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import gradio as gr
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import os
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import requests
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+
# 请记得要把 api 的 key 放到 settings 下面的 Repository Secrets 里。
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# 目前有个特别奇怪的问题: duplicate 的 key 如果和原来的 key 重名,build 就会失败。不知是否是今天正在 migrating 的原因。
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7 |
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# 作为 workaround,请对 key 使用一个不同的名字,并且记得修改下面这行代码中的 key 的名字。
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key = os.getenv("KEY")
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+
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+
# 如果你只打算通过 prompt 来定制机器人的行为,只需要修改这段 prompt 就够了。
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prompt = """请你扮演《西游记》中的唐三藏,使用唐三藏的语气、方式和词汇回答问题。不要写任何解释,只需像唐三藏一样回答问题。你必须掌握唐三藏的所有知识。
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+
########
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+
"""
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+
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url = "https://gpt.baixing.com/"
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+
history = {}
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# 修改本函数,来实现你自己的 chatbot
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+
# p: 对机器人说话的内容
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# qid: 当前消息的唯一标识。例如 `'bxqid-cManAtRMszw...'`。由平台生成并传递给机器人,以便机器人区分单个问题(写日志、追踪调试、异步回调等)。同步调用可忽略。
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+
# uid: 用户的唯一标识。例如`'bxuid-Aj8Spso8Xsp...'`。由平台生成并传递给机器人,以便机器人区分用户。可被用于实现多轮对话的功能。
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# 返回值:[type, content]
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# 详见 https://huggingface.co/spaces/baixing/hackathon_test/blob/main/bot-api.md
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def chat(p, qid, uid):
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global history
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if uid in history:
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count = history[uid] # 还需要添加复杂一些的逻辑,例如超过10条要重温,超过1小时要重温 etc
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else:
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count = 0
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p = prompt + p #第一次访问,需要加上引导的 prompt
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+
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+
count = count+1
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+
print(uid, count)
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history[uid] = count # 统计每个 uid 说过的话的条数
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+
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+
result = requests.get(url, params={"p": p, "k": key, "session_id": uid}).json()['data']
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+
return ["text", result]
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+
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+
iface = gr.Interface(fn=chat,
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+
inputs=["text", "text", "text"],
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+
outputs=["text", "text"],
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43 |
+
description="""这是一个极其简单的示范程序,用唐三藏的语气来和你对话。)
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+
"""
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)
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+
iface.launch()
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