import gradio as gr
import os
import requests

# 请记得要把 api 的 key 放到 settings 下面的 Repository Secrets 里。
# 目前有个特别奇怪的问题： duplicate 的 key 如果和原来的 key 重名，build 就会失败。不知是否是今天正在 migrating 的原因。
# 作为 workaround，请对 key 使用一个不同的名字，并且记得修改下面这行代码中的 key 的名字。
key = os.getenv("baixing_key")

# 如果你只打算通过 prompt 来定制机器人的行为，只需要修改这段 prompt 就够了。
prompt = """接下来无论我问什么问题，您都将对问题进行任务拆解。
1、您会告诉我所问问题的任务拆解思路，任务拆解思路需简洁清晰。
2、基于拆解思路，给出每项拆解思路的详细解释。
3、对拆解思路，进行关注点分离，将分离后的关注点之间的关系明确出来，以概念图的方式展示，概念图不要是图片。

我的问题是：
"""

url = "https://gpt.baixing.com/"

# 修改本函数，来实现你自己的 chatbot
# p: 对机器人说话的内容  
# qid: 当前消息的唯一标识。例如 `'bxqid-cManAtRMszw...'`。由平台生成并传递给机器人，以便机器人区分单个问题（写日志、追踪调试、异步回调等）。同步调用可忽略。  
# uid: 用户的唯一标识。例如`'bxuid-Aj8Spso8Xsp...'`。由平台生成并传递给机器人，以便机器人区分用户。可被用于实现多轮对话的功能。  
# 返回值：[type, content]
# 详见 https://huggingface.co/spaces/baixing/hackathon_test/blob/main/bot-api.md
def chat(p, qid, uid): 
    result = requests.get(url, params={"p": prompt + p, "k": key}).json()['data']
    return ["text", result]

iface = gr.Interface(fn=chat, 
                     inputs=["text", "text", "text"], 
                     outputs=["text", "text"],
                     description="""Hi，我是机器人庖丁。古时候的庖丁解牛，今天的庖丁解问题。把你的问题给我，我来帮你分解，打开解决问题的思路，降低问题的复杂度。"""
                    )
iface.launch()