from pickle import NONE import numpy as np import cv2 import urllib.request import openai import gradio as gr import random import poe client = None user_contexts = {} def get_assistant_response(user_question, context): global client context.append({"role": "user", "content": user_question}) for chunk in client.send_message("a2_100k", context): # capybara pass # print(chunk["text"]) assistant_response = chunk["text"] context.append({"role": "assistant", "content": assistant_response}) client.send_chat_break("a2_100k") # capybara return assistant_response def generate_image_url(prompt): response = openai.Image.create( prompt=prompt, n=1, # 生成1张图片 size="512x512", # 图像大小 ) image_url = response["data"][0]["url"] return image_url def greet(user_id, api_key, user_question, clear_history): global client if len(api_key)>5: client = poe.Client(api_key) global user_contexts if user_id not in user_contexts: user_contexts[user_id] = [ {"role": "system", "content": "你是一个聪明的AI助手。请参考对话记录,回答用户的最后一个问题,无需做多余的解释,更不要强调对话历史的事情"}, {"role": "user", "content": "你会说中文吗?"}, {"role": "assistant", "content": "是的,我可以说中文。"} ] context = user_contexts[user_id] if clear_history: context = [ {"role": "system", "content": "你是一个聪明的AI助手。请参考对话记录,回答用户的最后一个问题,无需做多余的解释,更不要强调对话历史的事情"}, {"role": "user", "content": "你会说中文吗?"}, {"role": "assistant", "content": "是的,我可以说中文。"} ] user_contexts[user_id] = context return '清空成功', '保持聊天记录', np.ones((5,5)) else: # 如果user提问包含生成图像的特定指令(这里我们使用“生成图片:”作为示例) if user_question.startswith("生成图片:") or user_question.startswith("生成图片:"): image_prompt = user_question[5:] # 提取用于生成图片的文本 image_url = generate_image_url(image_prompt) resp = urllib.request.urlopen(image_url) image = np.asarray(bytearray(resp.read()), dtype="uint8") image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # return image return '', '图片已生成', image get_assistant_response(user_question, context) prompt = "" for item in context[3:]: prompt += item["role"] + ": " + item["content"] + "\n" return '', prompt, np.ones((5,5)) demo = gr.Interface( fn=greet, inputs=[ gr.Textbox(lines=1, label='请输入用户ID', placeholder='请输入用户ID'), gr.Textbox(lines=1, label='请输入你的专属密钥', placeholder='请输入你的专属密钥'), gr.Textbox(lines=15, label='请输入问题', placeholder='请输入您的问题'), gr.Checkbox(label='清空聊天记录', default=False) ], outputs=[ gr.Textbox(lines=1, label='聊天记录状态', placeholder='等待清空聊天记录'), gr.Textbox(lines=23, label='AI回答', placeholder='等待AI回答') ], title="Claude-instant-100k", description=""" 1.使用说明: 请输入您的问题,AI助手会给出回答。 支持连续对话,可以记录对话历史。 重新开始对话勾选清空聊天记录,输出清空成功表示重新开启对话。 2.特别警告: 为了防止用户数据混乱,请自定义用户ID。 理论上如果被别人知道自己的ID,那么别人可以查看自己的历史对话,对此你可以选择在对话结束后清除对话记录。 3.作者的GPT4网页导航网站链接如下:http://aust001.pythonanywhere.com/ -> 专属密钥进群获取 """ ) if __name__ == "__main__": demo.launch()