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import gradio as gr
from transformers import pipeline
# Hugging Face का कोई भी चैट मॉडल लोड करें (यहाँ facebook/blenderbot-400M-distill उदाहरण है)
model = pipeline("conversational", model="facebook/blenderbot-400M-distill")
# यह फंक्शन AI को प्रश्न भेजता है और उत्तर लेता है
def qna_ai(question, chat_history):
# चैट हिस्ट्री को सिर्फ प्रश्न-उत्तर के फॉर्मेट में रखें
formatted_history = "\n".join([f"User: {q}\nAI: {a}" for q, a in chat_history])
prompt = f"{formatted_history}\nUser: {question}\nAI:"
# AI से जवाब लें
response = model(prompt)
ai_answer = response.generated_responses[-1]
# चैट हिस्ट्री को अपडेट करें
chat_history.append((question, ai_answer))
return "", chat_history
# चैट हिस्ट्री साफ़ करने का फंक्शन
def clear_chat():
return [], []
# एडवांस्ड चैट इंटरफेस बनाएं
with gr.Blocks(title="छात्र सहायक AI", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
gr.Markdown("# 🎓 छात्रों के लिए प्रश्न-उत्तर AI")
gr.Markdown("यहां अपना प्रश्न लिखें और AI आपको उत्तर देगा!")
chatbot = gr.Chatbot(label="चैट", height=400)
msg = gr.Textbox(label="प्रश्न", placeholder="यहां लिखें...")
clear = gr.Button("साफ़ करें")
msg.submit(qna_ai, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
clear.click(clear_chat, None, chatbot)
demo.launch()
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