import gradio as gr import openai openai.api_key = open("key.txt", "r").read().strip("\n") # Se almacena el historial de mensajes entre el usuario y el chat. message_history = [{"role": "user", "content": f"You are a bookseller bot that knows all the books in the world and their categories. I will specify the name of the book and its corresponding SKU in my messages and you will respond with the category and subcategory to which the book that I mention in my messages belongs to. Always answer category and subcategory. Give me the categories and subcategories in Spanish. If you understand, say OK."}, {"role": "assistant", "content": f"OK"}] def predict(input): # tokenizar la nueva oración de entrada message_history.append({"role": "user", "content": f"{input}"}) completion = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", # $0.002 por 1k tokens messages=message_history ) # Respuesta: reply_content = completion.choices[0].message.content message_history.append({"role": "assistant", "content": f"{reply_content}"}) #Almacenamos la preguntas y respuestas en una lista response = [(message_history[i]["content"], message_history[i+1]["content"]) for i in range(2, len(message_history)-1, 2)] return response # Creamos una interfaz para el caht con Gradio with gr.Blocks() as demo: # crea la instancia de un chatbot que se utilizará para procesar las entradas de texto del usuario chatbot = gr.Chatbot() # crea un nuevo componente Fila, que es un contenedor para otros componentes. with gr.Row(): # crea un cuadro de texto donde los usuarios pueden escribir mensajes. txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Enter text and press enter").style(container=False) # esta función procesa la entrada y genera una respuesta del chat txt.submit(predict, txt, chatbot) # submit(function, input, output) txt.submit(None, None, txt, _js="() => {''}") # No function, no input to that function, submit action to textbox is a js function that returns empty string, so it clears immediately. demo.launch()