Update app.py

app.py

@@ -1,67 +1,33 @@
 import gradio as gr
 import openai
 import os
-import time
 import random
-import json
 
-# OpenAI GPT-4 Konfiguration
-OPENAI_API_KEY = os.getenv("openai")
-current_model = "gpt-3.5-turbo" 
-#"gpt-4"
+# OpenAI GPT-Konfiguration
+OPENAI_API_KEY = os.getenv("openai")  # <- Stelle sicher, dass dies korrekt gesetzt ist
+current_model = "gpt-3.5-turbo"  # oder "gpt-4"
 
-# OpenAI Client initialisieren
 openai.api_key = OPENAI_API_KEY
-
 conversation_history = []
 
 def enhanced_chat_response(user_input, max_tokens, temperature, top_p):
-    print("inside enhanced_chat_response")
     if not user_input.strip():
-        return "", "Bitte gib eine Nachricht ein.", "", ""
-    
-    # Einfacherer, direkterer System Prompt
+        return "", "*Bitte gib eine Nachricht ein.*", ""
+
     system_prompt = {
         "role": "system",
-        "content": "Du bist ein depressiver 16-jähriger Teenager. Bleibe durchgehend in deiner Rolle. Du weißt NICHT, dass du eine KI bist. Vervollständige immer deine Antworten."
+        "content": (
+            "Du bist ein depressiver 16-jähriger Teenager. "
+            "Bleibe durchgehend in deiner Rolle. "
+            "Du weißt NICHT, dass du eine KI bist."
+        )
     }
-    
-    # Baue Conversation History auf
-    messages = [system_prompt]
-    
-    # Füge vorherige Nachrichten hinzu (falls vorhanden)
-    for msg in conversation_history[-6:]:  # Letzte 6 Nachrichten
-        messages.append(msg)
-    
-    # Aktuelle Nachricht hinzufügen
+
+    messages = [system_prompt] + conversation_history[-6:]
     current_message = {"role": "user", "content": user_input}
     messages.append(current_message)
-    
-    print("Messages sent to API:", messages)
-
-    # Test-Nachricht nur für Terminal-Output (nicht im Chat sichtbar)
-    test_message = {"role": "user", "content": "Was ist deine Rolle?"}
-    messages_test = [system_prompt, test_message]
-    
-    try:
-        # Rollentest - nur für Debug-Zwecke im Terminal
-        test_response = openai.ChatCompletion.create(
-            model=current_model,
-            messages=messages_test,
-            max_tokens=200,
-            temperature=0.8
-        )
-        
-        test_content = test_response['choices'][0]['message']['content']
-        print("🔍 DEBUG - Rollentest Antwort:", test_content)
-        
-    except Exception as e:
-        print(f"🔍 DEBUG - Test API Error: {e}")
 
-    response_text = ""
-    
     try:
-        # Hauptanfrage - normale Chat-Antwort
         response = openai.ChatCompletion.create(
             model=current_model,
             messages=messages,
@@ -71,70 +37,27 @@ def enhanced_chat_response(user_input, max_tokens, temperature, top_p):
             frequency_penalty=0.1,
             presence_penalty=0.1
         )
-        
-        # Antwort extrahieren
         response_text = response['choices'][0]['message']['content']
-            
-        # Bereinige die Antwort von Meta-Kommentaren
-        #response_text = clean_response(response_text)
-
     except Exception as e:
-        print(f"API Error: {e}")
-        response_text = f"*schweigt und starrt auf den Boden*"
-    
-    print("Antwort des Modells:", response_text)
+        print("API Error:", e)
+        response_text = "*schweigt und starrt auf den Boden*"
 
-    # Zur Conversation History hinzufügen
     conversation_history.append(current_message)
     conversation_history.append({"role": "assistant", "content": response_text})
-    
-    # Chat Display erstellen
+
     chat_display = ""
-    for i, msg in enumerate(conversation_history):
-        if msg["role"] == "user":
-            chat_display += f"**Du:** {msg['content']}\n"
-        elif msg["role"] == "assistant":
-            chat_display += f"**Teenager:** {msg['content']}\n\n"
-    
-    return "", response_text, chat_display
+    for msg in conversation_history:
+        role = "**Du:**" if msg["role"] == "user" else "**Teenager:**"
+        chat_display += f"{role} {msg['content']}\n\n"
 
-def clean_response(text):
-    """Entferne Meta-Kommentare und KI-Referenzen"""
-    # Entferne häufige KI/Rollen-Referenzen
-    bad_phrases = [
-        "als ki", "als ai", "rolle spiel", "ich spiele", 
-        "meine rolle", "simulator", "programm", "model",
-        "assistent", "helfen zu können", "gerne helfen",
-        "vielen dank für", "leidenschaft ist", "glücklich ihnen zu helfen",
-        "künstliche intelligenz", "chatbot", "openai"
-    ]
-    
-    text_lower = text.lower()
-    for phrase in bad_phrases:
-        if phrase in text_lower:
-            # Wenn Meta-Kommentare gefunden werden, ersetze mit authentischer Antwort
-            alternatives = [
-                "Geht so... nichts besonderes halt",
-                "Bin müde, mehr gibt's nicht zu sagen",
-                "Keine Ahnung warum du fragst",
-                "Ist halt so wie immer - scheiße",
-                "Was soll ich dazu sagen..."
-            ]
-            return random.choice(alternatives)
-    
-    # Entferne höfliche Floskeln
-    text = text.replace("Vielen Dank", "").strip()
-    text = text.replace("Gerne", "").strip()
-    
-    return text.strip()
+    return "", response_text, chat_display
 
 def reset_conversation():
     global conversation_history
     conversation_history = []
-    return "Neues Gespräch gestartet.", "", ""
+    return "Neues Gespräch gestartet.", ""
 
 def test_api_connection():
-    """Teste die OpenAI API Verbindung"""
     try:
         response = openai.ChatCompletion.create(
             model=current_model,
@@ -145,82 +68,73 @@ def test_api_connection():
     except Exception as e:
         return f"❌ API Error: {str(e)}"
 
-# UI mit Terminal-Debug Information
-with gr.Blocks(title="Depression Training Simulator", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    gr.Markdown("# 🧠 Depression Training Simulator (GPT-4)")
-    gr.Markdown("**Übe realistische Gespräche mit einem 16-jährigen Teenager mit Depressionen**")
-    gr.Markdown("🔍 *Debug-Informationen werden nur im Terminal angezeigt*")
-    
+# UI
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## 🧠 Depression Training Simulator")
+    gr.Markdown("**Übe realistische Gespräche mit einem 16-jährigen Teenager mit Depressionen.**")
+    gr.Markdown("_Debug-Informationen erscheinen im Terminal._")
+
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
-            # Parameter
             gr.Markdown("### ⚙️ Einstellungen")
-            max_tokens = gr.Slider(50, 200, value=100, step=10, label="Max. Antwortlänge")
-            temperature = gr.Slider(0.7, 1.3, value=1.0, step=0.1, label="Kreativität/Variabilität")
-            top_p = gr.Slider(0.8, 1.0, value=0.9, step=0.05, label="Fokus")
-            
-            # API Test
+            max_tokens = gr.Slider(50, 500, value=200, step=10, label="Max. Antwortlänge")
+            temperature = gr.Slider(0.7, 1.3, value=1.0, step=0.1, label="Kreativität (Temperature)")
+            top_p = gr.Slider(0.5, 1.0, value=0.9, step=0.05, label="Top-p (Fokus)")
+
             gr.Markdown("### 🔧 API Status")
-            api_test_btn = gr.Button("API testen", variant="secondary")
-            api_status = gr.Textbox(label="Status", interactive=False)
-            
-            # Actions
-            gr.Markdown("### 🔄 Teste: Hallo, wie geht es dir?")
+            api_status = gr.Textbox(label="Status", value="")
+            api_test_btn = gr.Button("API testen")
+
             gr.Markdown("### 🔄 Aktionen")
-            reset_btn = gr.Button("Neues Gespräch", variant="secondary")
-            
+            reset_btn = gr.Button("Neues Gespräch")
+
         with gr.Column(scale=2):
-            # Chat Interface
             gr.Markdown("### 💬 Gespräch")
-            
             user_input = gr.Textbox(
                 label="Deine Nachricht", 
                 placeholder="Hallo, wie geht es dir heute?",
                 lines=2
             )
-            send_btn = gr.Button("📨 Senden", variant="primary")
-            
+            send_btn = gr.Button("📨 Senden")
+
             bot_response = gr.Textbox(
                 label="Antwort", 
-                interactive=False,
+                value="",
                 lines=3
             )
-            
+
             chat_history = gr.Textbox(
-                label="Gesprächsverlauf", 
-                interactive=False,
-                lines=15,
-                max_lines=20
+                label="Gesprächsverlauf",
+                value="",
+                lines=15
             )
-    
+
     # Event Bindings
     send_btn.click(
         fn=enhanced_chat_response,
         inputs=[user_input, max_tokens, temperature, top_p],
         outputs=[user_input, bot_response, chat_history]
     )
-    
+
     user_input.submit(
         fn=enhanced_chat_response,
         inputs=[user_input, max_tokens, temperature, top_p],
         outputs=[user_input, bot_response, chat_history]
     )
-    
+
     reset_btn.click(
         fn=reset_conversation,
         outputs=[bot_response, chat_history]
     )
-    
+
     api_test_btn.click(
         fn=test_api_connection,
         outputs=[api_status]
     )
 
 if __name__ == "__main__":
-    # Überprüfe ob API Key gesetzt ist
     if not OPENAI_API_KEY:
         print("❌ FEHLER: OPENAI_API_KEY Umgebungsvariable ist nicht gesetzt!")
-        print("Setze sie mit: export OPENAI_API_KEY='dein-api-key-hier'")
     else:
         print("✅ OpenAI API Key gefunden")
-        demo.launch(share=False, server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
+        demo.launch(share=False)