app.py

import gradio as gr
from groq import Groq

class GroqChatbot:
    def __init__(self, api_key, model="mixtral-8x7b-32768"):
        """
        初始化 Groq AI 聊天機器人
        
        :param api_key: Groq API 金鑰
        :param model: 要使用的模型，預設為 mixtral-8x7b-32768
        """
        self.client = Groq(api_key=api_key)
        self.model = model
        self.conversation_history = []

    def generate_response(self, user_message):
        """
        使用 Groq AI 產生回覆
        
        :param user_message: 使用者輸入的訊息
        :return: AI 的回覆
        """
        try:
            # 準備對話歷史記錄
            messages = [
                {"role": "system", "content": "你是一個樂於助人的 AI 助理。請用繁體中文回答問題。"}
            ]
            
            # 新增先前的對話歷史
            for past_user, past_ai in self.conversation_history:
                messages.append({"role": "user", "content": past_user})
                messages.append({"role": "assistant", "content": past_ai})
            
            # 新增目前使用者訊息
            messages.append({"role": "user", "content": user_message})
            
            # 呼叫 Groq API
            chat_completion = self.client.chat.completions.create(
                messages=messages,
                model=self.model
            )
            
            # 取得回覆
            response = chat_completion.choices[0].message.content
            return response
        
        except Exception as e:
            return f"發生錯誤：{str(e)}"

    def chat_interface(self, user_message):
        """
        主要聊天介面方法
        
        :param user_message: 使用者輸入的訊息
        :return: AI 回覆和對話歷史
        """
        # 產生回覆
        response = self.generate_response(user_message)
        
        # 更新對話歷史
        self.conversation_history.append((user_message, response))
        
        # 準備歷史顯示
        history_text = ""
        for i, (question, answer) in enumerate(self.conversation_history):
            history_text += f"問題 {i+1}：{question}\n"
            history_text += f"回覆 {i+1}：{answer}\n\n"
        
        return response, history_text

def create_gradio_interface(api_key):
    """
    建立 Gradio 聊天介面
    
    :param api_key: Groq API 金鑰
    :return: Gradio 介面
    """
    # 初始化聊天機器人
    chatbot = GroqChatbot(api_key)
    
    # 示範問題
    examples = [
        "什麼是人工智能？", 
        "請解釋量子運算的基本原理",
        "能分享一個有趣的科技創新故事嗎？"
    ]
    
    # 建立 Gradio 介面
    with gr.Blocks() as demo:
        gr.Markdown("# 🤖 Groq AI 智能助理 🌐")
        gr.Markdown("使用 Groq AI 技術的智慧對話助手")
        
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=3):
                input_text = gr.Textbox(label="請在此輸入您的問題...")
                submit_btn = gr.Button("傳送")
            
            with gr.Column(scale=1):
                gr.Markdown("### 快速範例")
                example_buttons = [gr.Button(ex) for ex in examples]
        
        output_text = gr.Textbox(label="AI 回覆")
        history_text = gr.Textbox(label="對話紀錄")
        
        # 傳送按鈕邏輯
        submit_btn.click(
            fn=chatbot.chat_interface, 
            inputs=input_text, 
            outputs=[output_text, history_text]
        )
        
        # 範例按鈕邏輯
        for btn, ex in zip(example_buttons, examples):
            btn.click(
                fn=chatbot.chat_interface, 
                inputs=gr.State(ex), 
                outputs=[output_text, history_text]
            )
    
    return demo

# 使用方法
if __name__ == "__main__":
    # 請更換為您的 Groq API 金鑰
    GROQ_API_KEY = "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"
    
    # 啟動 Gradio 介面
    demo = create_gradio_interface(GROQ_API_KEY)
    demo.launch()