import gradio as gr import openai import os from openai import OpenAI # Initialisiere OpenAI-Client mit API Key client = OpenAI(api_key=os.getenv("openai")) conversation_history = [] model_name = "gpt-4" #"gpt-3.5-turbo" # Handout-Informationen für bessere Simulation DEPRESSION_INFO = """ WICHTIGE INFORMATIONEN ZU DEPRESSION BEI JUGENDLICHEN: Häufige Anzeichen: - Schulabsentismus und Verspätungen - Drastische Veränderung im Aussehen/Sozialverhalten - Keine Hausaufgaben, Isolation - Vermeidung von Gesprächs-/Augenkontakt - Konzentrationsschwierigkeiten - Lustlosigkeit, Freudlosigkeit, Müdigkeit - Oppositionelles Verhalten - Enormer Leistungsdruck und Perfektionismus - Zynismus und Pessimismus - Rückzug von Hobbys - Stimmungsschwankungen - Selbstverletzendes Verhalten - Appetitlosigkeit - Kopf-, Rücken- oder Bauchschmerzen Inneneinsicht eines Betroffenen: "Ich fühle mich beschwert, die Depression raubt mir Freude an Dingen, die ich sonst gerne mag. Sie sorgt dafür, dass ich nicht gut schlafen kann und flüstert mir ein, dass ich weniger wert bin. Ich möchte andere Menschen nicht mit meinen Problemen belasten. Oft mache ich mir Vorwürfe, weil ich nicht so bin wie die anderen Menschen. Es fühlt sich so an, als würde das Leben für mich immer so schlecht bleiben, als würde ich nie wieder glücklich sein können." Hilfreiche Gesprächsansätze: - "Mir ist aufgefallen, dass Du in letzter Zeit sehr müde bist. Schläfst Du wenig?" - "Was können wir gemeinsam tun, um den Unterricht für Dich weniger anstrengend zu gestalten?" - "Mir ist wichtig, dass es Dir gut geht." - "Gibt es etwas, das ich für Dich tun kann?" - Positive Eigenschaften aufzeigen Was NICHT zu tun ist: - Anzeichen herunterspielen ("Jedem geht es mal schlecht") - Verharmlosende Ratschläge ("Das wird schon wieder!") - Ausweichende Antworten persönlich nehmen - Nur auf schulische Leistung fokussieren """ def enhanced_chat_response(user_input, max_tokens, temperature, top_p, use_info): if not user_input.strip(): return "", "*Bitte gib eine Nachricht ein.*", "" # Erweiterte System-Prompts basierend auf Handout base_system_prompt = ( "Du bist ein depressiver 16-jähriger Teenager. " "Bleibe durchgehend in deiner Rolle. " "Du weißt NICHT, dass du eine KI bist." ) if use_info: enhanced_system_prompt = base_system_prompt + ( "\n\nVerhalte dich entsprechend folgender Charakteristika:\n" "- Du fühlst dich oft müde und lustlos\n" "- Du hast Schwierigkeiten mit Konzentration\n" "- Du ziehst dich von Freunden und Hobbys zurück\n" "- Du machst dir oft Vorwürfe und fühlst dich wertlos\n" "- Du hast Schlafprobleme\n" "- Du vermeidest oft Augenkontakt (erwähne das in deinen Antworten)\n" "- Du denkst pessimistisch über die Zukunft\n" "- Du möchtest andere nicht mit deinen Problemen belasten\n" "- Du hast manchmal körperliche Beschwerden wie Kopf- oder Bauchschmerzen\n" "- Du kannst dich manchmal zynisch oder oppositionell verhalten\n" "- Trotz allem: Du bist immer noch ein Teenager mit normalen Interessen" ) else: enhanced_system_prompt = base_system_prompt system_prompt = { "role": "system", "content": enhanced_system_prompt } messages = [system_prompt] + conversation_history[-6:] current_message = {"role": "user", "content": user_input} messages.append(current_message) try: response = client.chat.completions.create( model=model_name, messages=messages, max_tokens=min(max_tokens, 500), temperature=temperature, top_p=top_p, frequency_penalty=0.1, presence_penalty=0.1 ) response_text = response.choices[0].message.content except Exception as e: print("API Error:", e) response_text = "*schweigt und starrt auf den Boden*" conversation_history.append(current_message) conversation_history.append({"role": "assistant", "content": 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" return "", response_text, chat_display def reset_conversation(): global conversation_history conversation_history = [] return "Neues Gespräch gestartet.", "" def test_api_connection(): try: response = client.chat.completions.create( model=model_name, messages=[{"role": "user", "content": "Hi"}], max_tokens=10 ) return "✅ API Verbindung erfolgreich" except Exception as e: return f"❌ API Error: {str(e)}" def get_conversation_tips(): tips = """ 📋 GESPRÄCHSTIPPS basierend auf dem Handout: ✅ HILFREICHE ANSÄTZE: • "Mir ist aufgefallen, dass Du in letzter Zeit sehr müde bist. Schläfst Du wenig?" • "Was können wir gemeinsam tun, um den Unterricht für Dich weniger anstrengend zu gestalten?" • "Mir ist wichtig, dass es Dir gut geht." • "Gibt es etwas, das ich für Dich tun kann?" • Positive Eigenschaften aufzeigen • Ehrliche Sorge und Interesse kommunizieren • Zuhören und ungeteilt aufmerksam sein ❌ VERMEIDEN: • Anzeichen herunterspielen ("Jedem geht es mal schlecht") • Verharmlosende Ratschläge ("Das wird schon wieder!") • Ausweichende Antworten persönlich nehmen • Nur auf schulische Leistung fokussieren """ return tips # UI with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo: gr.Markdown("# 🧠 Depression Training Simulator") gr.Markdown("**Übe realistische Gespräche mit einem 16-jährigen Teenager mit Depressionen basierend auf wissenschaftlichen Erkenntnissen.**") with gr.Tabs(): with gr.TabItem("💬 Simulation"): with gr.Row(): with gr.Column(scale=1): gr.Markdown("### ⚙️ Einstellungen") use_enhanced_info = gr.Checkbox( label="Erweiterte Depression-Simulation", value=True, info="Nutzt Handout-Informationen für realistischere Simulation" ) 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_status = gr.Textbox(label="Status", value="") api_test_btn = gr.Button("API testen") gr.Markdown("### 🔄 Aktionen") reset_btn = gr.Button("Neues Gespräch") with gr.Column(scale=2): 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") bot_response = gr.Textbox( label="Antwort", value="", lines=3 ) chat_history = gr.Textbox( label="Gesprächsverlauf", value="", lines=15 ) with gr.TabItem("📚 Hintergrundinfo"): gr.Markdown("### Wissenschaftliche Grundlagen") gr.Textbox( label="Handout-Informationen", value=DEPRESSION_INFO, lines=25, max_lines=25 ) with gr.TabItem("💡 Gesprächstipps"): gr.Markdown("### Praktische Gesprächsführung") tips_display = gr.Textbox( label="Tipps für das Gespräch", value=get_conversation_tips(), lines=20, max_lines=20 ) # Event Bindings send_btn.click( fn=enhanced_chat_response, inputs=[user_input, max_tokens, temperature, top_p, use_enhanced_info], outputs=[user_input, bot_response, chat_history] ) user_input.submit( fn=enhanced_chat_response, inputs=[user_input, max_tokens, temperature, top_p, use_enhanced_info], 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__": if not os.getenv("openai"): print("❌ FEHLER: openai Umgebungsvariable ist nicht gesetzt!") else: print("✅ OpenAI API Key gefunden") demo.launch(share=False)