import gradio as gr

history = {}

# 修改本函数，来实现你自己的 chatbot
# p: 请你扮演一个资深的办公室摸鱼达人，向你的咨询者传递你的摸鱼经验。
# 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。  
# 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。  
# 返回值：[type, content]
# 详见 https://huggingface.co./spaces/baixing/hackathon_test/blob/main/bot-api.md
def chat(p, qid, uid):
    global history
    if uid in history:
        count = history[uid]
    else:
        count = 0
    count = count+1
    history[uid] = count # 统计每个 uid 说过的话的条数
    return ["text", f"{count} 我听到你刚说：{p}"]

iface = gr.Interface(fn=chat, 
                     inputs=["text", "text", "text"], 
                     outputs=["text", "text"],
                     description="""这是一个极其简单的示范程序，只会重复你的话。  
已添加多轮对话的极简示范。能分别统计不同的 uid 的对话轮数。但本实现是内存中的，一旦重启即被清空。如需可持久的多轮对话，需要改用数据库等方式。      
你只需要 duplicate 本项目，修改 chat 函数，就能造一个能到瀛海威广场注册的机器人了。  
[对话测试](https://huggingface.co./spaces/BaixingAI/hackathon_test)   [参考文档](https://huggingface.co./spaces/baixing/hackathon_test/blob/main/bot-api.md)    [Q & A](https://huggingface.co./spaces/baixing/hackathon_test/blob/main/qna.md)
                     """)
iface.launch()