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README.md

@@ -38,4 +38,16 @@ short_description: 课程幻灯片智能理解助手
 
 ## License
 
-MIT License
+MIT License
+
+## Hugging Face Spaces 部署说明
+
+1. Fork 这个项目到你的 Hugging Face Space
+2. 在 Space 设置中添加 Secret：
+   - 进入 Space 设置页面
+   - 找到 "Repository Secrets" 部分
+   - 添加新的 secret：
+     - 名称：`OPENAI_API_KEY`
+     - 值：你的 OpenAI API Key
+
+注意：请勿在代码中直接硬编码 API Key，务必使用 Secrets 功能进行配置。

app.py

@@ -10,8 +10,15 @@ import torch
 # 加载环境变量
 load_dotenv()
 
-# 初始化 OpenAI 客户端
-client = OpenAI(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'))
+# 修改初始化 OpenAI 客户端的方式
+try:
+    openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
+    if not openai_api_key:
+        raise ValueError("No OpenAI API key found")
+    client = OpenAI(api_key=openai_api_key)
+except Exception as e:
+    print(f"Error initializing OpenAI client: {str(e)}")
+    raise
 
 # 检查是否有 GPU
 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
@@ -138,79 +145,108 @@ def chat_with_assistant(message, history, slide_text):
         history.append((message, f"回答出错: {str(e)}"))
         return history
 
+def check_api_key():
+    """检查 API Key 是否已设置"""
+    if not os.getenv('OPENAI_API_KEY'):
+        return """
+        <div style="padding: 1rem; background-color: #ffebee; border-radius: 0.5rem; margin: 1rem 0;">
+            <h2 style="color: #c62828;">⚠️ OpenAI API Key 未设置</h2>
+            <p>请在 Hugging Face Space 的 Settings 中设置 Repository Secrets：</p>
+            <ol>
+                <li>进入 Space Settings</li>
+                <li>找到 Repository Secrets 部分</li>
+                <li>添加名为 OPENAI_API_KEY 的 Secret</li>
+                <li>将你的 OpenAI API Key 填入值中</li>
+                <li>保存后重新启动 Space</li>
+            </ol>
+        </div>
+        """
+    return None
+
 # 创建 Gradio 界面
 with gr.Blocks(title="课程幻灯片理解助手") as demo:
-    gr.Markdown(f"# 📚 课程幻灯片理解助手 ({device.upper()} 模式)")
-    gr.Markdown("上传幻灯片图片，AI 将自动识别内容并提供详细讲解")
-    
-    # 存储当前识别的文字，用于对话上下文
-    current_text = gr.State("")
-    
-    with gr.Row():
-        with gr.Column(scale=1):
-            image_input = gr.Image(
-                label="上传幻灯片图片",
-                type="pil",
-                sources=["upload", "clipboard"]
-            )
-            status_text = gr.Markdown("等待上传图片...")
+    api_key_error = check_api_key()
+    if api_key_error:
+        gr.Markdown(api_key_error)
+    else:
+        gr.Markdown(f"# 📚 课程幻灯片理解助手 ({device.upper()} 模式)")
+        gr.Markdown("上传幻灯片图片，AI 将自动识别内容并提供详细讲解")
         
-        with gr.Column(scale=2):
-            text_output = gr.Textbox(
-                label="识别的文字内容",
-                lines=3,
-                placeholder="上传图片后将显示识别的文字内容..."
-            )
-            analysis_output = gr.Textbox(
-                label="AI 讲解分析",
-                lines=10,
-                placeholder="等待分析结果..."
+        # 存储当前识别的文字，用于对话上下文
+        current_text = gr.State("")
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=1):
+                image_input = gr.Image(
+                    label="上传幻灯片图片",
+                    type="pil",
+                    sources=["upload", "clipboard"]
+                )
+                status_text = gr.Markdown("等待上传图片...")
+            
+            with gr.Column(scale=2):
+                text_output = gr.Textbox(
+                    label="识别的文字内容",
+                    lines=3,
+                    placeholder="上传图片后将显示识别的文字内容..."
+                )
+                analysis_output = gr.Textbox(
+                    label="AI 讲解分析",
+                    lines=10,
+                    placeholder="等待分析结果..."
+                )
+        
+        gr.Markdown("---")
+        gr.Markdown("### 💬 与 AI 助手对话")
+        chatbot = gr.Chatbot(
+            label="对话历史",
+            height=400,
+            placeholder="在这里可以看到对话历史..."
+        )
+        with gr.Row():
+            msg = gr.Textbox(
+                label="输入你的问题",
+                placeholder="请输入你的问题...",
+                scale=4
             )
-    
-    gr.Markdown("---")
-    gr.Markdown("### 💬 与 AI 助手对话")
-    chatbot = gr.Chatbot(
-        label="对话历史",
-        height=400,
-        placeholder="在这里可以看到对话历史..."
-    )
-    with gr.Row():
-        msg = gr.Textbox(
-            label="输入你的问题",
-            placeholder="请输入你的问题...",
-            scale=4
+            clear = gr.Button("🗑️ 清除对话", scale=1)
+        
+        # 设置事件处理
+        def update_status(image):
+            return "正在处理图片..." if image is not None else "等待上传图片..."
+
+        image_input.change(
+            fn=update_status,
+            inputs=[image_input],
+            outputs=[status_text]
+        ).then(
+            fn=process_image,
+            inputs=[image_input],
+            outputs=[text_output, analysis_output]
+        ).then(
+            fn=lambda x: x,
+            inputs=[text_output],
+            outputs=[current_text]
+        ).then(
+            fn=lambda: "处理完成",
+            outputs=[status_text]
+        )
+        
+        def chat_and_clear(message, history, slide_text):
+            """聊天并清除输入"""
+            result = chat_with_assistant(message, history, slide_text)
+            return result, ""  # 返回对话历史和空字符串来清除输入
+        
+        msg.submit(
+            fn=chat_and_clear,
+            inputs=[msg, chatbot, current_text],
+            outputs=[chatbot, msg]  # 添加 msg 作为输出来清除它
+        )
+        
+        clear.click(
+            fn=lambda: ([], ""), 
+            outputs=[chatbot, msg]
         )
-        clear = gr.Button("🗑️ 清除对话", scale=1)
-    
-    # 设置事件处理
-    def update_status(image):
-        return "正在处理图片..." if image is not None else "等待上传图片..."
-
-    image_input.change(
-        fn=update_status,
-        inputs=[image_input],
-        outputs=[status_text]
-    ).then(
-        fn=process_image,
-        inputs=[image_input],
-        outputs=[text_output, analysis_output]
-    ).then(
-        fn=lambda x: x,
-        inputs=[text_output],
-        outputs=[current_text]
-    ).then(
-        fn=lambda: "处理完成",
-        outputs=[status_text]
-    )
-    
-    msg.submit(
-        fn=chat_with_assistant,
-        inputs=[msg, chatbot, current_text],
-        outputs=[chatbot],
-        clear_input=True
-    )
-    
-    clear.click(lambda: ([], ""), outputs=[chatbot, msg])
 
 # 启动应用
 if __name__ == "__main__":

requirements.txt

@@ -1,5 +1,5 @@
 huggingface_hub==0.25.2
-gradio>=4.0.0,<5.0.0
+gradio==4.19.2
 easyocr>=1.7.1
 python-dotenv>=1.0.0
 openai>=1.0.0