Update app.py

app.py

@@ -1,144 +1,74 @@
-import os
+import gradio as gr
+import random
 import openai
 import pinecone
+from langchain.vectorstores import Pinecone
+from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
+from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
+from langchain.chat_models import ChatOpenAI
+
 openai.api_key= os.environ.get('API_OPENAI')
-AIRTABLE_API_KEY = os.environ.get('API_AIRTABLE')
+
 PINECONE_API_KEY = os.environ.get('API_PINECONE')
 pinecone.init(
     api_key=PINECONE_API_KEY,  # find at app.pinecone.io
     environment="eu-west4-gcp"  # next to api key in console
 )
 
-
-
-import gradio as gr
-import os
-import csv
-from langchain.vectorstores import Pinecone
-from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
-from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
-from langchain.chat_models import ChatOpenAI
-import openai
-import pinecone
-import datetime
-from tqdm.autonotebook import tqdm
-import requests
-
 embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=openai.api_key)
-
-AIRTABLE_ENDPOINT = "https://api.airtable.com/v0/appv2hF1PzrseVdeW/data_m"
-AIRTABLE_ENDPOINT_LOG = "https://api.airtable.com/v0/appv2hF1PzrseVdeW/log"
-HEADERS = {
-    "Authorization": f"Bearer {AIRTABLE_API_KEY}",
-    "Content-Type": "application/json"
-}
-
-def get_text_by_name(name):
-    params = {
-        "filterByFormula": f"{{name}} = '{name}'"
-    }
-    response = requests.get(AIRTABLE_ENDPOINT, headers=HEADERS, params=params)
-
-    if response.status_code != 200:
-        print(f"Error fetching data. Status code: {response.status_code}. Content: {response.content}")
-        return None
-
-    records = response.json().get("records")
-
-    if not records:
-        print(f"No record found with name: {name}")
-        return None
-
-    # Assuming that names are unique, take the first record.
-    return records[0]["fields"].get("text")
-
-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 query_gpt_3_5(prompt, context):
-    prompt = "Instruction: Твоя роль - кваліфікований співробітник саппорту у системи YouControl. Потрібно відповісти на питання від користувача з огляду на контекст. Контекст ми беремо з бази знань, але вона може бути не повна.  Якщо контекст не коректний, то відповідай на свій розсуд або передай запит сапорту, про контекс нічого не пишемо у відповіді. YouControl може писатися по різному: YC,Ю-контрол,Юконтрол, Юконтроль, Юр контроль, ЮК, UControl, Ю-контроль, YOU Kontrol, YouContro. ЗЕД - це зовнішня економічна діяльність."+"""
-    """+ "question:" + prompt + """
-    context:""" + context + """
-    answer:"""
-    completion = openai.ChatCompletion.create(
-    model="gpt-4-0613",
-    messages=[
-      {"role": "user", "content": prompt}
-              ]
-    )
-    return completion.choices[0].message.content
-
-def print_docs(docs):
-    for doc in docs:
-        print(f"Chunk: {doc.page_content}")
-        print(f"Content: {doc.metadata['source']}\n")
-
-
-
 index_name = "yc-faq-air"
 vectorstore = Pinecone.from_existing_index(index_name, embeddings)
 
+
+prompt = "Instruction: Твоя роль - кваліфікований співробітник саппорту у системи YouControl. Потрібно відповісти на питання від користувача з огляду на контекст. Контекст ми беремо з бази знань, але вона може бути не повна.  Якщо контекст не коректний, то відповідай на свій розсуд або передай запит сапорту, про контекс нічого не пишемо у відповіді. YouControl може писатися по різному: YC,Ю-контрол,Юконтрол, Юконтроль, Юр контроль, ЮК, UControl, Ю-контроль, YOU Kontrol, YouContro. ЗЕД - це зовнішня економічна діяльність."+"""
+"""
+messages = [{"role": "system", "content": prompt}]
+
 def ask_yc_bot(question):
-  if (len(question)<3 ): return "Не зрозумів питання"
   docs = vectorstore.similarity_search(question)
   source_name = docs[0].metadata['source']
   context = docs[0].page_content
-  result = query_gpt_3_5(question, context)
+  result = "Питання: " + question + " Контектс: " + context
   return result
 
 
-def comment_bot(slider_value, comment_text, question_text, answer_text):
-    date_d  = datetime.datetime.now().date()
-    date_string = date_d.isoformat()
-    upload_to_airtable_log(date_string, question_text, answer_text, slider_value, comment_text)
-
-    return " "  # Если функция должна что-то возвращать, замените это на нужный вывод
-
-import gradio as gr
+def clear_f():
+  prompt = "Instruction: Твоя роль - кваліфікований співробітник саппорту у системи YouControl. Потрібно відповісти на питання від користувача з огляду на контекст. Контекст ми беремо з бази знань, але вона може бути не повна.  Якщо контекст не коректний, то відповідай на свій розсуд або передай запит сапорту, про контекс нічого не пишемо у відповіді. YouControl може писатися по різному: YC,Ю-контрол,Юконтрол, Юконтроль, Юр контроль, ЮК, UControl, Ю-контроль, YOU Kontrol, YouContro. ЗЕД - це зовнішня економічна діяльність."+"""
+  """
+  messages = [{"role": "system", "content": prompt}]
+  return ""
 
-description = """<img  style="float: left; margin-right: 20px; " src="https://huggingface.co/spaces/LaoCzi/YouControlChatBot/resolve/main/guru_b.png">
-<h3><b>FAQ GURU</b></h3>
-Бот навчений на матеріалах академії за темою YouControl, про YC.market і YCW нічого не знає. <br> Будь ласка, оцініть його відповідь))) 
-"""
+def query_gpt_3_5(messages, context):
+    completion = openai.ChatCompletion.create(
+        model="gpt-4-0613",
+        messages=messages
+        )
+    return completion.choices[0].message.content
 
-demo = gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft())
 
-with demo:
-    gr.HTML(description)
-    with gr.Row():
-      with gr.Column(scale=1):
-        text = gr.Textbox(lines=5, label = "Питання?")
-      with gr.Column(scale=2):
-        answer = gr.Textbox(lines=5, label = "Відповідь")
-    with gr.Row():
-        b1 = gr.Button("Запитати")
+def respond(message, chat_history):
+        message_rag = ask_yc_bot(message)
+        user_message_dict = [{"role": "user", "content": message_rag}]
+        messages.extend (user_message_dict)
+        bot_message = query_gpt_3_5(messages, "")
+        chat_history.append((message, bot_message))
+        print("chat_histori", chat_history)
 
-    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():
-        b2 = gr.Button("Прокоментувати відповідь")
+        bot_message_dict = [{"role": "assistant", "content": bot_message}]
 
-    inp_2 = [radio, comment, text, answer]
-    b1.click(ask_yc_bot, inputs=text, outputs=answer)
-    b2.click(comment_bot, inputs=inp_2, outputs=comment)
+        messages.extend (bot_message_dict)
+        print("messages", messages)
+        return "", chat_history
+css = "footer{display:none !important}"
 
+with gr.Blocks(css=css) as demo:
+    chatbot = gr.Chatbot()
+    msg = gr.Textbox()
+    submit_button = gr.Button("Отправить")
+    clear = gr.ClearButton([msg, chatbot])
+    clear.click(clear_f)
+    submit_button.click(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
+    msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
 
 
-demo.launch(share=False, debug=True) 
+demo.launch(debug=True)