Update app.py

app.py

@@ -276,7 +276,7 @@ def create_assistant_suche(prompt):
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 #Funktion wird direkt aufgerufen aus der GUI - von hier muss auch die Rückmeldung kommen....
 #man kann einen Text-Prompt eingeben (mit oder ohne RAG), dazu ein Image hochladen, ein Bild zu einem reinen textprompt erzeugen lassen
-def generate_auswahl(prompt_in, file, file_history, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,top_k=35):
+def generate_auswahl(prompt_in, file, file_history, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,top_k=35, validate=False):
         global splittet, db
         #wenn RAG angeschaltet - Vektorstore initialisieren
         #aber nur, wenn es noch nicht geshehen ist (splittet = False)
@@ -336,7 +336,7 @@ def generate_auswahl(prompt_in, file, file_history, chatbot, history, rag_option
         
 ##################################################
 #zu einem Text-Prompt ein Bild via Stable Diffusion generieren
-def generate_bild(prompt, chatbot, model_option_zeichnen='HuggingFace', temperature=0.5, max_new_tokens=4048,top_p=0.6, repetition_penalty=1.3):
+def generate_bild(prompt, chatbot, model_option_zeichnen='HuggingFace', temperature=0.5, max_new_tokens=4048,top_p=0.6, repetition_penalty=1.3, validate=False):
     global client
     if (model_option_zeichnen == "Stable Diffusion"):
         print("Bild Erzeugung HF..............................")
@@ -476,6 +476,18 @@ def generate_text (prompt, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_ap
 
     return result, suche_im_Netz
 
+
+########################################
+# Bot- test gegen schädliche Bots die die Anwendung testen...
+# Funktion zur Überprüfung der Benutzereingabe
+# Funktion zur Überprüfung der Eingabe und Aktivierung der Hauptanwendung
+def validate_input(user_input_validate, validate=False):
+    user_input_hashed = hash_input(user_input_validate)
+    if user_input_hashed == hash_input(ANTI_BOT_PW):
+        return "Richtig! Weiter gehts... ", True, gr.Textbox(visible=False), gr.Button(visible=False)
+    else:
+        return "Falsche Antwort!!!!!!!!!", False, gr.Textbox(label = "", placeholder="Bitte tippen Sie das oben im Moodle Kurs angegebene Wort ein, um zu beweisen, dass Sie kein Bot sind.", visible=True, scale= 5), gr.Button("Validieren", visible = True)
+        
         
       
 ################################################
@@ -507,6 +519,7 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=themeAlex) as demo:
     #Session Variablen, um Weete zu speichern, auch wenn die Felder in der GUI bereits wieder leer sind
     # history parallel zu chatbot speichern - da in chatbot bei Bildern zum Anzeigen in der GUI die Bilder speziell formatiert werden, 
     # für die Übergabe an die ki aber der Pfad zum Bild behalten werden muss - was in der history der Fall ist!
+    validate = gr.State(False)
     history = gr.State([])
     uploaded_file_paths= gr.State([])
     #alle chats einer Session sammeln
@@ -523,6 +536,9 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=themeAlex) as demo:
     # Tab zum Chatbot mit Text oder Bildeingabe
     ################################################
     gr.Markdown(description_top)
+    with gr.Row():
+            user_input_validate =gr.Textbox(label= "Bitte das oben im Moodle Kurs angegebene Wort eingeben, um die Anwendung zu starten", visible=True, interactive=True, scale= 7)
+            validate_btn = gr.Button("Validieren", visible = True)
     with gr.Tab("LI Chatbot"):
         with gr.Row():
             #gr.HTML("LI Chatot")
@@ -668,7 +684,8 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=themeAlex) as demo:
             max_length_tokens,
             max_context_length_tokens,
             repetition_penalty,
-            top_k
+            top_k,
+            validate 
         ],
         outputs=[chatbot, history, attached_file, attached_file_history, status_display], 
         show_progress=True,
@@ -683,6 +700,10 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=themeAlex) as demo:
         fn=add_text, inputs=[chatbot, history, user_input, attached_file, attached_file_history], outputs=[chatbot, history, user_question, attached_file, attached_file_history, image_display , user_input], show_progress=True
     )
 
+    #Validation Button
+    # Event-Handler für die Validierung
+    validate_btn.click(validate_input, inputs=[user_input_validate, validate], outputs=[status_display, validate, user_input_validate, validate_btn])
+    user_input_validate.submit(validate_input, inputs=[user_input_validate, validate], outputs=[status_display, validate, user_input_validate, validate_btn])
     predict_event1 = user_input.submit(**transfer_input_args, queue=False,).then(**predict_args)
     predict_event2 = submitBtn.click(**transfer_input_args, queue=False,).then(**predict_args)
     predict_event3 = upload.upload(file_anzeigen, [upload], [image_display, image_display, attached_file] ) #.then(**predict_args)
@@ -704,6 +725,7 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=themeAlex) as demo:
             chatbot_bild,
             model_option_zeichnen,
             #additional_inputs,
+            validate
         ],
         outputs=[chatbot_bild,  status_display2], #[chatbot, history,  status_display]
         show_progress=True,