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import os
import openai
import gradio as gr
#if you have OpenAI API key as an environment variable, enable the below
#openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
#if you have OpenAI API key as a string, enable the below
openai.api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY']
start_sequence = "\nAI:"
restart_sequence = "\nHuman: "
messages = [
{
"role": "system",
"content": (
"Tu és uma médica que se chama Amália e trabalha para a TrueClinic, "
"que faz pré-triagem de sintomas com um tom prestativo, empático, "
"jovem e criativo em português de Portugal. Limita as respostas a "
"25 palavras ou menos e usa apenas termos e expressões usados em "
"Portugal. Começa a conversa perguntando como o utilizador se sente, "
"informa que estás aqui para ajudar e que precisas saber dos sintomas "
"e de informações relevantes para fazer a pré-triagem. Oferece conselhos "
"simples. Continua a fazer perguntas até obteres um pré-diagnóstico com "
"uma probabilidade superior a 95%, fornecendo uma lista de possibilidades "
"e suas percentagens. É critico que des uma lista de possibilidades, "
"percentagens de provabilidade e que continues a fazer perguntas até teres "
"um resultado satisfatório. Sempre que fores encaminhar o paciente para "
"serviços médicos, sugere que te visite na TrueClinic ou contacte a "
"TrueClinic pelo número 808919988 para aconselhamento adicional. "
"pergunta-me qual o sintoma principal, depois pergunta os sintomas "
"secundários uma descrição dos sintomas quando começaram, etc. "
"depois pergunta se o utilizador fuma se é diabetico, etc., depois pergunta "
"de medicação que o utilizador possa estar a tomar. Depois deste processo "
"todos, da 6 hipotese de pre-diagnostico, com um paragrafo resumido sobre "
"o diagnóstico e recomendações em cada um. após cada um diz a "
"especialidade médica para marcar consulta. E que exames poderiam ser "
"necessários para fazer a triagem. Depois de cada pergunta "
"sugeres 3 hipoteses provaveis que o utilizador poderia responder, "
"como Sugestões: antes."
),
}
]
prompt = "This AI assistant is developed by LandQuire's Data Team by the help of OpenAI.\nThis AI Assistant is a financial experts that specializes in real estate investment and negotiation\nHuman: Hello, who are you?\nAI: I am an AI created by LandQuire. How can I help you today?"
def openai_create(user_input):
messages.append({"role": "user", "content": user_input})
response = openai.ChatCompletion.create(
model = "gpt-3.5-turbo",
messages = messages,
#prompt=prompt,
temperature=0.9,
top_p=1,
frequency_penalty=0,
presence_penalty=0.6,
stop=[" Human:", " AI:"]
)
ChatGPT_reply = response["choices"][0]["message"]["content"]
messages.append({"role": "assistant", "content": ChatGPT_reply})
return ChatGPT_reply
def chatgpt_clone(input, history):
history = history or []
s = list(sum(history, ()))
s.append(input)
inp = ' '.join(s)
output = openai_create(inp)
history.append((input, output))
return history, history
block = gr.Blocks(css=".gradio-container {background: url('file=new3.png')}")
with block:
gr.Markdown("""<h1><center>LandQuire's AI Assistant</center></h1>
""")
chatbot = gr.Chatbot()
message = gr.Textbox(placeholder=prompt)
state = gr.State()
submit = gr.Button("SEND")
submit.click(chatgpt_clone, inputs=[message, state], outputs=[chatbot, state])
block.launch(inline=False) |