Update app.py

app.py

@@ -1,7 +1,6 @@
 import streamlit as st
 from PIL import Image
 import time
-import streamlit_analytics
 from dotenv import load_dotenv
 import pickle
 from huggingface_hub import Repository
@@ -93,7 +92,6 @@ def display_chat_history(chat_history):
 
 
 
-
 def page1():
     try:
         hide_streamlit_style = """
@@ -104,102 +102,73 @@ def page1():
                 """
         st.markdown(hide_streamlit_style, unsafe_allow_html=True)
     
-         # Create columns for layout
-        col1, col2 = st.columns([3, 1])  # Adjust the ratio to your liking
+        col1, col2 = st.columns([3, 1])
 
         with col1:
             st.title("Welcome to BinDocs ChatBot!")
 
         with col2:
-            # Load and display the image in the right column, which will be the top-right corner of the page
             image = Image.open('BinDoc Logo (Quadratisch).png')
             st.image(image, use_column_width='always')
 
- 
-        # Start tracking user interactions
-        with streamlit_analytics.track():
-            if not os.path.exists(pdf_path):
-                st.error("File not found. Please check the file path.")
-                return
-    
-            VectorStore = load_vector_store(pdf_path, "vector_store_page1", force_reload=False)
+        if not os.path.exists(pdf_path):
+            st.error("File not found. Please check the file path.")
+            return
 
-            display_chat_history(st.session_state['chat_history_page1'])
-    
-            st.write("<!-- Start Spacer -->", unsafe_allow_html=True)
-            st.write("<div style='flex: 1;'></div>", unsafe_allow_html=True)
-            st.write("<!-- End Spacer -->", unsafe_allow_html=True)
+        VectorStore = load_vector_store(pdf_path, "vector_store_page1", force_reload=False)
+        display_chat_history(st.session_state['chat_history_page1'])
     
-            new_messages_placeholder = st.empty()
-    
-            query = st.text_input("Ask questions about your PDF file (in any preferred language):")
-
-            add_vertical_space(2)  # Adjust as per the desired spacing
-            
-            # Create two columns for the buttons
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                if st.button("Was kann ich mit dem Prognose-Analyse-Tool machen?"):
-                    query = "Was kann ich mit dem Prognose-Analyse-Tool machen?"
-                if st.button("Was sagt mir die Farbe der Balken der Bevölkerungsentwicklung?"):
-                    query = "Was sagt mir die Farbe der Balken der Bevölkerungsentwicklung?"
-                if st.button("Ich habe mein Meta-Password vergessen, wie kann ich es zurücksetzen?"):
-                    query = "Ich habe mein Meta-Password vergessen, wie kann ich es zurücksetzen?"
+        st.write("<!-- Start Spacer -->", unsafe_allow_html=True)
+        st.write("<div style='flex: 1;'></div>", unsafe_allow_html=True)
+        st.write("<!-- End Spacer -->", unsafe_allow_html=True)
 
-            
-            with col2:
-                if st.button("Dies ist eine reine Test Frage, welche aber eine ausreichende Länge hat."):
-                    query = "Dies ist eine reine Test Frage, welche aber eine ausreichende Länge hat."
-                if st.button("Was sagt mir denn generell die wundervolle Bevölkerungsentwicklung?"):
-                    query = "Was sagt mir denn generell die wundervolle Bevölkerungsentwicklung?"
-                if st.button("Ob ich hier wohl viel schreibe, dass die Fragen vom Layout her passen?"):
-                    query = "Ob ich hier wohl viel schreibe, dass die Fragen vom Layout her passen?"
+        query = st.text_input("Ask questions about your PDF file (in any preferred language):")
+        add_vertical_space(2)
 
+        col1, col2 = st.columns(2)
         
-            if query:
-                st.session_state['chat_history_page1'].append(("User", query, "new"))
-
-                # Start timing
-                start_time = time.time()
-                
-                with st.spinner('Bot is thinking...'):
-                    # Use the VectorStore loaded at the start from the session state
-                    chain = load_chatbot()
-                    docs = VectorStore.similarity_search(query=query, k=3)
-                    with get_openai_callback() as cb:
-                        response = chain.run(input_documents=docs, question=query)
-
-                        
-                # Stop timing
-                end_time = time.time()
-                
-                # Calculate duration
-                duration = end_time - start_time
-
-                # You can use Streamlit's text function to display the timing
-                st.text(f"Response time: {duration:.2f} seconds")
-    
-                st.session_state['chat_history_page1'].append(("Bot", response, "new"))
-    
-    
-                # Display new messages at the bottom
-                new_messages = st.session_state['chat_history_page1'][-2:]
-                for chat in new_messages:
-                    background_color = "#ffeecf" if chat[2] == "new" else "#ffeecf" if chat[0] == "User" else "#ffeecf"
-                    new_messages_placeholder.markdown(f"<div style='background-color: {background_color}; padding: 10px; border-radius: 10px; margin: 10px;'>{chat[0]}: {chat[1]}</div>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    
-                # Clear the input field after the query is made
-                query = ""
-    
-            # Mark all messages as old after displaying
+        with col1:
+            if st.button("Was kann ich mit dem Prognose-Analyse-Tool machen?"):
+                query = "Was kann ich mit dem Prognose-Analyse-Tool machen?"
+            if st.button("Was sagt mir die Farbe der Balken der Bevölkerungsentwicklung?"):
+                query = "Was sagt mir die Farbe der Balken der Bevölkerungsentwicklung?"
+            if st.button("Ich habe mein Meta-Password vergessen, wie kann ich es zurücksetzen?"):
+                query = "Ich habe mein Meta-Password vergessen, wie kann ich es zurücksetzen?"
+
+        with col2:
+            if st.button("Dies ist eine reine Test Frage, welche aber eine ausreichende Länge hat."):
+                query = "Dies ist eine reine Test Frage, welche aber eine ausreichende Länge hat."
+            if st.button("Was sagt mir denn generell die wundervolle Bevölkerungsentwicklung?"):
+                query = "Was sagt mir denn generell die wundervolle Bevölkerungsentwicklung?"
+            if st.button("Ob ich hier wohl viel schreibe, dass die Fragen vom Layout her passen?"):
+                query = "Ob ich hier wohl viel schreibe, dass die Fragen vom Layout her passen?"
+
+        if query:
+            st.session_state['chat_history_page1'].append(("User", query, "new"))
+            start_time = time.time()
+            with st.spinner('Bot is thinking...'):
+                chain = load_chatbot()
+                docs = VectorStore.similarity_search(query=query, k=3)
+                with get_openai_callback() as cb:
+                    response = chain.run(input_documents=docs, question=query)
+
+            end_time = time.time()
+            duration = end_time - start_time
+            st.text(f"Response time: {duration:.2f} seconds")
+
+            st.session_state['chat_history_page1'].append(("Bot", response, "new"))
+
+            new_messages = st.session_state['chat_history_page1'][-2:]
+            for chat in new_messages:
+                background_color = "#ffeecf"
+                st.markdown(f"<div style='background-color: {background_color}; padding: 10px; border-radius: 10px; margin: 10px;'>{chat[0]}: {chat[1]}</div>", unsafe_allow_html=True)
+
+            query = ""
+
             st.session_state['chat_history_page1'] = [(sender, msg, "old") for sender, msg, _ in st.session_state['chat_history_page1']]
 
     except Exception as e:
         st.error(f"Upsi, an unexpected error occurred: {e}")
-        # Optionally log the exception details to a file or error tracking service
-
 
 
 
@@ -212,108 +181,74 @@ def page2():
                 </style>
                 """
         st.markdown(hide_streamlit_style, unsafe_allow_html=True)
-    
-         # Create columns for layout
-        col1, col2 = st.columns([3, 1])  # Adjust the ratio to your liking
+
+        col1, col2 = st.columns([3, 1])
 
         with col1:
             st.title("Kodieren statt Frustrieren!")
 
         with col2:
-            # Load and display the image in the right column, which will be the top-right corner of the page
             image = Image.open('BinDoc Logo (Quadratisch).png')
             st.image(image, use_column_width='always')
 
- 
-        # Start tracking user interactions
-        with streamlit_analytics.track():
-            
-            if not os.path.exists(pdf_path2):
-                st.error("File not found. Please check the file path.")
-                return
-    
-            VectorStore = load_vector_store(pdf_path2, "vector_store_page2", force_reload=False)
-    
+        if not os.path.exists(pdf_path2):
+            st.error("File not found. Please check the file path.")
+            return
 
-    
-            display_chat_history(st.session_state['chat_history_page2'])
-    
-            st.write("<!-- Start Spacer -->", unsafe_allow_html=True)
-            st.write("<div style='flex: 1;'></div>", unsafe_allow_html=True)
-            st.write("<!-- End Spacer -->", unsafe_allow_html=True)
-    
-            new_messages_placeholder = st.empty()
-    
-            query = st.text_input("Ask questions about your PDF file (in any preferred language):")
+        VectorStore = load_vector_store(pdf_path2, "vector_store_page2", force_reload=False)
+        display_chat_history(st.session_state['chat_history_page2'])
 
-            add_vertical_space(2)  # Adjust as per the desired spacing
-            
-            # Create two columns for the buttons
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                if st.button("Wann kodiere ich etwas als Hauptdiagnose und wann als Nebendiagnose?"):
-                    query = "Wann kodiere ich etwas als Hauptdiagnose und wann als Nebendiagnose?"
-                if st.button("Ein Patient wird mit Aszites bei bekannter Leberzirrhose stationär aufgenommen. Es wird nur der Aszites durch eine Punktion behandelt.Wie kodiere ich das?"):
-                    query = ("Ein Patient wird mit Aszites bei bekannter Leberzirrhose stationär aufgenommen. Es wird nur der Aszites durch eine Punktion behandelt.Wie kodiere ich das?")
-                if st.button("Hauptdiagnose: Hirntumor wie kodiere ich das?"):
-                    query = "Hauptdiagnose: Hirntumor wie kodiere ich das?"
+        st.write("<!-- Start Spacer -->", unsafe_allow_html=True)
+        st.write("<div style='flex: 1;'></div>", unsafe_allow_html=True)
+        st.write("<!-- End Spacer -->", unsafe_allow_html=True)
 
-            
-            with col2:
-                if st.button("Welche Prozeduren werden normalerweise nicht verschlüsselt?"):
-                    query = "Welche Prozeduren werden normalerweise nicht verschlüsselt?"
-                if st.button("Was muss ich bei der Kodierung der Folgezusänden von Krankheiten beachten?"):
-                    query = "Was muss ich bei der Kodierung der Folgezusänden von Krankheiten beachten?"
-                if st.button("Was mache ich bei einer Verdachtsdiagnose, wenn mein Patien nach Hause entlassen wird?"):
-                    query = "Was mache ich bei einer Verdachtsdiagnose, wenn mein Patien nach Hause entlassen wird?"
+        query = st.text_input("Ask questions about your PDF file (in any preferred language):")
+        add_vertical_space(2)
 
-        
-            if query:
-                st.session_state['chat_history_page2'].append(("User", query, "new"))
-
-                # Start timing
-                start_time = time.time()
-                
-                with st.spinner('Bot is thinking...'):
-                    # Use the VectorStore loaded at the start from the session state
-                    chain = load_chatbot()
-                    docs = VectorStore.similarity_search(query=query, k=3)
-                    with get_openai_callback() as cb:
-                        response = chain.run(input_documents=docs, question=query)
-
-                        
-                # Stop timing
-                end_time = time.time()
-                
-                # Calculate duration
-                duration = end_time - start_time
-
-                # You can use Streamlit's text function to display the timing
-                st.text(f"Response time: {duration:.2f} seconds")
-    
-                st.session_state['chat_history_page2'].append(("Bot", response, "new"))
-    
-    
-                # Display new messages at the bottom
-                new_messages = st.session_state['chat_history_page2'][-2:]
-                for chat in new_messages:
-                    background_color = "#ffeecf" if chat[2] == "new" else "#ffeecf" if chat[0] == "User" else "#ffeecf"
-                    new_messages_placeholder.markdown(f"<div style='background-color: {background_color}; padding: 10px; border-radius: 10px; margin: 10px;'>{chat[0]}: {chat[1]}</div>", unsafe_allow_html=True)
-    
-    
-                # Clear the input field after the query is made
-                query = ""
-    
-            # Mark all messages as old after displaying
-            st.session_state['chat_history_page2'] = [(sender, msg, "old") for sender, msg, _ in st.session_state['chat_history_page2']]
+        col1, col2 = st.columns(2)
 
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Upsi, an unexpected error occurred: {e}")
-        # Optionally log the exception details to a file or error tracking service
+        with col1:
+            if st.button("Wann kodiere ich etwas als Hauptdiagnose und wann als Nebendiagnose?"):
+                query = "Wann kodiere ich etwas als Hauptdiagnose und wann als Nebendiagnose?"
+            if st.button("Ein Patient wird mit Aszites bei bekannter Leberzirrhose stationär aufgenommen. Es wird nur der Aszites durch eine Punktion behandelt. Wie kodiere ich das?"):
+                query = "Ein Patient wird mit Aszites bei bekannter Leberzirrhose stationär aufgenommen. Es wird nur der Aszites durch eine Punktion behandelt. Wie kodiere ich das?"
+            if st.button("Hauptdiagnose: Hirntumor wie kodiere ich das?"):
+                query = "Hauptdiagnose: Hirntumor wie kodiere ich das?"
 
+        with col2:
+            if st.button("Welche Prozeduren werden normalerweise nicht verschlüsselt?"):
+                query = "Welche Prozeduren werden normalerweise nicht verschlüsselt?"
+            if st.button("Was muss ich bei der Kodierung der Folgezustände von Krankheiten beachten?"):
+                query = "Was muss ich bei der Kodierung der Folgezustände von Krankheiten beachten?"
+            if st.button("Was mache ich bei einer Verdachtsdiagnose, wenn mein Patient nach Hause entlassen wird?"):
+                query = "Was mache ich bei einer Verdachtsdiagnose, wenn mein Patient nach Hause entlassen wird?"
+
+        if query:
+            st.session_state['chat_history_page2'].append(("User", query, "new"))
+            start_time = time.time()
+            with st.spinner('Bot is thinking...'):
+                chain = load_chatbot()
+                docs = VectorStore.similarity_search(query=query, k=3)
+                with get_openai_callback() as cb:
+                    response = chain.run(input_documents=docs, question=query)
+
+            end_time = time.time()
+            duration = end_time - start_time
+            st.text(f"Response time: {duration:.2f} seconds")
+
+            st.session_state['chat_history_page2'].append(("Bot", response, "new"))
+
+            new_messages = st.session_state['chat_history_page2'][-2:]
+            for chat in new_messages:
+                background_color = "#ffeecf"
+                st.markdown(f"<div style='background-color: {background_color}; padding: 10px; border-radius: 10px; margin: 10px;'>{chat[0]}: {chat[1]}</div>", unsafe_allow_html=True)
+
+            query = ""
 
+            st.session_state['chat_history_page2'] = [(sender, msg, "old") for sender, msg, _ in st.session_state['chat_history_page2']]
 
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Upsi, an unexpected error occurred: {e}")
 
 
 def main():