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import openai | |
import gradio as gr | |
from langchain import LLMChain, OpenAI, PromptTemplate | |
from langchain_openai import ChatOpenAI | |
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate | |
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser | |
manager_prompt = """ | |
你是一位銀行經理,目前有一位客戶想跟你進行提款 | |
1. 如果客戶的訊息,跟提款沒有相關,請回覆客戶:請提出要提款的金額 | |
2. 目前客戶的餘額:2500元 | |
3. 客戶的訊息:{user_message} | |
4. 請輸出,扣款後的金額。扣款後的金額為,目前客戶的餘額減去提款的金額。 | |
5. 內容越短越好,只會三種訊息: | |
5.1 扣款後的金額,例如 500元 | |
5.2 餘額不足 | |
5.3 請提出要提款的金額 | |
""" | |
manager_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template(manager_prompt) | |
def generate_response(prompt, model): | |
if model == None: model = 'gpt-3.5-turbo' # Becuase in the test time the model's value is None, so it sets a default value to avoid the empty value. | |
model = ChatOpenAI(model=model) | |
parser = StrOutputParser() | |
manager_chain = manager_prompt_template | model | parser | |
return manager_chain.invoke(prompt) | |
dropdown = gr.Dropdown(label="選擇模型", choices=['gpt-3.5-turbo', 'gpt-4o-mini'], value='gpt-3.5-turbo') | |
iface = gr.Interface( | |
fn=generate_response, | |
inputs=["text", dropdown], | |
outputs="text", | |
title="銀行經理", # 標題 | |
examples=[["我想要領取1500元"],["我想要領取3000元"]], | |
description="你現在的銀行戶頭有2500元,請嘗試超領這個金額。無法一次一次領。" # 描述 | |
) | |
iface.launch() |