import gradio as gr import openai import requests import os import fileinput from dotenv import load_dotenv title="感情診断(β)" inputs_label="あなたが話したいことは何ですか?" outputs_label="AIが返信をして、あなたの話したことを受け取った人がどんな気持ちなのかが分かります。" description=""" - 感情診断(β)を使うと、AIが相手の気持ちを推定して1分程度で返信してくれます! - 伝えたいことがあるんだけど、相手がどんな反応になるか気になって話せない人は、感情診断(β)を使って試してみてはいかがでしょうか? - ※入出力の文字数は最大1000文字程度までを目安に入力してください。 """ article = """
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注意事項
""" load_dotenv() openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') MODEL = "gpt-3.5-turbo" def get_filetext(filename, cache={}): if filename in cache: # キャッシュに保存されている場合は、キャッシュからファイル内容を取得する return cache[filename] else: if not os.path.exists(filename): raise ValueError(f"ファイル '{filename}' が見つかりませんでした") with open(filename, "r") as f: text = f.read() # ファイル内容をキャッシュする cache[filename] = text return text class OpenAI: @classmethod def chat_completion(cls, prompt, start_with=""): constraints = get_filetext(filename = "constraints.md") template = get_filetext(filename = "template.md") # ChatCompletion APIに渡すデータを定義する data = { "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [ {"role": "system", "content": constraints} ,{"role": "system", "content": template} ,{"role": "assistant", "content": "Sure!"} ,{"role": "user", "content": prompt} ,{"role": "assistant", "content": start_with} ], } # ChatCompletion APIを呼び出す response = requests.post( "https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers={ "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {openai.api_key}" }, json=data ) # ChatCompletion APIから返された結果を取得する result = response.json() print(result) content = result["choices"][0]["message"]["content"].strip() return content class NajiminoAI: @classmethod def generate_emo_prompt(cls, user_message): template = get_filetext(filename="template.md") prompt = f""" {user_message} --- 上記を元に、下記テンプレートを埋めてください。 --- {template} """ return prompt @classmethod def generate_emo(cls, user_message): prompt = NajiminoAI.generate_emo_prompt(user_message); start_with = "" result = OpenAI.chat_completion(prompt=prompt, start_with=start_with) return result def main(): iface = gr.Interface(fn=NajiminoAI.generate_emo, inputs=gr.Textbox(label=inputs_label), outputs=gr.Textbox(label=outputs_label), title=title, description=description, article=article, allow_flagging='never' ) iface.launch() if __name__ == '__main__': main()