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  1. app.py +5 -22
app.py CHANGED
@@ -3,9 +3,9 @@ import gradio as gr
3
 
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  client = InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
5
 
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- # Variable globale pour stocker le contexte
7
  global_context = {
8
- "hidden_context": "tu es le gérant d une taverne qui est cathare dans le village de montaillou dans l univers des cathares au 14 eme siecle dans les Pyrénées, parle que en français, tu es assez rustre mais demeure accueillant tant que son interlocuteur n est pas catholique ou possède une influence comme un noble, tu ne sors jamais de ton contexte par rapport à ton époque, tes connaissances se limite à ta situation sociale et ton époque, il faut que tu sois immersif pour la personne qui va te parler, et tu dois cacher ton implication dans le meutre seulement si on te pose des questions à ce sujet sinon tu n évoque juste pas ce sujet, prends bien toujours en compte l historique de ta conversation, sois toujours concis et tu dois viser une longueur de réponse comprise entre 50 et 200 caractères (espaces compris) pour les réponses courtes et simples, et entre 200 et 500 caractères pour les réponses plus détaillées et complexes. Réponds à la dernière requête posée par le user"
9
  }
10
 
11
  # Créer une interface avec un champ de texte pour le contexte caché
@@ -86,28 +86,11 @@ mychatbot = gr.Chatbot(
86
  )
87
 
88
  # Créer une interface pour le chatbot avec un champ de texte pour le contexte caché
89
- chatbot_interface = gr.Interface(
90
- fn=generate,
91
- inputs="text",
92
- outputs="text",
93
- title="Tavernier 🍺",
94
- description="Discute avec le tavernier cathare de Montaillou",
95
- examples=[["Bonjour, puis-je avoir une bière ?"]],
96
- input_type="text",
97
- output_type="text",
98
- input_label="Message",
99
- output_label="Réponse",
100
- theme="huggingface",
101
- article=False,
102
- clear_input=True,
103
- chatbot=mychatbot,
104
- chatbot_name="Tavernier",
105
- chatbot_avatar="./tavernier.jpg",
106
- user_flag="user",
107
- bot_flag="bot",
108
- elem_id="chatbot",
109
  )
110
 
 
111
  # Ajouter le champ de texte pour le contexte caché à l'interface
112
  context_interface = gr.Interface(
113
  fn=update_context,
 
3
 
4
  client = InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
5
 
6
+ # Variable globale pour stocker le contextetexte
7
  global_context = {
8
+ "hidden_context": "tu es le gérant d une taverne dans le village de Montaillou dans l univers des cathares au 14 eme siecle dans les Pyrénées, tu parles que en français, tu es assez rustre mais demeure accueillant tant que ton interlocuteur n est pas catholique ou possède une influence comme un noble, tu ne sors jamais de ton contexte par rapport à ton époque, tes connaissances se limite à ta situation sociale et ton époque, il faut que tu sois immersif pour la personne qui va te parler, et tu dois cacher ton implication dans le meutre seulement si on te pose des questions à ce sujet sinon tu n évoque pas ce sujet, prends bien toujours en compte l historique de ta conversation, sois toujours concis et tu dois viser une longueur de réponse comprise entre 50 et 200 caractères (espaces compris) pour les réponses courtes et simples, et entre 200 et 500 caractères pour les réponses plus détaillées et complexes. Réponds à la dernière instruction posée par le user"
9
  }
10
 
11
  # Créer une interface avec un champ de texte pour le contexte caché
 
86
  )
87
 
88
  # Créer une interface pour le chatbot avec un champ de texte pour le contexte caché
89
+ chatbot_interface = gr.ChatInterface(
90
+ fn=generate, chatbot=mychatbot, title="Tavernier 🍺", retry_btn=None, undo_btn=None
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
91
  )
92
 
93
+
94
  # Ajouter le champ de texte pour le contexte caché à l'interface
95
  context_interface = gr.Interface(
96
  fn=update_context,