app.py

import gradio as gr
import random
import openai
import pinecone
import os
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from datetime import datetime, timedelta
import requests

openai.api_key= os.environ.get('API_OPENAI')
PINECONE_API_KEY = os.environ.get('API_PINECONE')
AIRTABLE_API_KEY = os.environ.get('AIRTABLE_API_KEY')

##########
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=openai.api_key)
pinecone.init(
    api_key=PINECONE_API_KEY,  # find at app.pinecone.io
    environment="gcp-starter"  # next to api key in console
)


index_name = "yc-faq-air"
vectorstore = Pinecone.from_existing_index(index_name, embeddings)

AIRTABLE_ENDPOINT = "https://api.airtable.com/v0/appv2hF1PzrseVdeW/data_m"
AIRTABLE_ENDPOINT_LOG = "https://api.airtable.com/v0/appv2hF1PzrseVdeW/log_chat"
HEADERS = {
    "Authorization": f"Bearer {AIRTABLE_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}


prompt = """
Instruction:
Твоя роль - кваліфікований співробітник саппорту у системи YouControl.
Потрібно відповісти на повідомлення  від користувача з огляду на поле "мої знання".
Якщо поле "мої знання" не відповідає повідомленню, то  відповідай "[не_понял_вопроса]".
Не вітайся і не прощайся.
Перевіряв офографію перед відповіддю.
Це дуже важливо для мого здоров'я. Питання життя і смерті.
YouControl може писатися по різному: YC,Ю-контрол,Юконтрол, Юконтроль, Юр контроль, ЮК, UControl, Ю-контроль, YOU Kontrol, YouContro.
ЗЕД - це зовнішня економічна діяльність.
Компанія YouControl не працює з Росією.
"""
welcome_text = "Привіт! Що ти хочеш дізнатися про YouControl?"
bot_message_dict = [{"role": "assistant", "content": welcome_text}]

messages = [{"role": "system", "content": prompt}]
messages.extend (bot_message_dict)

messages_full = [{"role": "system", "content": prompt}]
messages_full.extend (bot_message_dict)
chat_history = []

def get_current_time():
    now = datetime.now()
    two_hours_later = now + timedelta(hours=2)
    return two_hours_later.strftime('%H:%M:%S')


def get_vector(question):
  docs = vectorstore.similarity_search(question)
  source_name = docs[0].metadata['source']
  context = docs[0].page_content
  result =  context
  return result


def clear_f():
  global messages,  chat_history, context, messages_full, welcome_text, prompt

  #Постим в AirTable  результаты
  comment_bot("Авто", "Авто")

  context=""
  messages = []
  messages = [{"role": "system", "content": prompt}]
  bot_message_dict = [{"role": "assistant", "content": welcome_text}]
  messages.extend (bot_message_dict)

  messages_full = []
  messages_full = [{"role": "system", "content": prompt}]
  bot_message_dict = [{"role": "assistant", "content": welcome_text}]
  messages_full.extend (bot_message_dict)

  chat_history.clear()
  return ""

def query_gpt(messages, context):
    completion = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4-0125-preview",
        messages=messages
        )
    return completion.choices[0].message.content

def comment_bot(slider_value, comment_text):
    global messages, messages_full

    #Убираем промт из чата
    result_messages = list(messages_full)
    first_element = result_messages.pop(0)

    print("Содержимое messages_full \n\n")
    result_airtable = ""
    for message in result_messages:
      print(f"{message['role']}, {message['content']}")
      result_airtable = result_airtable + message['role'] + message['content']

    date_d = datetime.now().date()
    date_string = date_d.isoformat()
    upload_to_airtable_log(date_string, first_element['content'], result_airtable, slider_value, comment_text)

    return "Нема", "[+]"  # Если функция должна что-то возвращать, замените это на нужный вывод

def upload_to_airtable_log(date, question, answer, rating, comment):
    data = {
        "records": [{
            "fields": {
                 "date": date,
                 "question": question,
                 "answer": answer,
                 "rating": rating,
                 "comment": comment
            }
        }]
    }
    response = requests.post(AIRTABLE_ENDPOINT_LOG, headers=HEADERS, json=data)

    if response.status_code != 200:
        print(f"Error uploading airtable (log ) Status code: {response.status_code}. Content: {response.content}")
    else:
        print(f"Successfully uploaded airtable log")

def respond(message, chat_history):
        print (get_current_time())
        print ("start_respond")
        print ("message:")
        print (message)
        global messages
        global messages_full
        message_rag = get_vector(message)
        print (get_current_time())
        print ("message_rag:")
        print (message_rag)
        print ("=")
        user_message_dict = [{"role": "system", "content": "Мої знання: " + message_rag}]
        messages.extend (user_message_dict)
        messages_full.extend (user_message_dict)
        #удаляем сообщения если, если весь диалог больше 7500, оставляем нулевой элемент массива,  так как там инструкция
        while sum(len(message["content"]) for message in messages) >= 7500:
          if len(messages) > 1:
              del messages[1]
          else:
              break
        bot_message = query_gpt(messages, "")
        print (get_current_time())
        print ("GPT answer")
        print (bot_message)
        chat_history.append((message, bot_message))
        #print("chat_histori", chat_history)

        bot_message_dict = [{"role": "assistant", "content": " \n" + bot_message + "\n"}]

        messages.extend (bot_message_dict)
        messages_full.extend (bot_message_dict)
        print ("messages")
        for message in messages:
           print(f"Роль: {message['role']}, Содержание: '{message['content']}'")
        print ("==========================")
        total_chars = sum(len(message["content"]) for message in messages)
        print(total_chars)
        return "", chat_history, message_rag
css = """
footer{display:none !important}
"""


with gr.Blocks(css=css) as demo:
    with gr.Row():
      with gr.Column(scale=2):
         chatbot = gr.Chatbot([(None, "Привіт! Що ти хочеш дізнатися про YouControl?")], height=300)
      with gr.Column(scale=1):
         context = gr.Textbox(lines=11, label="Last Context")
    msg = gr.Textbox(label="", placeholder="Введите сообщение")
    with gr.Row():
          submit_button = gr.Button("Отправить")

    with gr.Row():
        radio = gr.Radio(label="Рейтинг відповіді", choices=["Нема", "1", "2", "3", "4", "5"], value="Нема")
        comment = gr.Textbox(lines=2, label = "Коментар")
    with gr.Row():
        clear = gr.ClearButton([msg, chatbot, context, radio, comment], value="Новый чат")
        b2 = gr.ClearButton([radio, comment], value="Прокоментувати чат")


    clear.click(clear_f)
    submit_button.click(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot, context])
    msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot, context])

    inp_2 = [radio, comment]
    out_2 = [radio, comment]
    b2.click(comment_bot, inputs=inp_2, outputs=out_2)
    #b2.click(clear_f)


demo.launch(debug=True)