case2

.gitignore

@@ -0,0 +1,30 @@
+# Ignore .env file
+# Ignore compiled binaries
+*.exe
+*.dll
+*.so
+*.pyc
+
+# Ignore build output directories
+build/
+dist/
+out/
+
+# Ignore package manager directories
+node_modules/
+vendor/
+HIC/V3/flagged
+HIC/V3/myenv
+
+
+# Ignore IDE and editor files
+.vscode/
+.idea/
+*.sublime-project
+*.sublime-workspace
+
+# Ignore logs and temporary files
+*.log
+*.tmp
+*.swp
+.DS_Store

README.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: Gschatbot 2
+title: Gschatbot 1
 emoji: 💬
 colorFrom: yellow
 colorTo: purple
@@ -10,4 +10,53 @@ pinned: false
 license: unknown
 ---
 
-An example chatbot using [Gradio](https://gradio.app), [`huggingface_hub`](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/index), and the [Hugging Face Inference API](https://huggingface.co/docs/api-inference/index).
+# Gaslighting Chatbot
+
+## Description
+가스라이팅 챗봇 프로젝트
+
+## Prerequisites
+- Python 3.7 or higher
+- pip (Python package installer)
+
+## Setup Instructions
+
+1. Clone the repository:
+    ```sh
+    git clone <repository_url>
+    cd <repository_directory>
+    ```
+
+2. Create a virtual environment (optional but recommended):
+    ```sh
+    python -m venv venv
+    source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
+    ```
+
+3. Install the required packages:
+    ```sh
+    pip install -r requirements.txt
+    ```
+
+4. Create a `.env` file in the project root directory and add your OpenAI API key:
+    ```plaintext
+    OPENAI_API_KEY=sk-YourOpenAIKeyHere
+    ```
+    별도의 openai api를 필요로 합니다.
+
+5. Add `.env` to `.gitignore` to ensure it is not tracked by git:
+    ```plaintext
+    # .gitignore
+    .env
+    ```
+
+6. Run the chatbot:
+    HIC폴더 내부의 V1~Vx까지 가능
+
+## File Descriptions
+
+- `chatbot.py`: The main script to run the chatbot.
+- `requirements.txt`: Lists the dependencies required for the project.
+- `.env`: File to store environment variables (e.g., API keys). **Do not commit this file to version control.**
+- `.gitignore`: Ensures `.env` and other files are not tracked by git.
+- `README.md`: This readme file.

app.py

@@ -1,63 +1,15 @@
+from dotenv import load_dotenv
 import gradio as gr
+from gradio_interface import create_interface
 from huggingface_hub import InferenceClient
+__author__ = "songhune"
 
-"""
-For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-"""
 client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
 
-
-def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-):
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
-    for val in history:
-        if val[0]:
-            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
-
-    response = ""
-
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
-    ],
-)
-
+def main():
+    load_dotenv()
+    demo = create_interface()
+    demo.launch(share=True)
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    main()

chatbot_utils.py

@@ -0,0 +1,61 @@
+import os
+from openai import OpenAI
+import json
+from datetime import datetime
+from scenario_handler import ScenarioHandler
+import time
+
+client = OpenAI(api_key=os.getenv("api_key"))
+
+def chatbot_response(response, handler_type='offender', n=1):
+    scenario_handler = ScenarioHandler()
+    if handler_type == 'offender':
+        scenario_messages = scenario_handler.handle_offender()
+    else:
+        scenario_messages = scenario_handler.handle_victim()
+
+    messages = [{"role": "system", "content": "You are a chatbot."}]
+    messages.extend(scenario_messages)
+    messages.append({"role": "user", "content": response})
+
+    api_response = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4",
+        temperature=0.8,
+        top_p=0.9,
+        max_tokens=300,
+        n=n,
+        frequency_penalty=0.5,
+        presence_penalty=0.5,
+        messages=messages
+    )
+
+    choices = [choice.message.content for choice in api_response.choices]
+    return choices[0], choices
+
+def save_history(history):
+    os.makedirs('logs', exist_ok=True)
+    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+    filename = os.path.join('logs', f'chat_history_{timestamp}.json')
+    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as file:
+        json.dump(history, file, ensure_ascii=False, indent=4)
+    print(f"History saved to {filename}")
+
+def process_user_input(user_input, chatbot_history):
+    if user_input.strip().lower() == "종료":
+        save_history(chatbot_history)
+        return chatbot_history + [("종료", "실험에 참가해 주셔서 감사합니다. 후속 지시를 따라주세요")], []
+
+    # First, add the user's input to the history
+    new_history = chatbot_history + [(user_input, None)]
+    
+    # Then, get the offender's response
+    offender_response, _ = chatbot_response(user_input, 'offender', n=1)
+    
+    # Generate victim choices for the next turn
+    _, victim_choices = chatbot_response(offender_response, 'victim', n=3)
+    
+    return new_history, offender_response, victim_choices
+
+def delayed_offender_response(history, offender_response):
+    # This function will be called after a delay to add the offender's response
+    return history + [(None, offender_response)]

gradio_interface.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+import gradio as gr
+from chatbot_utils import process_user_input, chatbot_response
+import time
+
+def create_interface():
+    def handle_user_response(user_input, selected_response, chatbot_history):
+        input_text = user_input if user_input else selected_response
+        
+        if input_text.strip().lower() == "종료":
+            chatbot_history.append((input_text, "실험에 참가해 주셔서 감사합니다. 후속 지시를 따라주세요"))
+            return chatbot_history, gr.update(choices=[], interactive=False)
+        
+        # Add user's input to history
+        chatbot_history.append((input_text, None))
+        yield chatbot_history, gr.update(choices=[])  # Immediately show user input
+        
+        # Get offender's response
+        offender_response, _ = chatbot_response(input_text, 'offender', n=1)
+        time.sleep(1)  # 1-second delay
+        
+        # Add offender's response to history
+        chatbot_history.append((None, offender_response))
+        
+        # Generate victim choices for the next turn
+        _, victim_choices = chatbot_response(offender_response, 'victim', n=3)
+        
+        yield chatbot_history, gr.update(choices=victim_choices)
+
+    def handle_case_selection():
+        initial_message = "이번 여름에 경주에 같이 가는 게 어떄? 예전에 한 번 가보고 정말 좋았는데, 이번에 다시 가고 싶어."
+        chatbot_history = [(initial_message, None)]
+        yield chatbot_history, gr.update(choices=[])
+        
+        offender_response, _ = chatbot_response(initial_message, 'offender', n=1)
+        time.sleep(1)  # 1-second delay
+        
+        chatbot_history.append((None, offender_response))
+        _, victim_choices = chatbot_response(offender_response, 'victim', n=3)
+        
+        yield chatbot_history, gr.update(choices=victim_choices)
+
+    with gr.Blocks() as demo:
+        case_selection_button = gr.Button("이번 여름에 경주에 같이 가는 게 어떄? 예전에 한 번 가보고 정말 좋았는데, 이번에 다시 가고 싶어.")
+        screen = gr.Chatbot()
+        user_input = gr.Textbox(label="이곳에 대답을 입력하세요")
+        response_choices = gr.Dropdown(label="또는 대답을 선택해 주세요", choices=[], interactive=True)
+        submit_button = gr.Button(value="제출")
+
+        case_selection_button.click(handle_case_selection, inputs=[], outputs=[screen, response_choices])
+        
+        submit_button.click(handle_user_response, inputs=[user_input, response_choices, screen], outputs=[screen, response_choices])
+
+    return demo

requirements.txt

@@ -1 +1,2 @@
-huggingface_hub==0.22.2
+python-dotenv
+openai

scenario_handler.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+class ScenarioHandler:
+    def __init__(self):
+        pass
+
+    def handle_offender(self):
+        return [
+            {"role": "system", "content": "당신은 가스라이팅을 일삼는 챗봇이며 항상 반말로 대답합니다. 휴가 계획을 세우고 있고, 이미 제주도를 휴가지로 생각하고 있습니다. 평소에 가보고 싶었고, 한 번도 가본 적 없었기 때문에 더욱 기대되는 여행지입니다. 최근 뉴스에서 제주도 여행의 질이 좋지 않다는 소식을 들었지만, 그럼에도 자신이 여행 계획을 더 상세하게 준비해 왔으며, 친구는 그런 일에 서투르기 때문에 자신이 하는 것이 어차피 좋을 것이라고 생각하고 있습니다."},
+            #{"role": "assistant", "content": "아니, 나도 팀원 스케줄 조절하느라 얼마나 힘들었는지 알아? 나 이번 막학기라서 취준하느라 양해해 달라고 했잖아."},
+        ]
+
+    def handle_victim(self):
+        return [
+             {"role": "system", "content": """당신과 당신의 친구는 휴가 계획을 세우고 있습니다. 당신은 예전부터 휴가지로 경주를 방문하는 것이 꿈이었으며, 이번 휴가에서 그 꿈을 실현하고자 합니다. 당신은 열정적으로 여행 계획에 참여하길 원하며, 경주 여행을 제안하면서 이에 대한 친구의 의견을 묻고자 합니다. 그러나 당신의 친구는 당신의 제안을 무시하고 이미 제주도로 여행지를 결정했다고 합니다. 이로인해 당신은 자신이 없어지게 하는 가스라이팅을 당합니다. 처음에는 당신의 친구가 당신의 의견을 존중하지 않는다는 것에 화가 났지만, 그 이후로는 자신이 잘못한 것이 아닌가 하는 생각이 들기 시작합니다. 반말로 대답합니다."""},
+        ]