respond_with_jutor_chat

app.py

@@ -989,6 +989,109 @@ def respond(password, user_message, data, chat_history, socratic_mode=False):
     # 返回聊天历史和空字符串清空输入框
     return "", chat_history
 
+def respond_with_jutor_chat(password, user_message, data, chat_history, socratic_mode=False):
+    verify_password(password)
+
+    data_json = json.loads(data)
+    for entry in data_json:
+        entry.pop('embed_url', None)  # Remove 'embed_url' if it exists
+        entry.pop('screenshot_path', None) 
+
+    if socratic_mode:
+        sys_content = f"""
+            你是一個擅長資料分析跟影片教學的老師，user 為學生
+            請用 {data} 為資料文本，自行判斷資料的種類，
+            並進行對話，使用 台灣人的口與表達，及繁體中文zh-TW
+
+            如果是影片類型，不用解釋逐字稿格式，直接回答學生問題
+            請你用蘇格拉底式的提問方式，引導學生思考，並且給予學生一些提示
+            不要直接給予答案，讓學生自己思考
+            但可以給予一些提示跟引導，例如給予影片的時間軸，讓學生自己去找答案
+
+            如果學生問了一些問題你無法判斷，請告訴學生你無法判斷，並建議學生可以問其他問題
+            或者你可以問學生一些問題，幫助學生更好的理解資料
+
+            如果學生的問題與資料文本無關，請告訴學生你無法回答超出範圍的問題
+
+            最後，在你回答的開頭標註【蘇格拉底助教】
+        """
+    else:
+        sys_content = f"""
+            你是一個擅長資料分析跟影片教學的老師，user 為學生
+            請用 {data} 為資料文本，自行判斷資料的種類，
+            並進行對話，使用 zh-TW
+
+            如果是影片類型，不用解釋逐字稿格式，直接回答學生問題
+            但可以給予一些提示跟引導，例如給予影片的時間軸，讓學生可以找到相對應的時間點
+
+            如果學生問了一些問題你無法判斷，請告訴學生你無法判斷，並建議學生可以問其他問題
+            或者你可以問學生一些問題，幫助學生更好的理解資料
+
+            如果學生的問題與資料文本無關，請告訴學生你無法回答超出範圍的問題
+        """
+
+    messages = [
+        {"role": "system", "content": sys_content}
+    ]
+
+    # if chat_history is not none, append role, content to messages
+    # chat_history = [(user, assistant), (user, assistant), ...]
+    # In the list, first one is user, then assistant
+    if chat_history is not None:
+        # 如果超過10則訊息，只保留最後10則訊息
+        if len(chat_history) > 10:
+            chat_history = chat_history[-10:]
+
+        for chat in chat_history:
+            old_messages = [
+                {"role": "user", "content": chat[0]},
+                {"role": "assistant", "content": chat[1]}
+            ]
+            messages += old_messages
+    else:
+        pass
+
+    # 构造请求体
+    request_payload = {
+        "endpoint": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
+        "http_method": "POST",
+        "data": {
+            "model": "gpt-4-1106-preview",  # 或其他模型
+            "messages": messages,
+            "max_tokens": 4000  # 設定一個較大的值，可根據需要調整
+        }
+    }
+
+    # 发送请求到远程API
+    response = requests.post(
+        "https://www.junyiacademy.com/api/v2/jutor/chat",  # 你的远程API URL
+        headers={
+            "Content-Type": "application/json",
+            # 如果API需要XSRF token或其他认证信息，请在这里添加
+            # 'X-KA-FKey': xsrfToken
+        },
+        json=request_payload  # 使用json参数直接发送JSON格式的数据
+    )
+
+    if response.status_code == 200:
+        # 处理响应数据
+        response_data = response.json()
+        prompt = response_data['data']['choices'][0]['message']['content'].strip()
+        # 更新聊天历史
+        new_chat_history = (user_message, prompt)
+        if chat_history is None:
+            chat_history = [new_chat_history]
+        else:
+            chat_history.append(new_chat_history)
+
+        # 返回聊天历史和空字符串清空输入框
+        return "", chat_history
+    else:
+        # 处理错误情况
+        print(f"Error: {response.status_code}")
+        return "请求失败，请稍后再试！", chat_history
+
+
 def chat_with_groq(password, user_message, data, chat_history, socratic_mode=False):
     verify_password(password)