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src/gradio_app.py

@@ -4,7 +4,7 @@ import pypdfium2 as pdfium
 import gradio as gr
 
 from langchain.chat_models import ChatOpenAI
-from src.summarization import summarize_wrapper
+from src.summarization import summarize_wrapper, parallel_summarization
 from src.mailing import send_email
 
 # Function to render a specific page of a PDF file as an image
@@ -79,6 +79,7 @@ def run_summarization_model_gradio(
             summary_short = gr.Button("Kurze Zusammenfassung", interactive=False)
             summary_middle = gr.Button("Mittlere Zusammenfassung", interactive=False)
             summary_long = gr.Button("Lange Zusammenfassung", interactive=False)
+            summary_parallel = gr.Button("Parallele Zusammenfassung", interactive=False)
         with gr.Row().style(equal_height=True):
             with gr.Column(scale=1):
                 summary_output = gr.Textbox(label="Zusammenfassung", lines=9).style(
@@ -148,6 +149,12 @@ def run_summarization_model_gradio(
                 [send_email_button, gr.State(None), gr.State(None)],
                 queue=False,
             )
+        summary_parallel.click(
+            parallel_summarization,
+            [file_upload, gr.State(llm), gr.State(summarization_kwargs)],
+            [summary_output],
+            queue=False,
+        )
 
         # The clear button clears the dashboard
         clear.click(lambda: None, None, summary_output, queue=False).then(

src/prompts.py

@@ -150,3 +150,112 @@ Die Teile der Zusammenfassung mit Angabe der Seitenzahlen:
         ),
     },
 }
+
+
+def get_template_mp(name: str, headline: str, additional_text: str = ""):
+    base_multi = (
+        "Das folgende Urteil, das durch dreifache Anführungszeichen begrenzt ist, soll ausführlich zusammengefasst werden.\n"
+        "Dafür muss ein/e präzise/r <KEY> mittlerer Länge geschrieben werden.\n"
+        "\n"
+        "Text:\n"
+        "```{text}```\n"
+        "\n"
+        "Schreibe die <KEY> des Urteils. Falls dies nicht möglich ist antworte immer damit, dass die Informationen nicht vorhanden sind.\n"
+        "<ADDITIONAL_TEXT>\n"
+        'Als Überschrift muss "<HEAD_LINE>" angegeben werden. \n'
+        "Nach dem Paragraph muss die Quell-Seite angegeben werden z.B. (siehe Seite ?).\n"
+        "\n"
+        "<KEY>:\n"
+    )
+    return (
+        base_multi.replace("<KEY>", name)
+        .replace("<HEAD_LINE>", headline)
+        .replace("<ADDITIONAL_TEXT>", additional_text)
+    )
+
+
+prompts_parallel = {
+    "intro": PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=get_template_mp(name="Einleitung", headline="I. Einleitung"),
+    ),
+    "darstellung_des_rechtsproblems": PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=get_template_mp(
+            name="Darstellung des Rechtsproblems",
+            headline="Darstellung des Rechtsproblems",
+        ),
+    ),
+    "angaben_ueber_das_urteil": PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=get_template_mp(
+            name="Angaben über das Urteil",
+            headline="Angaben über das Urteil",
+            additional_text="Gib die folgenden Informationen an: Gericht, Datum, Aktenzeichen (AZ: ...), Fundstelle(n)",
+        ),
+    ),
+    "sachverhalt": PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=get_template_mp(
+            name="Sachverhalt",
+            headline="Sachverhalt (unter Rückgriff auf Instanzentscheidung)",
+            additional_text="Beziehe dich auf die Instanzentscheidung.",
+        ),
+    ),
+    "prozessgeschichte": PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=get_template_mp(
+            name="Prozessgeschichte", headline="3. Prozessgeschichte"
+        ),
+    ),
+    "rechtsproblem": PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=get_template_mp(
+            name="Rechtsproblem",
+            headline="Rechtsproblem",
+            additional_text="Das Problem des Falles ist genau herauszuarbeiten und im rechtlichen Kontext zu verankern.",
+        ),
+    ),
+    "loesung_des_gerichts": PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=get_template_mp(
+            name="Lösung des Gerichts", headline="Lösung des Gerichts"
+        ),
+    ),
+    "loesungsansaetze_zum_problem": PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=get_template_mp(
+            name="Lösungsansätze zum Problem",
+            headline="Lösungsansätze zum Problem",
+            additional_text="Knappe, aber möglichst vollständige Übersicht der vertretenen Ansichten.",
+        ),
+    ),
+    "analyse_und_einordnung_der_entscheidung": PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=get_template_mp(
+            name="Analyse und Einordnung der Entscheidung",
+            headline="Analyse und Einordnung der Entscheidung",
+        ),
+    ),
+    "bewertung_und_kritik_der_entscheidung": PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=get_template_mp(
+            name="Bewertung und Kritik der Entscheidung",
+            headline="Bewertung und Kritik der Entscheidung",
+        ),
+    ),
+    "eigener_loesungsvorschlag": PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=get_template_mp(
+            name="Eigener Lösungsvorschlag",
+            headline="Eigener Lösungsvorschlag",
+        ),
+    ),
+    "ausblick": PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=get_template_mp(
+            name="Ausblick",
+            headline="Ausblick",
+        ),
+    ),
+}

src/summarization.py

@@ -4,15 +4,18 @@ from langchain.chains.llm import LLMChain
 from langchain.chains.combine_documents.stuff import StuffDocumentsChain
 from langchain.chat_models import ChatOpenAI
 from langchain.docstore.document import Document
-from src.prompts import prompts
+from src.prompts import prompts, prompts_parallel
+import time
 from typing import Dict, List
+import asyncio
 
 
-def load_docs(file_path: str) -> List[Document]:
+def load_docs(file_path: str, with_pageinfo: bool = True) -> List[Document]:
     """Load a file and return the text.
 
     Args:
         file_path (str): Path to the pdf file. This can either be a local path or a tempfile.TemporaryFileWrapper_.
+        with_pageinfo (bool, optional): If True the page information is added to the document. Defaults to True.
 
     Raises:
         ValueError: If the file type is not supported.
@@ -33,17 +36,15 @@ def load_docs(file_path: str) -> List[Document]:
     for doc in docs:
         doc.page_content = doc.page_content.replace("\n", " \n ")
         # if doc contains a page append it to the text
-        if hasattr(doc, "metadata"):
-            doc.page_content = (
-                f"Start {doc.metadata.get('page')+1}"
-                + doc.page_content
-                + f" \n Ende Seite {doc.metadata.get('page')+1}"
+        if with_pageinfo and hasattr(doc, "metadata"):
+            doc.page_content = f"(Quelle Seite: {doc.metadata.get('page')+1}) .".join(
+                doc.page_content.split(" .")
             )
 
     return docs
 
 
-def summarize(
+def summarize_chain(
     file_path: str, llm: ChatOpenAI, summarization_kwargs: Dict[str, str]
 ) -> str:
     """Summarize a pdf file. The summarization is done by the language model.
@@ -109,6 +110,112 @@ def summarize_wrapper(
     else:
         raise ValueError(f"Summarization type {summarization_type} is not supported.")
 
-    return summarize(
+    return summarize_chain(
         file_path=file.name, llm=llm[0], summarization_kwargs=summarization_kwargs
     )
+
+
+async def async_generate(
+    llm: ChatOpenAI, docs: List[Document], summarization_kwargs: dict, k: str
+) -> dict:
+    """Asyncronous summarization.
+
+    Args:
+        llm (ChatOpenAI): Language model to use for the summarization.
+        docs (List[Document]): List of documents.
+        summarization_kwargs (dict): Keyword arguments for the summarization.
+        k (str): Key for the summarization.
+
+    Returns:
+        dict: Dictionary with the summarization.
+    """
+    chain = load_summarize_chain(llm=llm, **summarization_kwargs)
+    resp = await chain.run(docs)
+    return {k: resp}
+
+
+async def generate_concurrently(file_path: str, llm: ChatOpenAI) -> List[dict]:
+    """Parallel summarization.
+
+    Args:
+        file_path (str): Path to the pdf file. This can either be a local path or a tempfile.TemporaryFileWrapper_.
+        llm (ChatOpenAI): Language model to use for the summarization.
+
+    Returns:
+        List: List of summarizations.
+    """
+
+    docs = load_docs(file_path=file_path)
+    summarization_kwargs = dict(
+        chain_type="stuff",
+    )
+    # create parallel tasks
+    tasks = []
+    for k, pt in prompts_parallel.items():
+        sk = summarization_kwargs.copy()
+        sk["prompt"] = pt
+        tasks.append(async_generate(llm=llm, docs=docs, summarization_kwargs=sk, k=k))
+    # execute all coroutines concurrently
+    values = await asyncio.gather(*tasks)
+
+    # report return values
+    print(values)
+    values_flattened = {}
+    for v in values:
+        values_flattened.update(v)
+    return values_flattened
+
+
+def parallel_summarization(
+    file: str, llm: ChatOpenAI, summarization_kwargs: dict
+) -> str:
+    """Wrapper for the summarization function to make it compatible with gradio.
+
+    Args:
+        file (str): Path to the file. This can either be a local path or a tempfile.TemporaryFileWrapper_.
+        llm (ChatOpenAI): Language model.
+        summarization_kwargs (dict): Keyword arguments for the summarization.
+
+    Returns:
+        str: Summarization of the file.
+    """
+    now = time.time()
+    values_flattened = asyncio.run(
+        generate_concurrently(file_path=file.name, llm=llm[0])
+    )
+    print("Time taken: ", time.time() - now)
+
+    output = f"""
+    
+{values_flattened["intro"]}
+
+{values_flattened["darstellung_des_rechtsproblems"]}
+
+
+II.  Die Entscheidung
+
+{values_flattened["angaben_ueber_das_urteil"]}
+
+{values_flattened["sachverhalt"]}
+
+{values_flattened["prozessgeschichte"]}
+
+{values_flattened["rechtsproblem"]}
+
+{values_flattened["loesung_des_gerichts"]}
+
+
+III.  Analyse
+
+{values_flattened["loesungsansaetze_zum_problem"]}
+
+{values_flattened["analyse_und_einordnung_der_entscheidung"]}
+
+{values_flattened["bewertung_und_kritik_der_entscheidung"]}
+
+{values_flattened["eigener_loesungsvorschlag"]}
+
+{values_flattened["ausblick"]}
+"""
+
+    return output