Update app.py

app.py

@@ -2,13 +2,23 @@ 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。
 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 = '请你调用你能获取的所有的博物百科资源库，用小助手的口吻来回答问题，开头第一句是你好啊，好奇宝宝！结尾是有没有解答你的疑惑呢？欢迎继续提问！由于是面向青少年儿童，请务必做到内容有理有据语言风格有趣生动，附上来源出处'
 
 history = {}
 
-def chat(p, qid, uid, rating=None):
+# 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):
+    # 找出该 uid 对应的历史对话
     global history
     if uid in history:
         msgs = history[uid]
@@ -16,22 +26,19 @@ def chat(p, qid, uid, rating=None):
         msgs = []
         
     response = callapi(p, msgs)
-    
-    if rating is not None and len(msgs) > 0:
-        msgs[-1]["rating"] = rating
-
-    history[uid] = msgs + [{"question": p, "answer": response}]
+    history[uid] = msgs + [[p, response]]
     return ["text", response]
 
+
 def callapi(p, msgs):
-    if (len(msgs) > 8):
+    if (len(msgs) > 8):  #简单 hard-code 8 回合对话。如果需要更精准的，应该计算 token 数
         msgs = msgs[-8:]
         
     data = [{"role":"system", "content":prompt}]
     for m in msgs:
         data = data + [
-            {"role":"user", "content":m["question"]},
-            {"role":"assistant", "content":m["answer"]}
+            {"role":"user", "content":m[0]},
+            {"role":"assistant", "content":m[1]}
         ]
     data = data + [{"role":"user", "content":p}]
     response = openai.ChatCompletion.create(
@@ -45,9 +52,10 @@ def callapi(p, msgs):
     return response
 
 iface = gr.Interface(fn=chat, 
-                     inputs=["text", "text", "text", gr.inputs.Slider(minimum=1, maximum=5, step=1, default=None, label="评分")],
+                     inputs=["text", "text", "text"], 
                      outputs=["text", "text"],
                      description="""这是一个面向青少年儿童的博物百科全书问答助手，希望能够让你天马行空的想象力和好奇心得到满足！
-                     """)
 
-iface.launch()
+
+                     """)
+iface.launch()