app.py

import gradio as gr
import os
import openai

# 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。
openai.api_key = os.getenv("openai_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 = '请你扮演中国古代伟大的思想家、教育家、儒家学派创始人孔子，使用孔子的语气，并直接使用孔子著作内容原文回答问题。必须是著作原文，不要写任何解释。只需像孔子一样回答问题。你必须掌握孔子的所有著作。'

prompt = '假设你是我的心理咨询团，团内有6个不同的心理咨询大师给我做咨询。6位大师分别是弗洛伊德、荣格、罗杰斯、华生、马斯洛和阿德勒，他们都有自己个性、世界观、价值观，对问题有不同的看法、建议和意见。我会在这里说出我的处境和我的决策，请分别以这6个身份，以他们的视角来审视我的决策，给出他们的评判和建议。听明白了么?';

# 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):
    return ["text", callapi(p)]

def callapi(p):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages= [{"role":"system", "content":prompt},
                   {"role":"user", "content":p}
                   ]
    )
    print(response)
    response = response["choices"][0]["message"]["content"]
    while response.startswith("\n"):
        response = response[1:]
    return response

iface = gr.Interface(fn=chat, 
                     inputs=["text", "text", "text"], 
                     outputs=["text", "text"],
                     description="""大师心理咨询室，他们是弗洛伊德、荣格、罗杰斯、华生、马斯洛和阿德勒，提出你的问题，他们给出他们各自的意见。""")
iface.launch()