Update app.py

app.py

@@ -112,6 +112,7 @@ general_assistant_file = client.beta.assistants.create(name="File Analysator",in
 thread_file = client.beta.threads.create()
 general_assistant_suche= openai_assistant_suche(client)
 
+
 #################################################
 #################################################
 #################################################
@@ -121,7 +122,7 @@ general_assistant_suche= openai_assistant_suche(client)
 ##############################################
 #wenn löschen Button geklickt
 def clear_all():
-    return None, gr.Image(visible=False), []
+    return None, gr.Image(visible=False), [], []
 
 ##############################################
 #History - die Frage oder das File eintragen...
@@ -129,6 +130,7 @@ def add_text(chatbot, history, prompt, file):
     if (file == None):
         chatbot = chatbot +[(prompt, None)]
     else:
+        
         if (prompt == ""):
             chatbot=chatbot + [((file.name,), "Prompt fehlt!")]
         else:
@@ -138,7 +140,7 @@ def add_text(chatbot, history, prompt, file):
             else:
                 chatbot = chatbot +[("Hochgeladenes Dokument: "+ get_filename(file) +"\n" + prompt, None)]
 
-    return chatbot, history, prompt, file, gr.Image(visible = False), "" #gr.Image( label=None, size=(30,30), visible=False, scale=1) #gr.Textbox(value="", interactive=False)
+    return chatbot, history, prompt, file, file, gr.Image(visible = False), "" #gr.Image( label=None, size=(30,30), visible=False, scale=1) #gr.Textbox(value="", interactive=False)
 
 def add_text2(chatbot, prompt):   
     if (prompt == ""):
@@ -259,11 +261,12 @@ def create_assistant_suche(prompt):
 #########################################################
 #Funktion wird direkt aufgerufen aus der GUI - von hier muss auch die Rückmeldung kommen....
 #man kann einen Text-Prompt eingeben (mit oder ohne RAG), dazu ein Image hochladen, ein Bild zu einem reinen textprompt erzeugen lassen
-def generate_auswahl(prompt, file, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,):
+def generate_auswahl(prompt, file, file_history chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,):
         global splittet
         #wenn RAG angeschaltet - Vektorstore initialisieren
         #aber nur, wenn es noch nicht geshehen ist (splittet = False)
-        
+        #falls schon ein File hochgeladen wurde, ist es in history_file gespeichert - falls ein neues File hochgeladen wurde, wird es anschließend neu gesetzt
+        neu_file = file_history
         if (rag_option == "An"):
             #muss nur einmal ausgeführt werden... 
             if not splittet:
@@ -277,29 +280,36 @@ def generate_auswahl(prompt, file, chatbot, history, rag_option, model_option, o
 
         #kein Bild hochgeladen -> auf Text antworten...
         status = "Antwort der KI ..."
-        if (file == None):
+        if (file == None and file_history == None):
             result, status = generate_text(prompt, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, db, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,)
             history = history + [[prompt, result]]
         else:
-            #Es wurde ein Bild angehängt -> wenn prompt dazu, das Bild analysieren
+            #Es wurde ein File angehängt -> wenn prompt dazu, das Bild analysieren
+            if (file != None):
+                # file_history wird neu gesetzt in der Rückgabe dieser Funktion...
+                neu_file = file
+
             #geht nur über spezielle OpenAI-Schnittstelle...
-            ext = analyze_file(file)
+            ext = analyze_file(neu_file)
             if (ext == "png" or ext == "PNG" or ext == "jpg" or ext == "jpeg" or ext == "JPG" or ext == "JPEG"):
-                result= generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot, history, db)
+                result= generate_text_zu_bild(neu_file, prompt, k, rag_option, chatbot, history, db)
             else:
-                result = generate_text_zu_doc(file, prompt, k, rag_option, chatbot, history, db)
+                result = generate_text_zu_doc(_neu_file, prompt, k, rag_option, chatbot, history, db)
+                
+            if (file != None):    
+                history = history + [[(file,), None],[prompt, result]]
+            else:
+                history = history + [[prompt, result]]
                 
-            history = history + [[(file,), None],[prompt, result]]
-
         chatbot[-1][1] = ""
         for character in result:
             chatbot[-1][1] += character
             time.sleep(0.03)
-            yield chatbot, history, None, status
+            yield chatbot, history, None, neu_file, status
             if shared_state.interrupted:
                 shared_state.recover()
                 try:
-                    yield chatbot, history, None, "Stop: Success"
+                    yield chatbot, history, None, neu_file, "Stop: Success"
                 except:
                     pass
         
@@ -334,14 +344,14 @@ def generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot, history, db):
     global splittet
     print("Text mit Bild ..............................")
     print(file)
-    prompt_neu = prompt
+    prompt_neu = generate_prompt_with_history(prompt, history)
     if (rag_option == "An"):
         print("Bild mit RAG..............................")
         neu_text_mit_chunks = rag_chain2(prompt, db, k)
         #für Chat LLM:
         #prompt = generate_prompt_with_history_openai(neu_text_mit_chunks, history)
         #als reiner prompt:
-        prompt_neu = generate_prompt_with_history(neu_text_mit_chunks, chatbot)
+        prompt_neu = generate_prompt_with_history(neu_text_mit_chunks, history)
 
     headers, payload = process_image(file, prompt_neu)
     response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload)
@@ -480,6 +490,7 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=small_and_beautiful_theme) as demo:
     #damit der Prompt auch nach dem upload in die History noch für predicts_args verfügbar ist
     user_question2 = gr.State("")
     attached_file = gr.State(None)
+    attached_file_history = gr.State(None)
     status_display = gr.State("")
     status_display2 = gr.State("")
     ################################################
@@ -508,7 +519,7 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=small_and_beautiful_theme) as demo:
                         #file_display = gr.File(visible=False)
                         image_display = gr.Image( visible=False)
                         upload = gr.UploadButton("📁", file_types=["image", "pdf", "docx", "pptx", "xlsx"], scale = 10)
-                        emptyBtn = gr.ClearButton([user_input, chatbot, history, attached_file, image_display], value="🧹 Neue Session", scale=10)  
+                        emptyBtn = gr.ClearButton([user_input, chatbot, history, attached_file, attached_file_history, image_display], value="🧹 Neue Session", scale=10)  
     
             with gr.Column():
                 with gr.Column(min_width=50, scale=1):
@@ -602,6 +613,7 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=small_and_beautiful_theme) as demo:
         inputs=[
             user_question,
             attached_file,
+            attached_file_history,
             chatbot,
             history,
             rag_option,
@@ -614,7 +626,7 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=small_and_beautiful_theme) as demo:
             max_context_length_tokens,
             repetition_penalty
         ],
-        outputs=[chatbot, history, attached_file, status_display], #[chatbot, history,  status_display]
+        outputs=[chatbot, history, attached_file, attached_file_history, status_display], 
         show_progress=True,
     )
     
@@ -624,7 +636,7 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=small_and_beautiful_theme) as demo:
 
     # Chatbot
     transfer_input_args = dict(    
-        fn=add_text, inputs=[chatbot, history, user_input, attached_file], outputs=[chatbot, history, user_question, attached_file, image_display , user_input], show_progress=True
+        fn=add_text, inputs=[chatbot, history, user_input, attached_file], outputs=[chatbot, history, user_question, attached_file, attached_file_history, image_display , user_input], show_progress=True
     )
 
     predict_event1 = user_input.submit(**transfer_input_args, queue=False,).then(**predict_args)