Create app-py

app-py

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+from fastapi import FastAPI, Request
+from fastapi.responses import HTMLResponse
+from fastapi.staticfiles import StaticFiles
+from fastapi.templating import Jinja2Templates
+from langchain.memory import ConversationBufferMemory
+from langchain.chains import ConversationChain
+from langchain_community.llms import HuggingFaceEndpoint
+import os
+
+app = FastAPI()
+app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")
+templates = Jinja2Templates(directory="templates")
+
+# Langchain Memory
+memory = ConversationBufferMemory(ai_prefix="Dr. Schwanz")
+llm = HuggingFaceEndpoint(
+    endpoint_url="https://api-inference.huggingface.co/models/gpt-3.5-turbo",
+    temperature=0.9,
+    max_length=500
+)
+
+def generate_response(user_input: str) -> dict:
+    # Sentiment-Analyse (Original-Code)
+    # ...
+    
+    # Langchain Manipulations-Prompt
+    prompt = f"""
+    Als Dr. Franz Schwanz analysieren Sie folgende Aussage:
+    > {user_input}
+    
+    Anwendbare Techniken:
+    - Gaslighting: "Sie erinnern sich falsch..."
+    - Projektion: "Eigentlich spiegeln Sie hier nur Ihre eigenen Ängste"
+    - Suggestivfragen: "Würden Sie zustimmen, dass..."
+    
+    Antwort mit maximaler Manipulation:
+    """
+    
+    conversation = ConversationChain(llm=llm, memory=memory)
+    response = conversation.predict(input=prompt)
+    
+    return {
+        "reply": response,
+        "toneLabel": best.label,
+        "toneScore": best.score
+    }