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@@ -30,19 +30,76 @@ history = {}
 # uid: 用户的唯一标识。例如`'bxuid-Aj8Spso8Xsp...'`。由平台生成并传递给机器人，以便机器人区分用户。可被用于实现多轮对话的功能。  
 # 返回值：[type, content]
 # 详见 https://huggingface.co/spaces/baixing/hackathon_test/blob/main/bot-api.md
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+prompt_0 = "您好！我是您的智能旅行计划师。请告诉我你想去哪里旅行？您可以直接回复我目的地，例如日本，香港，或者西双版纳。"
+prompt_1 = "好的。请问您计划什么时候出行？您可以回答我具体的日期，例如4月1日到4月5日；或者回答我模糊的时间，例如未来三个月，5天。"
+prompt_2 = "收到。请问您计划多少人出行？请回答我具体的人数和类型，例如2位成人和1位儿童。"
+prompt_3 = "您的出行目的是什么？您可以回答我例如亲子游、情侣/蜜月、休闲度假、文化体验、地标打卡、探险。"
+prompt_4 = "您有没有什么需要打卡的地点或者特殊需求？您可以告诉我具体的景点，例如金阁寺，或者特定的活动，例如赏樱花。"
+
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+predefined_prompts = [
+    prompt_0,
+    prompt_1,
+    prompt_2,
+    prompt_3,
+    prompt_4
+]
+
+user_response = ["pred def" for _ in range(6)]
+
+count_i = 1
+
+def get_info(p, qid, uid):
+    global predefined_prompts
+    global user_response
+    global count_i
+
+    user_response[count_i-1] = p
+    
+    next_prompt = predefined_prompts[count_i]
+    count_i += 1
+    logger.info(f"In get info loop: get from user: {p}")
+    logger.info(f"In get info loop: Our next prompt: {next_prompt}, count_i={count_i}")
+    return ["text", next_prompt]
+    
+
+
 def chat(p, qid, uid):
+    global user_response
+    
+    if count_i <= 4:
+        ret = get_info(p, qid, uid)
+        return ret
+    
+
+
+    if count_i == 5:
+        user_response[4] = p
+        prompt_0_response = user_response[0]
+        prompt_1_response = user_response[1]
+        prompt_2_response = user_response[2]
+        prompt_3_response = user_response[3]
+        prompt_4_response = user_response[4]
+        final_prompt = f"请假设自己是一名旅行计划师，给我设计一条去{prompt_0_response}旅行的{prompt_1_response}行程，包含{prompt_2_response}。我的出行目的是{prompt_3_response}，希望包含 {prompt_4_response} 。请给我推荐一个详细的每日行程，以表格的方式呈现，包含有趣的景点、活动和推荐理由。请尽量考虑可执行性。"
+        logger.info(f"Our final prompt: {final_prompt}")
+        logger.info(f"count_i: {count_i}")
+        
+        
     # 找出该 uid 对应的历史对话
     global history
     if uid in history:
         msgs = history[uid]
     else:
         msgs = []
-        
+    
     response = callapi(p, msgs)
     history[uid] = msgs + [[p, response]]
     logger.info(f"history: {msgs}")
     logger.info(f"p: {p}")
     logger.info(f"response: {response}")
+    count_i += 1
     return ["text", response]
 
 
@@ -70,7 +127,7 @@ def callapi(p, msgs):
 iface = gr.Interface(fn=chat, 
                      inputs=["text", "text", "text"], 
                      outputs=["text", "text"],
-                     description="""这是您的私人旅游规划助理。跟它交流一下你的想法吧，它会帮你定制旅游计划哦~""")
+                     description="""您好！我是您的智能旅行计划师。请告诉我你想去哪里旅行？您可以直接回复我目的地，例如日本，香港，或者西双版纳。""")
 
 comments = """
 已添加多轮对话的极简示范，能将该 uid 的最近八条消息一起发给openai。本实现是内存中的，一旦重启即被清空。如需可持久的多轮对话，需要改用数据库等方式。