app.py

import gradio as gr
import openai

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from langchain.prompts import PromptTemplate


def process(api, caption, category, asr, ocr):
    openai.api_key = api
    preference = "兴趣标签"
    example = "例如，给定一个视频，它的\"标题\"为\"长安系最便宜的轿车，4W起很多人都看不上它，但我知道车只是代步工具，又需要什么面子呢！\"" \
              "类别\"为\"汽车\"，\"ocr\"为\"长安系最便宜的一款轿车\"，\"asr\"为\"我不否认现在的国产和合资还有一定的差距，但确实是他们让" \
              "我们5万开了MP V8万开上了轿车，10万开张了ICV15万开张了大七座。\"，{}生成机器人推断出合理的\"{}\"为\"长安轿车报价、最便宜的" \
              "长安轿车、新款长安轿车\"。".format(preference, preference),

    prompt = PromptTemplate(
        input_variables=["preference", "caption", "ocr", "asr", "category", "example"],
        template="你是一个视频的{preference}生成机器人，根据输入的视频标题、类别、ocr、asr推理出合理的\"{preference}\"，以多个多"
                 "于两字的标签形式进行表达，以顿号隔开。{example}那么，给定一个新的视频，它的\"标题\"为\"{caption}\"，\"类别\"为"
                 "\"{category}\"，\"ocr\"为\"{ocr}\"，\"asr\"为\"{asr}\"，请推断出该视频的\"{preference}\"："
    )

    text = prompt.format(preference=preference, caption=caption, category=category, ocr=ocr, asr=asr, example=example)

    return text


with gr.Blocks() as demo:
    text_api = gr.Textbox(label='OpenAI API key')
    text_caption = gr.Textbox(label='Caption')
    text_category = gr.Textbox(label='Category')
    text_asr = gr.Textbox(label='ASR')
    text_ocr = gr.Textbox(label='OCR')

    text_output = gr.Textbox(value='', label='Output')

    btn = gr.Button(value='Submit')
    btn.click(process, inputs=[text_api, text_caption, text_category, text_asr, text_ocr], outputs=[text_output])


if __name__ == "__main__":
    demo.launch()