import gradio as gr
import requests
import groq
import os
from dotenv import load_dotenv
import urllib.parse
import re
from sumy.parsers.html import HtmlParser
from sumy.nlp.tokenizers import Tokenizer
from sumy.summarizers.lsa import LsaSummarizer
load_dotenv(verbose=True)
# APIキーと検索エンジンID
API_KEY = os.environ["API_KEY"]
SEARCH_ENGINE_ID = os.environ["SEARCH_ENGINE_ID"]
search_active = True # 検索処理の状態を管理するフラグ
html = """
プリンス オブ ペルシャ 失われた王冠 - 検索結果
"""
def generate_prompt(keyword: str):
client = groq.Client(api_key=os.environ.get("GROQ_API_KEY"))
completion = client.chat.completions.create(
model="llama3-70b-8192",
messages=[
{"role": "system", "content": "貴方は優秀なプロンプト・エンジニアです。"},
{"role": "user", "content": keyword+"に答えてください。合わせて、主語を含むプロンプトも５つ生成してください。 必ず、日本語で答えてください。"}
],
)
return completion.choices[0].message.content
def stop_search():
global search_active
search_active = False
return "検索が停止されました。"
def update_prompt(search_text):
return search_text
def summarize_webpage(url):
try:
parser = HtmlParser.from_url(url, Tokenizer("japanese"))
summarizer = LsaSummarizer()
summary = summarizer(parser.document, 5) # 5文で要約
return "\n".join(str(sentence) for sentence in summary)
except Exception as e:
return f"エラー: {str(e)}"
# Google Custom Search API を利用して検索する関数
def google_search(query):
global search_active
search_active = True # 検索開始時にフラグを True にする
yield "" # 初期表示を空にする
if not search_active:
yield "" # 処理中メッセージを空にする
return
yield "処理中...
"
if (len(query) == 0):
errmsg = '''
エラー - キーワード未入力
'''
yield errmsg
else:
url = f"https://www.googleapis.com/customsearch/v1?q={query}&key={API_KEY}&cx={SEARCH_ENGINE_ID}&sort=date"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
#print("respdata:",data)
results = []
for item in data.get("items", []):
title = item.get("title", "No Title")
link = item.get("link", "No Link")
snippet = item.get("htmlSnippet", "No Snippet")
contents = title + "\n" + snippet
results.append(f"{contents}: {link}")
# URLデコードを適用
decoded_urls = [urllib.parse.unquote(url) for url in results]
decoded ="\n".join(decoded_urls)
# 正規表現を使ってタイトルとURLを抽出
matches = re.findall(r'(.+?):\s*(https?://[^\s]+)', decoded)
# 結果を表示
finale = ""
for title, url in matches:
smry = summarize_webpage(url)
finale = finale+f'\n'
generated = f"""{query} - 検結果"""
yield generated
else:
yield f"検索に失敗しました: {response.status_code}"
with gr.Blocks(css="footer {visibility: hidden;} #custom_button {width: 400px; margin: 0 auto; background-color: #E0E7FF;}", theme=gr.themes.Soft(), title="Google カスタム検索エージェント") as agent:
gr.HTML('''Google カスタム検索エージェント
''')
with gr.Column():
search_input = gr.Textbox(label="検索キーワードを入力",info="例）著名投資家ウォーレン・バフェット氏が米投資会社バークシャー・ハザウェイの最高経営責任者（CEO）から退く",placeholder="検索するキーワードを入力します。")
search_output = gr.HTML(label="検索結果")
search_btn = gr.Button("検索",elem_id="custom_button")
search_btn.click(google_search, inputs=search_input, outputs=search_output)
stop_output = gr.Textbox(label="ステータス")
stop_btn = gr.Button("停止",elem_id="custom_button")
stop_btn.click(stop_search, inputs=None, outputs=stop_output)
with gr.Column():
prompt_input = gr.Textbox(
label="検索キーワードを入力",
info="例）著名投資家ウォーレン・バフェット氏が米投資会社バークシャー・ハザウェイの最高経営責任者（CEO）から退く",
placeholder="検索するキーワードを入力します。",
)
prompt_output = gr.Textbox(label="推薦プロンプト")
prompt_btn = gr.Button("推薦プロンプト",elem_id="custom_button")
prompt_btn.click(generate_prompt, inputs=prompt_input, outputs=prompt_output)
# search_input の変更を監視し、prompt_input に反映
search_input.change(update_prompt, inputs=search_input, outputs=prompt_input)
agent.launch(favicon_path='favicon.ico')