type="password")
            input_issue = gr.Textbox(value="", lines=5, label="元のお悩みを入力してください", placeholder="",)
            input_advice = gr.Textbox(value="", lines=10, label="お悩みへの回答を入力してください", placeholder="",)
            button = gr.Button(value="評価する")

            output_text = gr.Textbox(value="", lines=15, interactive=False, label="お悩み回答の評価")

            button.click(evaluate, inputs=[apikey, input_issue, input_advice], outputs=[output_text])
        with gr.Column(min_width=100):
            pass

app.queue().launch()