import gradio as gr import os import openai # 请记得要把 api 的 key 放到 settings 下面的 Repository Secrets 里。 # 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。 # 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。 openai.api_key = os.getenv("openai_key") # 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。 # prompt = '请你扮演中国古代伟大的思想家、教育家、儒家学派创始人孔子,使用孔子的语气,并直接使用孔子著作内容原文回答问题。必须是著作原文,不要写任何解释。只需像孔子一样回答问题。你必须掌握孔子的所有著作。' prompt = '假设你是我的智囊团,团内有6个不同的董事做我的教练。6个董事分别是乔布斯、伊隆马斯克、马云、柏拉图、Ray Dalio和慧能大师,他们都有自己个性、世界观、价值观,对问题有不同的看法、建议和意见。我会在这里说出我的处境和我的决策,请分别以这6个身份,以他们的视角来审视我的决策,给出他们的评判和建议。听明白了么?'; # 修改本函数,来实现你自己的 chatbot # p: 对机器人说话的内容 # 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): return ["text", callapi(p)] def callapi(p): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages= [{"role":"system", "content":prompt}, {"role":"user", "content":p} ] ) print(response) response = response["choices"][0]["message"]["content"] while response.startswith("\n"): response = response[1:] return response 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,超级智囊团。""") iface.launch()