Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 7,331 Bytes
0271e9b 586aa0c 9d7f8de 9355ea5 0271e9b 178962d 0271e9b 586aa0c 0079c63 0271e9b 0f77de4 acff2ed 586aa0c acff2ed 16997b3 b794ac4 9e7e0fe 0271e9b 9e7e0fe 0271e9b 0079c63 0271e9b 16997b3 601c6ac 9e7e0fe 16997b3 0271e9b 9e7e0fe 0271e9b e87985a 0271e9b 0079c63 0271e9b 16997b3 0271e9b 9e7e0fe 0271e9b 16997b3 9e7e0fe b30761b 9e7e0fe b30761b 9e7e0fe 16997b3 0271e9b 9e7e0fe 0271e9b 9e7e0fe 0271e9b 984507d 16997b3 0271e9b 16997b3 0271e9b 0079c63 9e7e0fe b794ac4 ec533d0 9e7e0fe 0271e9b b794ac4 7dc5633 b794ac4 9e7e0fe b794ac4 9e7e0fe b794ac4 9e7e0fe 0271e9b 0079c63 b794ac4 16997b3 9e7e0fe 16997b3 b30761b |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 |
import gradio as gr
import random
import openai
import pinecone
import os
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
import datetime
import requests
openai.api_key= os.environ.get('API_OPENAI')
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=openai.api_key)
PINECONE_API_KEY = os.environ.get('API_PINECONE')
pinecone.init(
api_key=PINECONE_API_KEY, # find at app.pinecone.io
environment="eu-west4-gcp" # next to api key in console
)
AIRTABLE_API_KEY = os.environ.get('API_PINECONE')
##########
index_name = "yc-faq-air"
vectorstore = Pinecone.from_existing_index(index_name, embeddings)
AIRTABLE_ENDPOINT = "https://api.airtable.com/v0/appv2hF1PzrseVdeW/data_m"
AIRTABLE_ENDPOINT_LOG = "https://api.airtable.com/v0/appv2hF1PzrseVdeW/log_chat"
HEADERS = {
"Authorization": f"Bearer {AIRTABLE_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
prompt = "Instruction: Твоя роль - кваліфікований співробітник саппорту у системи YouControl. Потрібно відповісти на питання від користувача з огляду на контекст. Контекст ми беремо з бази знань, але вона може бути не повна. Якщо контекст не коректний, то відповідай на свій розсуд або передай запит сапорту, про контекс нічого не пишемо у відповіді. YouControl може писатися по різному: YC,Ю-контрол,Юконтрол, Юконтроль, Юр контроль, ЮК, UControl, Ю-контроль, YOU Kontrol, YouContro. ЗЕД - це зовнішня економічна діяльність."+"""
"""
messages = [{"role": "system", "content": prompt}]
chat_history = []
def ask_yc_bot(question):
docs = vectorstore.similarity_search(question)
source_name = docs[0].metadata['source']
context = docs[0].page_content
result = "Question: " + question + "\n\n" + " Context: " + context
return result
def clear_f():
global messages, chat_history, context
context=""
prompt = """
Instruction: Твоя роль - кваліфікований співробітник саппорту у системи YouControl.
Потрібно відповісти на питання від користувача з огляду на контекст.
Контекст ми беремо з бази знань, але вона може бути не повна.
Якщо контекст не коректний, то відповідай на свій розсуд або передай запит сапорту, про контекс нічого не пишемо у відповіді.
YouControl може писатися по різному: YC,Ю-контрол,Юконтрол, Юконтроль, Юр контроль, ЮК, UControl, Ю-контроль, YOU Kontrol, YouContro.
ЗЕД - це зовнішня економічна діяльність
"""
messages = []
messages = [{"role": "system", "content": prompt}]
chat_history.clear()
return ""
def query_gpt_3_5(messages, context):
completion = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4-0613",
messages=messages
)
print ("gpt ответил", completion.choices[0].message.content)
return completion.choices[0].message.content
def comment_bot(slider_value, comment_text):
global messages
result_messages = list(messages)
#Убираем промт из чата
first_element = result_messages.pop(0)
print ("Длина result_messages:", len(result_messages))
result = '\n\n'.join(message['content'] for message in result_messages)
print ("result:", result)
date_d = datetime.datetime.now().date()
date_string = date_d.isoformat()
upload_to_airtable_log(date_string, first_element['content'], result, slider_value, comment_text)
return "" # Если функция должна что-то возвращать, замените это на нужный вывод
def upload_to_airtable_log(date, question, answer, rating, comment):
data = {
"records": [{
"fields": {
"date": date,
"question": question,
"answer": answer,
"rating": rating,
"comment": comment
}
}]
}
response = requests.post(AIRTABLE_ENDPOINT_LOG, headers=HEADERS, json=data)
if response.status_code != 200:
print(f"Error uploading airtable (log ) Status code: {response.status_code}. Content: {response.content}")
else:
print(f"Successfully uploaded airtable log")
def respond(message, chat_history):
global messages
message_rag = ask_yc_bot(message)
user_message_dict = [{"role": "user", "content": message_rag}]
messages.extend (user_message_dict)
#удаляем сообщения если, если весь диалог больше 7500, оставляем нулевой элемент массива, так как там инструкция
while sum(len(message["content"]) for message in messages) >= 7500:
if len(messages) > 1:
del messages[1]
else:
break
bot_message = query_gpt_3_5(messages, "")
chat_history.append((message, bot_message))
#print("chat_histori", chat_history)
bot_message_dict = [{"role": "assistant", "content": bot_message}]
messages.extend (bot_message_dict)
print("messages", messages)
print ("message_rag=", message_rag)
print ("==========================")
total_chars = sum(len(message["content"]) for message in messages)
print(total_chars)
return "", chat_history, message_rag
css = """
footer{display:none !important}
"""
with gr.Blocks(css=css) as demo:
with gr.Row():
with gr.Column(scale=2):
chatbot = gr.Chatbot([(None, "Привіт! Що ти хочеш дізнатися про YouControl?")], height=300)
with gr.Column(scale=1):
context = gr.Textbox(lines=11, label="Last Context")
msg = gr.Textbox(label="", placeholder="Введите сообщение")
with gr.Row():
with gr.Column(scale=2):
submit_button = gr.Button("Отправить")
with gr.Column(scale=1):
clear = gr.ClearButton([msg, chatbot, context], value="Новый чат")
with gr.Row():
radio = gr.Radio(label="Рейтинг відповіді", choices=["Нема", "1", "2", "3", "4", "5"], value="Нема")
comment = gr.Textbox(lines=2, label = "Коментар")
with gr.Row():
b2 = gr.ClearButton([radio, comment], value="Прокоментувати чат")
clear.click(clear_f)
submit_button.click(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot, context])
msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot, context])
inp_2 = [radio, comment]
b2.click(comment_bot, inputs=inp_2, outputs=comment)
#b2.click(clear_f)
demo.launch(debug=True) |