app.py

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)