Upload app.py

app.py

@@ -23,8 +23,8 @@ model_name = "fb700/chatglm-fitness-RLHF"
 RETRY_FLAG = False
 
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
-model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True).quantize(8).half().cuda()
-#model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True).half().cuda()
+#model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True).quantize(8).half().cuda()
+model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True).half().cuda()
 model = model.eval()
 
 _ = """Override Chatbot.postprocess"""
@@ -331,8 +331,8 @@ def mindmap(
 flowchartins = """ 
     "instruction": "现在你是一个分析师，你需要按照要求将我给你的内容或者主题以Mermaid语言生成足够深度以包含尽量多主要细节的流程图。学习下面的<context></context>里面的知识来完成分析。如果通过<context></context>的学习找不到答案，只需说你不知道。请不要编造答案。",
     "input": 
-    <context>
-    用户问题：购买奶茶
+    "<context>
+    用户问题： 购买奶茶
     答案：
     graph TD;
         A[客户进入奶茶店] --> B[浏览店内菜单并选择奶茶口味和大小];
@@ -346,24 +346,7 @@ flowchartins = """
         I --> |有问题| E;
         I --> |没问题| K[将奶茶交给客户并感谢客户光临];
         K --> L[客户拿着奶茶离开奶茶店享受美味的饮品];
-    请复制生成内容至https://mermaid-js.github.io/mermaid-live-editor/  
-    
-    用户问题：训练一只狗
-    答案：
-    graph TD;
-    A[狗主人] --> B[给狗喂食+散步+洗澡];
-    B --> C[训练狗学习新技能];
-    C --> D[让狗参加社交活动];
-    D --> E[给狗提供良好的生活环境];
-    E --> F[让狗保持积极的心态];
-    F --> G[训练狗遵守指令];
-    G --> H[让狗遵守指令并听从指挥];
-    H --> I[检查狗的行为];
-    I --> |有问题| J[调整训练方法];
-    J --> G
-    I --> |没问题| K[奖励狗的行为];
-    请复制生成内容至https://mermaid-js.github.io/mermaid-live-editor/  
-    
+    请复制生成内容至https://mermaid-js.github.io/mermaid-live-editor/。    
     用户问题：根据所给内容："当用户要找一张图片，告诉用户打开浏览器从收藏夹中找到bofanAI，打开网页后滚动到聊天窗口下方，在示例区点双击样例第一项后，样例提示词将出现在输入窗，在输入窗中用其它英文语单词替换monkey，然后点击发送后将接收到5张照片的小图，鼠标右键点击小图获取大图，在跳出的菜单中选择在新标签页打开，就可以在新标签页获取大图。接下来，你可以检查图片是否有误， 如果有问题则鼠标右键点击小图获取大图，如果没问题可以将图片保持在本地。"
     答案：
     graph TD;
@@ -380,7 +363,7 @@ flowchartins = """
         K --> L[检查图片是否有误];
         L --> |有问题| I[鼠标右键点击小图获取大图];
         L --> |没问题| M[将图片保持在本地];
-    请复制生成内容至https://mermaid-js.github.io/mermaid-live-editor/
+    请复制生成内容至https://mermaid-js.github.io/mermaid-live-editor/。"
     </context>
     用户问题：     
     """
@@ -573,7 +556,7 @@ def allSecretary(
         history,
         past_key_values,
     )
-    
+'''    
 redBookins = """
     1、如果用户没有输入，请你告诉他：请输入你想写的内容
     2、收到用户输入，按照下面是小红书帖子进行编写：
@@ -604,12 +587,14 @@ redBookins = """
     用户输入：
     
     """
+'''
+redBookins="请你用最华丽、最真诚和最有感情的语言祝：顺欣妈妈、昊昊爸爸、昊昊生日快乐！请大量的使用🎂、❤️、💖、🥳、🥂、🎈、🎊、🎉、🎁、🍾等表示庆祝的的Emoji"
 def redBook(
     user_input, chatbot, max_length, top_p, temperature, history, past_key_values
 ):
     
-      
-    user_input = redBookins+user_input
+    user_input = redBookins  
+    #user_input = redBookins+user_input
 
     yield from predict(
         RETRY_FLAG,  # type: ignore
@@ -690,17 +675,55 @@ def mindAsk(
         past_key_values,
     )                    
                     
+# 导入所需模块
+
+from bs4 import BeautifulSoup
+import requests
+
+'''
+# 定义函数：从网页中抓取文本
+def scrape_text(url, proxies) -> str:
+    """从网页抓取文本
+
+    参数:
+        url (str): 要抓取文本的网址
+
+    返回:
+        str: 抓取到的文本
+    """
+    headers = {
+        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36',
+        'Content-Type': 'text/plain',
+    }
+    try: 
+        response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=8)
+        if response.encoding == "ISO-8859-1":
+            response.encoding = response.apparent_encoding
+    except: 
+        return "无法连接到该网页"
+    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
+    for script in soup(["script", "style"]):
+        script.extract()
+    text = soup.get_text()
+    lines = (line.strip() for line in text.splitlines())
+    chunks = (phrase.strip() for line in lines for phrase in line.split("  "))
+    text = "\n".join(chunk for chunk in chunks if chunk)
+    return text
+'''
+# 修改函数：从网页中抓取文本，限制为前500个字符
+# 导入所需模块
 from bs4 import BeautifulSoup
 import requests
 
+# 定义函数：从网页中抓取文本并根据长度和回车/空格前字符数进行筛选
 def scrape_text(url, proxies) -> str:
-    """从网页抓取文本，限制为前500个字符
+    """从网页抓取文本，限制为前500个字符，丢弃字符数小于10的行和连续的空格键、回车键之间字符数小于10的部分
 
     参数:
         url (str): 要抓取文本的网址
 
     返回:
-        str: 抓取到的文本，最多为前500个字符
+        str: 抓取到的文本，最多为前500个字符，丢弃字符数小于10的行和连续的空格键、回车键之间字符数小于10的部分
     """
     headers = {
         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.61 Safari/537.36',
@@ -716,9 +739,25 @@ def scrape_text(url, proxies) -> str:
     for script in soup(["script", "style"]):
         script.extract()
     text = soup.get_text()
+    
     # 截取文本，限制最多500个字符
     text = text[:500]
-    return text
+    
+    # 丢弃字符数小于10的行和连续的空格键、回车键之间字符数小于10的部分
+    lines = text.split('\n')
+    selected_lines = []
+    for line in lines:
+        # 去除多余的空格
+        cleaned_line = ' '.join(line.split())
+        if len(cleaned_line) >= 27:
+            selected_lines.append(cleaned_line)
+    
+    # 拼接选中的行
+    selected_text = '\n'.join(selected_lines)
+    
+    return selected_text
+
+
 
 # 定义函数：联网搜索并更新聊天界面
 def GGSearch(
@@ -763,8 +802,8 @@ def GGSearch(
     # 更新聊天界面和历史记录
     chatbot.append(("联网搜索结果：", GGSearchins))
     history.append(("联网搜索结果：", GGSearchins))
-
-    user_input = txtSumins+GGSearchins
+    ggins1="请围用户搜索主题，对搜索结果进行全面的总结。\n用户搜索主题："
+    user_input =ggins1+ user_input+ "\n搜索结果:\n"+ GGSearchins
 
     # 继续正常的 GPT 对话流程
     yield from predict(
@@ -778,7 +817,7 @@ def GGSearch(
         past_key_values=None,
     )
 
-                   
+
                     
  
 with gr.Blocks(title="🐰Bofan Ai🐰", theme=gr.themes.Soft(text_size="sm")) as demo:
@@ -786,7 +825,7 @@ with gr.Blocks(title="🐰Bofan Ai🐰", theme=gr.themes.Soft(text_size="sm")) a
     gr.HTML(
         """<center><a href="https://huggingface.co/spaces/mikeee/chatglm2-6b-4bit?duplicate=true"><img src="https://bit.ly/3gLdBN6" alt="Duplicate Space"></a>It's beyond Fitness,模型由[帛凡]基于ChatGLM-6B进行微调后，在健康（全科）、心理等领域达至少60分的专业水准，而且中文总结能力超越了GPT3.5各版本。</center>"""
         """<center>特别声明：本应用仅为模型能力演示，无任何商业行为，部署资源为Huggingface官方免费提供，任何通过此项目产生的知识仅用于学术参考，作者和网站均不承担任何责任。</center>"""
-        """<h1 align="center">🐰帛凡 Fitness AI🐰 演示</h1>"""
+        """<h1 align="center">🐰帛凡 Fitness AI🐰 演示🥂🎈祝顺欣妈妈、昊昊爸爸、昊昊生日快乐！🎂❤️</h1>"""
         """<center><a href="https://huggingface.co/fb700/chatglm-fitness-RLHF">Bofan基于chatglm-6B的微调模型</a>如果喜欢请给个 💖 。遇到任何问题可邮件和我联系👉 [email protected]</center>"""
     )
 
@@ -842,11 +881,12 @@ with gr.Blocks(title="🐰Bofan Ai🐰", theme=gr.themes.Soft(text_size="sm")) a
                     txtSumBtn = gr.Button("文字总结", variant="primary")
                     teachPlanBtn = gr.Button("教案编写", variant="secondary")
                     allSecretaryBtn = gr.Button("全能文秘", variant="secondary")
-                    redBookBtn = gr.Button("📕小红书帖子", variant="secondary")
+                    #redBookBtn = gr.Button("📕小红书帖子", variant="secondary")
+                    redBookBtn = gr.Button("🎂生日快乐🎂", variant="secondary")
                 with gr.Row():
                     fitnessAskBtn = gr.Button("🥼健康咨询", variant="primary")
                     mindAskBtn = gr.Button("😶‍🌫️心理咨询", variant="primary")
-                    GGSearchBtn = gr.Button("🐞联网搜索", variant="primary")
+                    GGSearchBtn = gr.Button("联网搜索", variant="primary")
                                   
         with gr.Column(scale=1):
             gr.HTML("""<h3 align="center">🍀您好，除健康咨询和心理��询外，其它功能使用前，请先清空历史，并输入问题。🍀</h3>""")
@@ -1178,7 +1218,7 @@ with gr.Blocks(title="🐰Bofan Ai🐰", theme=gr.themes.Soft(text_size="sm")) a
         # outputs = [chatbot, history, last_user_message, user_message]
         outputs=[chatbot, history, past_key_values],
     )
-    
+    # 绑定函数到联网搜索按钮的点击事件
     GGSearchBtn.click(
     reset_state, outputs=[chatbot, history, past_key_values], show_progress="full"
     )
@@ -1195,7 +1235,8 @@ with gr.Blocks(title="🐰Bofan Ai🐰", theme=gr.themes.Soft(text_size="sm")) a
         ],
         # outputs = [chatbot, history, last_user_message, user_message]
         outputs=[chatbot, history, past_key_values],
-    )    
+    )
+    
     deleteBtn.click(delete_last_turn, [chatbot, history], [chatbot, history])
 
     with gr.Accordion("Example inputs", open=False):
@@ -1303,4 +1344,4 @@ with gr.Blocks(title="🐰Bofan Ai🐰", theme=gr.themes.Soft(text_size="sm")) a
 # reduce to 5 if OOM occurs to often
 
 #demo.queue(concurrency_count=6, max_size=30).launch(debug=True)
-demo.queue(concurrency_count=3, max_size=10).launch(debug=True, auth=eval(os.environ.get("AUTHENTICATION")))
+demo.queue(concurrency_count=6, max_size=30).launch(debug=True, auth=eval(os.environ.get("AUTHENTICATION")))