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@@ -17,7 +17,7 @@
         credentials["usernames"].update({un: user_dict})
 
 '''
-# TODO：1. Chinese display isssue. 2. account system. 3. local enterprise database. 
+# TODO：2. account system. 3. local enterprise database. 
 
 import database as db
 from deta import Deta  # pip3 install deta
@@ -178,12 +178,12 @@ async def text_mode():
     # Set a default model
     if "openai_model" not in st.session_state:
         st.session_state["openai_model"] = "gpt-3.5-turbo-16k"
-    if radio_1 == 'GPT-3.5':
+    if radio_1 == '模型A':
         # print('----------'*5)
-        print('radio_1: GPT-3.5 starts!')
+        print('radio_1: 模型A starts!')
         st.session_state["openai_model"] = "gpt-3.5-turbo-16k"
     else:
-        print('radio_1: GPT-4.0 starts!')
+        print('radio_1: 模型B starts!')
         st.session_state["openai_model"] = "gpt-4-1106-preview"
 
     # Initialize chat history
@@ -350,9 +350,10 @@ def localKB_mode(username):
                 # st.session_state.messages.append(
                 #     {"role": "assistant", "content": full_response})
 
-async def data_mode():
-    print('数据分析模式启动！')
+# async def data_mode():
+def data_mode():
     clear_all() ## reset the conversation.
+    print('数据分析模式启动！')
     # uploaded_file_path = './upload.csv'
     uploaded_file_path = f'./{username}_upload.csv'
     # uploaded_file_path = "/Users/yunshi/Downloads/360Data/Data Center/Working-On Task/演讲与培训/2023ChatGPT/Coding/code_interpreter/test_upload.csv"
@@ -379,74 +380,82 @@ async def data_mode():
     print('----------'*5)
     # if prompt:
     if prompt:
-        st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
-        with st.chat_message("user"):
-            st.markdown(prompt)
+        try:
+            st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+            with st.chat_message("user"):
+                st.markdown(prompt)
 
-        with st.chat_message("assistant"):
-            async with CodeInterpreterSession() as session:
+            with st.chat_message("assistant"):
                 print('111')
-                environ_settings = """【背景要求】如果我没有告诉你任何定制化的要求，那么请你按照以下的默认要求来回答：
-                -------------------------------------------------------------------------
-                1. 你需要用提问的语言来回答（如：中文提问你就用中文来回答，英文提问你就用英文来回答）。
-                2. 如果要求你输出图表，那么图的解析度dpi需要设定为600。图尽量使用seaborn库。seaborn库的参数设定：sns.set(rc={'axes.facecolor':'#FFF9ED','figure.facecolor':'#FFF9ED'}, palette='dark'。
-                3. 图上所有的文字全部翻译成<英文English>来表示。
-                4. 你回答的文字内容必须尽可能的详细且通俗易懂。
-                5. 回答时尽可能地展示分析所对应的图表，并提供分析结果。 你需要按如下格式提供内容：
-
-                   5.1 提供详细且专业的分析结果，提供足够的分析依据。
-                   5.2 给出可能造成这一结果的可能原因有哪些？
-
-                以上内容全部用【1/2/3这样的序列号格式】来表达。
-                -------------------------------------------------------------------------
-                """  # seaborn中的palette参数可以设定图表的颜色,选项包括：deep, muted, pastel, bright, dark, colorblind，Spectral。更多参数可以参考：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.color_palette.html。
-
-                # uploaded_file_path = upload_file()
-
-                user_request = environ_settings + "\n\n" + \
-                    "你需要完成以下任务：\n\n" + prompt + "\n\n" \
-                    f"注：文件位置在 {uploaded_file_path}"
-                
-                user_request = str(prompt)
-                print('user_request: \n', user_request)
-
-                # 加载上传的文件，主要路径在上面代码中。
-                files = [File.from_path(str(uploaded_file_path))]
-                # files = [File.from_path("/Users/yunshi/Downloads/360Data/Data Center/Working-On Task/演讲与培训/2023ChatGPT/Coding/code_interpreter/rawdata/short_csv.csv")]
-                # st.write(pd.DataFrame(files))
-                # print('session.__init__', session.__init__)
-                # print('session', session.__init__)
-
-                with st.status('Thinking...', expanded=True, state='running') as status:
-                    # generate the response
-                    # response = await session.generate_response(user_msg=user_request, files=files, detailed_error=True)
-                    response = await session.generate_response(user_msg=user_request, files=files, detailed_error=True)
-
-                    # output to the user
-                    print("AI: ", response.content)
-                    full_response = response.content
-                    ### full_response = "this is full response"
-
-                    # for file in response.files:
-                    for i, file in enumerate(response.files):
-                        # await file.asave(f"/Users/yunshi/Downloads/360Data/Data Center/Working-On Task/演讲与培训/2023ChatGPT/Coding/code_interpreter/output{i}.png") ##working.
-                        # st.image(file.get_image()) #! working.
-                        # * 注意这里的设定，可以提高图片的精细程度。
-                        st.image(file.get_image(), width=None,
-                                 output_format='PNG')
-
-                    # message_placeholder.markdown(full_response + "▌") ## orignal code.
-                # message_placeholder.markdown(full_response) ## orignal code.
-                st.write(full_response)
-                status.update(label='complete', state='complete')
-
-                # TODO: 确认是否要记录所有的full response。
-                st.session_state.messages.append(
-                    {"role": "assistant", "content": full_response})
-
-                await session.astop()  # ! 确认需要关闭。
-        # st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})
-
+                llm_model = ChatOpenAI(model_name="gpt-4-1106-preview")
+                # async with CodeInterpreterSession(llm=llm_model) as session:
+                with CodeInterpreterSession(llm=llm_model) as session:
+                # with CodeInterpreterSession(llm=llm_model) as session:
+                    print('222')
+                    # user_request = "对于文件中的'SepalLengthCm’数据给我一个'直方图'，提供图表，并给出分析结果"
+                    #! 可以用设定dpi=300来输出高质量的图表。（注：图的解析度dpi设定为300）
+                    environ_settings = """【背景要求】如果我没有告诉你任何定制化的要求，那么请你按照以下的默认要求来回答：
+                    -------------------------------------------------------------------------
+                    1. 你需要用提问的语言来回答（如：中文提问你就用中文来回答，英文提问你就用英文来回答）。
+                    2. 如果要求你输出图表，那么图的解析度dpi需要设定为600。图尽量使用seaborn库。seaborn库的参数设定：sns.set(rc={'axes.facecolor':'#FFF9ED','figure.facecolor':'#FFF9ED'}, palette='dark'。
+                    3. 图上所有的文字全部翻译成<英文English>来表示。
+                    4. 你回答的文字内容必须尽可能的详细且通俗易懂。
+                    5. 回答时尽可能地展示分析所对应的图表，并提供分析结果。 你需要按如下格式提供内容：
+                            5.1 提供详细且专业的分析结果，提供足够的分析依据。
+                            5.2 给出可能造成这一结果的可能原因有哪些？
+                    以上内容全部用【1, 2, 3这样的序列号格式】来表达。
+                    -------------------------------------------------------------------------
+                    """  # seaborn中的palette参数可以设定图表的颜色,选项包括：deep, muted, pastel, bright, dark, colorblind，Spectral。更多参数可以参考：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.color_palette.html。
+
+                    # uploaded_file_path = upload_file()
+
+                    user_request = environ_settings + "\n\n" + \
+                        "你需要完成以下任务：\n\n" + prompt + "\n\n" \
+                        f"注：文件位置在 {uploaded_file_path}"
+                    user_request = str(prompt)
+                    print('user_request: \n', user_request)
+
+                    # 加载上传的文件，主要路径在上面代码中。
+                    files = [File.from_path(str(uploaded_file_path))]
+                    # files = [File.from_path("/Users/yunshi/Downloads/360Data/Data Center/Working-On Task/演讲与培训/2023ChatGPT/Coding/code_interpreter/rawdata/short_csv.csv")]
+                    # st.write(pd.DataFrame(files))
+                    # print('session.__init__', session.__init__)
+                    # print('session', session.__init__)
+
+                    with st.status('Thinking...', expanded=True, state='running') as status:
+                        # generate the response
+                        # response = await session.generate_response(user_msg=user_request, files=files, detailed_error=True)
+                        # response = await session.generate_response(user_msg=user_request, files=files)
+                        response = session.generate_response(user_msg=user_request, files=files)
+
+                        # output to the user
+                        print("AI: ", response.content)
+                        full_response = response.content
+                        ### full_response = "this is full response"
+
+                        # for file in response.files:
+                        for i, file in enumerate(response.files):
+                            # await file.asave(f"/Users/yunshi/Downloads/360Data/Data Center/Working-On Task/演讲与培训/2023ChatGPT/Coding/code_interpreter/output{i}.png") ##working.
+                            # st.image(file.get_image()) #! working.
+                            # * 注意这里的设定，可以提高图片的精细程度。
+                            st.image(file.get_image(), width=None,
+                                    output_format='PNG')
+
+                        # message_placeholder.markdown(full_response + "▌") ## orignal code.
+                    # message_placeholder.markdown(full_response) ## orignal code.
+                    st.write(full_response)
+                    status.update(label='complete', state='complete')
+
+                    # TODO: 确认是否要记录所有的full response。
+                    st.session_state.messages.append(
+                        {"role": "assistant", "content": full_response})
+
+                    # await session.astop()  # ! 确认需要关闭。
+                    session.astop()  # ! 确认需要关闭。
+            # st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})
+        except Exception as e:
+            print(e)
+            pass
 
 ### authentication with a local yaml file.
 import yaml
@@ -531,8 +540,8 @@ if authentication_status:
             """
             <style>
             [data-testid="stSidebar"][aria-expanded="true"]{
-                min-width: 600px;
-                max-width: 600px;
+                min-width: 400px;
+                max-width: 400px;
             }
             """,
             unsafe_allow_html=True,
@@ -599,8 +608,8 @@ if authentication_status:
     col1, col2 = st.columns(spec=[1, 2])
     radio_2 = col2.radio(label='模式选择', options=[
         '核心模式', '联网模式', '知识库模式', '数据模式'], horizontal=True, label_visibility='visible')
-    radio_1 = col1.radio(label='ChatGPT版本', options=[
-        'GPT-3.5', 'GPT-4.0'], horizontal=True, label_visibility='visible')
+    radio_1 = col1.radio(label='大模型选择', options=[
+        '模型A', '模型B'], horizontal=True, label_visibility='visible')
 
 elif authentication_status == False:
     st.error('⛔ 用户名或密码错误！')
@@ -711,7 +720,8 @@ if __name__ == "__main__":
             # 默认状态下没有上传文件，None，会报错。需要判断。
             if uploaded_file is not None:
                 uploaded_file_path = upload_file(uploaded_file)
-                asyncio.run(data_mode())
+                # asyncio.run(data_mode())
+                data_mode()
     except:
         # st.markdown('**请先登录！**')
         pass