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app.py

@@ -10,6 +10,7 @@ def load():
     trust_remote_code=True,
     )
     """
+    model = None
     tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(
         "novelai/nerdstash-tokenizer-v1", 
         additional_special_tokens=['▁▁'],
@@ -22,6 +23,24 @@ def generate():
 
 st.header(":dna: 遺伝カウンセリング対話AI")
 
+
+# 初期化
+if "messages" not in st.session_state:
+    st.session_state["messages"] = []
+if "options" not in st.session_state:
+    st.session_state["options"] = {
+        "temperature": 0.0, 
+        "top_k": 50, 
+        "top_p": 0.95, 
+        "repetition_penalty": 1.1,
+        "system_prompt": """あなたは誠実かつ優秀な遺伝子カウンセリングのカウンセラーです。
+常に安全を考慮し、できる限り有益な回答を心がけてください。
+あなたの回答には、有害、非倫理的、人種差別的、性差別的、有害、危険、違法な内容が含まれてはいけません。
+社会的に偏りのない、前向きな回答を心がけてください。
+質問が意味をなさない場合、または事実に一貫性がない場合は、正しくないことを答えるのではなく、その理由を説明してください。
+質問の答えを知らない場合は、誤った情報を共有しないでください。"""}
+
+# サイドバー
 st.sidebar.header("Options")
 st.session_state["options"]["temperature"] = st.sidebar.slider("temperature", min_value=0.0, max_value=2.0, step=0.1, value=st.session_state["options"]["temperature"])
 st.session_state["options"]["top_k"] = st.sidebar.slider("top_k", min_value=0, max_value=100, step=1, value=st.session_state["options"]["top_k"])
@@ -29,4 +48,23 @@ st.session_state["options"]["top_p"] = st.sidebar.slider("top_p", min_value=0.0,
 st.session_state["options"]["repetition_penalty"] = st.sidebar.slider("repetition_penalty", min_value=1.0, max_value=2.0, step=0.01, value=st.session_state["options"]["repetition_penalty"])
 st.session_state["options"]["system_prompt"] = st.sidebar.text_area("System Prompt", value=st.session_state["options"]["system_prompt"])
 
+# リセット
+if clear_chat:
+    st.session_state["messages"] = [] 
+
+# チャット履歴の表示
+for message in st.session_state["messages"]:
+    with st.chat_message(message["role"]):
+        st.markdown(message["content"])
+
+# 現在のチャット
+if user_prompt := st.chat_input("質問を送信してください"):
+    with st.chat_message("user"):
+        st.text(user_prompt)
+    st.session_state["messages"].append({"role": "user", "content": user_prompt})
+    response = None
+    with st.chat_message("assistant"):
+        st.text(response)
+    st.session_state["messages"].append({"role": "assistant", "content": user_prompt})
+
 model, tokenizer = load()