File size: 5,745 Bytes
10f5619
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
from toolbox import update_ui
from toolbox import CatchException, report_execption, write_results_to_file
from .crazy_utils import request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive
fast_debug = False


def 解析docx(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt):
    import time, os
    # pip install python-docx 用于docx格式,跨平台
    # pip install pywin32 用于doc格式,仅支持Win平台
    for index, fp in enumerate(file_manifest):
        if fp.split(".")[-1] == "docx":
            from docx import Document
            doc = Document(fp)
            file_content = "\n".join([para.text for para in doc.paragraphs])
        else:
            import win32com.client
            word = win32com.client.Dispatch("Word.Application")
            word.visible = False
            # 打开文件
            print('fp', os.getcwd())
            doc = word.Documents.Open(os.getcwd() + '/' + fp)
            # file_content = doc.Content.Text
            doc = word.ActiveDocument
            file_content = doc.Range().Text
            doc.Close()
            word.Quit()

        print(file_content)
        # private_upload里面的文件名在解压zip后容易出现乱码(rar和7z格式正常),故可以只分析文章内容,不输入文件名
        from .crazy_utils import breakdown_txt_to_satisfy_token_limit_for_pdf
        from request_llm.bridge_all import model_info
        max_token = model_info[llm_kwargs['llm_model']]['max_token']
        TOKEN_LIMIT_PER_FRAGMENT = max_token * 3 // 4
        paper_fragments = breakdown_txt_to_satisfy_token_limit_for_pdf(
            txt=file_content,  
            get_token_fn=model_info[llm_kwargs['llm_model']]['token_cnt'], 
            limit=TOKEN_LIMIT_PER_FRAGMENT
        )
        this_paper_history = []
        for i, paper_frag in enumerate(paper_fragments):
            i_say = f'请对下面的文章片段用中文做概述,文件名是{os.path.relpath(fp, project_folder)},文章内容是 ```{paper_frag}```'
            i_say_show_user = f'请对下面的文章片段做概述: {os.path.abspath(fp)}的第{i+1}/{len(paper_fragments)}个片段。'
            gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive(
                inputs=i_say, 
                inputs_show_user=i_say_show_user, 
                llm_kwargs=llm_kwargs,
                chatbot=chatbot, 
                history=[],
                sys_prompt="总结文章。"
            )

            chatbot[-1] = (i_say_show_user, gpt_say)
            history.extend([i_say_show_user,gpt_say])
            this_paper_history.extend([i_say_show_user,gpt_say])

        # 已经对该文章的所有片段总结完毕,如果文章被切分了,
        if len(paper_fragments) > 1:
            i_say = f"根据以上的对话,总结文章{os.path.abspath(fp)}的主要内容。"
            gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive(
                inputs=i_say, 
                inputs_show_user=i_say, 
                llm_kwargs=llm_kwargs,
                chatbot=chatbot, 
                history=this_paper_history,
                sys_prompt="总结文章。"
            )

            history.extend([i_say,gpt_say])
            this_paper_history.extend([i_say,gpt_say])

        res = write_results_to_file(history)
        chatbot.append(("完成了吗?", res))
        yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面

    res = write_results_to_file(history)
    chatbot.append(("所有文件都总结完成了吗?", res))
    yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面


@CatchException
def 总结word文档(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, web_port):
    import glob, os

    # 基本信息:功能、贡献者
    chatbot.append([
        "函数插件功能?",
        "批量总结Word文档。函数插件贡献者: JasonGuo1"])
    yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面

    # 尝试导入依赖,如果缺少依赖,则给出安装建议
    try:
        from docx import Document
    except:
        report_execption(chatbot, history,
                         a=f"解析项目: {txt}",
                         b=f"导入软件依赖失败。使用该模块需要额外依赖,安装方法```pip install --upgrade python-docx pywin32```。")
        yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
        return

    # 清空历史,以免输入溢出
    history = []

    # 检测输入参数,如没有给定输入参数,直接退出
    if os.path.exists(txt):
        project_folder = txt
    else:
        if txt == "": txt = '空空如也的输入栏'
        report_execption(chatbot, history, a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到本地项目或无权访问: {txt}")
        yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
        return

    # 搜索需要处理的文件清单
    if txt.endswith('.docx') or txt.endswith('.doc'):
        file_manifest = [txt]
    else:
        file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.docx', recursive=True)] + \
                        [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**/*.doc', recursive=True)]

    # 如果没找到任何文件
    if len(file_manifest) == 0:
        report_execption(chatbot, history, a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到任何.docx或doc文件: {txt}")
        yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面
        return

    # 开始正式执行任务
    yield from 解析docx(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt)