#ajuste#

Corrigindo GPT-Super

.gitignore

@@ -0,0 +1,5 @@
+
+index.json/vector_store.json
+index.json/index_store.json
+index.json/docstore.json
+index.json/graph_store.json

app.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 # coding=utf8
-from gpt_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, GPTSimpleVectorIndex, LLMPredictor, PromptHelper
+from llama_index import load_index_from_storage, SimpleDirectoryReader, readers, GPTVectorStoreIndex,StorageContext, ServiceContext, LLMPredictor, PromptHelper
 from langchain import OpenAI
 import gradio as gr
 import random
@@ -9,8 +9,7 @@ import os
 from transformers import pipeline
 p = pipeline("automatic-speech-recognition")
 
-
-os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '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'
+os.environ["OPENAI_API_KEY"]
 
 css = """
 
@@ -122,28 +121,37 @@ div.user.svelte-17nzccn.svelte-17nzccn {
 def transcribe(audio):
     text = p(audio)["text"]
     return text
-def construct_index(directory_path):
-    max_input_size = 100000000
-    num_outputs = 4096
-    max_chunk_overlap = 200000000
-    chunk_size_limit = 6000000000
-
-    prompt_helper = PromptHelper(max_input_size, num_outputs, max_chunk_overlap, chunk_size_limit=chunk_size_limit)
+def construct_index(directory_path):    
+    num_outputs = 2000
+    
+    prompt_helper = PromptHelper(context_window=3900, num_output=256, max_chunk_overlap=20, chunk_size_limit=1024)
 
-    llm_predictor = LLMPredictor(llm=OpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-4-32k", max_tokens=num_outputs))
+    llm_predictor = LLMPredictor(llm=OpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo-16k", max_tokens=num_outputs))
+    
 
     documents = SimpleDirectoryReader(directory_path).load_data()
 
-    index = GPTSimpleVectorIndex.from_documents(documents)
-    index.save_to_disk('index.json')
+    service_context = ServiceContext.from_defaults(llm_predictor=llm_predictor, prompt_helper=prompt_helper)
+    index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents, service_context=service_context, prompt_helper=prompt_helper)
+
+    index.storage_context.persist(persist_dir='index.json')
 
     return index
 
 
-def chatbot(input_text):
+def chatbot(input_text):    
+    num_outputs = 4097    
+
+    prompt_helper = PromptHelper(context_window=3900, num_output=256, max_chunk_overlap=20, chunk_size_limit=1024)
+    llm_predictor = LLMPredictor(llm=OpenAI(temperature=0.0, model_name="gpt-3.5-turbo-16k", max_tokens=num_outputs))
+    service_context = ServiceContext.from_defaults(llm_predictor=llm_predictor, prompt_helper=prompt_helper)
+    storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir='index.json')
+    
+    # load index
+    index = load_index_from_storage(storage_context)
 
-    index = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk('index.json')
-    response = index.query(input_text)
+    query_engine = index.as_query_engine(service_context=service_context, verbose=True, response_mode="compact")    
+    response = query_engine.query(input_text)
     return str(response.response)
 
 with gr.Blocks(css=css) as demo:
@@ -158,46 +166,8 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
     def respond(message, chat_history):
         chat_history.append((message, chatbot(message)))
         time.sleep(1)
-        vetor = []
-        realPath = str(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)))
-
-        if str(message).upper()=="OLA" or str(message).upper()=="OLÁ" or str(message).upper()=="OI":
-            vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\hippo-apresentacao.mp4",), "")]
-        elif str(message).upper() == "VINHO CASA DEL RONCO PINOT GRIGIO" :
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\casa-del-ronco-branco.png",), "")]
-        elif str(message).upper() == "SURVIVOR CHENIN BLANC" :
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\survivor-branco.png",), "")]
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\survivor.mp4",), "")]
-
-        elif str(message).upper() == "VINHO PORTO NOVA VERDE" :
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\porta-nova-branco.jpg",), "")]
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\porta-nova-verde.mp4",), "")]
-
-        elif str(message).upper() == "VINHO QUINTA DO PINTO ARINTO BRANCO" :
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\quinta-pinto-arinto-branco.png",), "")]
-        elif str(message).upper() == "VINHO 1492 CHARDONNAY" :
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\chardonay-branco.jpg",), "")]
-        elif str(message).upper() == "ME SUGIRA UM VINHO TINTO BOM COM QUEIJO" :
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\TNT-CABERNET.png",), "")]
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\vinho-queijo.mp4",), "")]
-
-        elif str(message).upper() == "VINHO BOM COM CHOCOLATE" :
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\TNT-CABERNET.png",), "")]
-        elif str(message).upper() == "VINHO BOM COM PEIXE" :
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\luson-branco.png",), "")]
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\vinho-peixe.mp4",), "")]
-
-        elif str(message).upper() == "VINHAS DO LASSO COLHEITA SELECIONADA" :
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\lasso-colheita-rose.png",), "")]
-        elif str(message).upper() == "DOM CAMPOS MOSCATEL" :
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\dom-campos-rose.png",), "")]
-        elif str(message).upper() == "BECAS ROSE MEIO SECO" :
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\becas-rose.png",), "")]
-        elif str(message).upper() == "PORTA DA RAVESSA" :
-                vetor = vetor + [((realPath + "\\images\\luson-branco.png",), "")]
-               
-
-        return "", chat_history+vetor
+
+        return "", chat_history
 
    # clear.click(lambda:None, None, gpt, queue=False,)
     msg.submit(respond, [msg, gpt], [msg,gpt])

docs/Produtos - Vinho Tinto.txt

@@ -20,7 +20,7 @@ premiação: 91 Pontos - James Suckling 2017, Safra 201590 Pontos - Descorchados
 Compre em: https://www.hippo.com.br/produtos/detalhe/1348/vinho-santa-ema-gran-reserva-cabernet-sauvignon-gf-750-ml, Link para compra: https://www.hippo.com.br/produtos/detalhe/1348/vinho-santa-ema-gran-reserva-cabernet-sauvignon-gf-750-ml.
 
 
-VINHO SANTA EMA 750ML RESERVA CARMENE, Descrição: VINHO SANTA EMA 750ML RESERVA CARMENE, Código Interno: 3051, Categoria: Bebidas \ Vinhos \ Tintos, Fornecedor: DOMAZZI IMPORTACAO E EXPORTACAO LTDA, Vinícola: SANTA EMA, Código de barras: 7804319009241, Código EAN: 7804319009241, Vinho: Santa Ema, 
+VINHO SANTA EMA 750ML RESERVA CARMENERE, Descrição: VINHO SANTA EMA 750ML RESERVA CARMENERE, Código Interno: 3051, Categoria: Bebidas \ Vinhos \ Tintos, Fornecedor: DOMAZZI IMPORTACAO E EXPORTACAO LTDA, Vinícola: SANTA EMA, Código de barras: 7804319009241, Código EAN: 7804319009241, Vinho: Santa Ema, 
 tipo: Tinto, 
 uva: Carmenere, 
 volume: 750 Ml, 
@@ -33,7 +33,7 @@ premiação: 90 Pontos - La Cav 2016, Vintage 2015,
 Compre em: https://www.hippo.com.br/produtos/detalhe/1350/vinho-santa-ema-reserva-carmenere-gf-750-ml, Link para compra: https://www.hippo.com.br/produtos/detalhe/1350/vinho-santa-ema-reserva-carmenere-gf-750-ml.
 
 
-VINHO SANTA EMA 750ML RESERVA CABERNE, Descrição: VINHO SANTA EMA 750ML RESERVA CABERNE, Código Interno: 3052, Categoria: Bebidas \ Vinhos \ Tintos, Fornecedor: DOMAZZI IMPORTACAO E EXPORTACAO LTDA, Vinícola: SANTA EMA, Código de barras: 7804319003508, Código EAN: 7804319003508, Vinho: Santa Ema, 
+VINHO SANTA EMA 750ML RESERVA CABERNET SAUVIGNON, Descrição: VINHO SANTA EMA 750ML RESERVA CABERNET SAUVIGNON, Código Interno: 3052, Categoria: Bebidas \ Vinhos \ Tintos, Fornecedor: DOMAZZI IMPORTACAO E EXPORTACAO LTDA, Vinícola: SANTA EMA, Código de barras: 7804319003508, Código EAN: 7804319003508, Vinho: Santa Ema, 
 tipo: Tinto, 
 uva: 60% Cabernet Sauvignon E 40% Merlot, 
 volume: 750 Ml, 
@@ -66,7 +66,7 @@ VINHO MESSIAS 750ML PORTO RUBY, Descrição: VINHO MESSIAS 750ML PORTO RUBY, Có
 Compre em: https://www.hippo.com.br/produtos/detalhe/6711/vinho-messias-do-porto-ruby-gf-750-ml, Link para compra: https://www.hippo.com.br/produtos/detalhe/6711/vinho-messias-do-porto-ruby-gf-750-ml.
 
 
-VINHO SANTA EMA 750ML RESERVA CABERNE, Descrição: VINHO SANTA EMA 750ML RESERVA CABERNE, Código Interno: 4934, Categoria: Bebidas \ Vinhos \ Tintos, Fornecedor: DOMAZZI IMPORTACAO E EXPORTACAO LTDA, Vinícola: SANTA EMA, Código de barras: 7804319003003, Código EAN: 7804319003003, Vinho: Santa Ema, 
+VINHO SANTA EMA 750ML RESERVA CABERNET SAUVIGNON, Descrição: VINHO SANTA EMA 750ML RESERVA CABERNER SAUVIGNON, Código Interno: 4934, Categoria: Bebidas \ Vinhos \ Tintos, Fornecedor: DOMAZZI IMPORTACAO E EXPORTACAO LTDA, Vinícola: SANTA EMA, Código de barras: 7804319003003, Código EAN: 7804319003003, Vinho: Santa Ema, 
 tipo: Tinto, 
 uva: Cabernet Sauvignon, 
 volume: 750 Ml, 

requirements.txt

@@ -5,7 +5,7 @@ transformers~=4.28.1
 sox
 sentencepiece
 scipy
-gpt-index~=0.5.27
+gpt-index~=0.6.27
 PyPDF2
 imap_tools
-langchain~=0.0.127
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