Update app.py

app.py

@@ -321,65 +321,69 @@ def create_assistant_suche_hf(chatbot, prompt):
 #########################################################
 #Funktion wird direkt aufgerufen aus der GUI - von hier muss auch die Rückmeldung kommen....
 #man kann einen Text-Prompt eingeben (mit oder ohne RAG), dazu ein Image hochladen, ein Bild zu einem reinen textprompt erzeugen lassen
-def generate_auswahl(prompt_in, file, file_history, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,top_k=35, websuche="Aus"):
-        global splittet, db
-        #wenn RAG angeschaltet - Vektorstore initialisieren
-        #aber nur, wenn es noch nicht geshehen ist (splittet = False)
-        #falls schon ein File hochgeladen wurde, ist es in history_file gespeichert - falls ein neues File hochgeladen wurde, wird es anschließend neu gesetzt
-        neu_file = file_history
-    
-        #prompt normalisieren bevor er an die KIs geht
-        prompt = normalise_prompt(prompt_in)
+def generate_auswahl(prompt_in, file, file_history, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,top_k=35, websuche="Aus", validate=False):
+        global db
+        #nur wenn man sich validiert hat, kann die Anwendung los legen
+        if (validate):
+            #wenn RAG angeschaltet - Vektorstore initialisieren
+            #aber nur, wenn es noch nicht geshehen ist (splittet = False)
+            #falls schon ein File hochgeladen wurde, ist es in history_file gespeichert - falls ein neues File hochgeladen wurde, wird es anschließend neu gesetzt
+            neu_file = file_history
+        
+            #prompt normalisieren bevor er an die KIs geht
+            prompt = normalise_prompt(prompt_in)
+        
+            if (rag_option == "An"):
+                #muss nur einmal ausgeführt werden... 
+                while db == None:
+                    print("db neu aufbauen!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1")
+                    splits = document_loading_splitting()
+                    document_storage_chroma(splits)
+                    db = document_retrieval_chroma2()
+                print("db aktiv!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!")
+            #else:  #unnötig, da wenn Vektorstor einmal für alle user eingerichtet, wer weiter besthen bleiben kann - die unterschiedlichen Propmt werden dann später je nach rag_option erzeugt
+                #db=None
+                #splittet = False #sonst würde es für alle User wieder ausgeschaltet - Alternative: gr.State(False) dazu anlegen
     
-        if (rag_option == "An"):
-            #muss nur einmal ausgeführt werden... 
-            while db == None:
-                print("db neu aufbauen!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1")
-                splits = document_loading_splitting()
-                document_storage_chroma(splits)
-                db = document_retrieval_chroma2()
-            print("db aktiv!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!")
-        #else:  #unnötig, da wenn Vektorstor einmal für alle user eingerichtet, wer weiter besthen bleiben kann - die unterschiedlichen Propmt werden dann später je nach rag_option erzeugt
-            #db=None
-            #splittet = False #sonst würde es für alle User wieder ausgeschaltet - Alternative: gr.State(False) dazu anlegen
-
-        #kein Bild hochgeladen -> auf Text antworten...
-        status = "Antwort der KI ..."
-        if (file == None and file_history == None):
-            result, status = generate_text(prompt, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, db, websuche, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3, top_k=3)
-            history = history + [[prompt, result]]
-        else:
-            #Es wurde ein File neu angehängt -> wenn prompt dazu, das Bild analysieren
-            #das history_fiel muss neu gesetzt werden
-            if (file != None):
-                # file_history wird neu gesetzt in der Rückgabe dieser Funktion...
-                neu_file = file
-
-            #herausfinden, ob Bild oder Dokument...
-            ext = analyze_file(neu_file)
-            if (ext == "png" or ext == "PNG" or ext == "jpg" or ext == "jpeg" or ext == "JPG" or ext == "JPEG"):
-                result= generate_text_zu_bild(neu_file, prompt, k, rag_option, chatbot, history, db)
-            else:
-                result = generate_text_zu_doc(neu_file, prompt, k, rag_option, chatbot, history, db)
-
-            #die history erweitern - abhängig davon, ob gerade ein file hochgeladen wurde oder nicht
-            if (file != None):    
-                history = history + [[(file,), None],[prompt, result]]
-            else:
+            #kein Bild hochgeladen -> auf Text antworten...
+            status = "Antwort der KI ..."
+            if (file == None and file_history == None):
+                result, status = generate_text(prompt, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, db, websuche, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3, top_k=3)
                 history = history + [[prompt, result]]
-                
-        chatbot[-1][1] = ""
-        for character in result:
-            chatbot[-1][1] += character
-            time.sleep(0.03)
-            yield chatbot, history, None, neu_file, status
-            if shared_state.interrupted:
-                shared_state.recover()
-                try:
-                    yield chatbot, history, None, neu_file, "Stop: Success"
-                except:
-                    pass
-        
+            else:
+                #Es wurde ein File neu angehängt -> wenn prompt dazu, das Bild analysieren
+                #das history_fiel muss neu gesetzt werden
+                if (file != None):
+                    # file_history wird neu gesetzt in der Rückgabe dieser Funktion...
+                    neu_file = file
+    
+                #herausfinden, ob Bild oder Dokument...
+                ext = analyze_file(neu_file)
+                if (ext == "png" or ext == "PNG" or ext == "jpg" or ext == "jpeg" or ext == "JPG" or ext == "JPEG"):
+                    result= generate_text_zu_bild(neu_file, prompt, k, rag_option, chatbot, history, db)
+                else:
+                    result = generate_text_zu_doc(neu_file, prompt, k, rag_option, chatbot, history, db)
+    
+                #die history erweitern - abhängig davon, ob gerade ein file hochgeladen wurde oder nicht
+                if (file != None):    
+                    history = history + [[(file,), None],[prompt, result]]
+                else:
+                    history = history + [[prompt, result]]
+                    
+            chatbot[-1][1] = ""
+            for character in result:
+                chatbot[-1][1] += character
+                time.sleep(0.03)
+                yield chatbot, history, None, neu_file, status
+                if shared_state.interrupted:
+                    shared_state.recover()
+                    try:
+                        yield chatbot, history, None, neu_file, "Stop: Success"
+                    except:
+                        pass
+        else: #noch nicht validiert
+            return chatbot, history, None, file_history, "Erst validieren bitte!"
+            
 ##################################################
 #zu einem Text-Prompt ein Bild via Stable Diffusion generieren
 def generate_bild(prompt, chatbot, model_option_zeichnen='HuggingFace', temperature=0.5, max_new_tokens=4048,top_p=0.6, repetition_penalty=1.3):
@@ -668,28 +672,16 @@ def custom_css():
 def validate_input(user_input, state):
     user_input_hashed = hash_input(user_input.lower())
     if user_input_hashed == correct_hash:
-        state.update(visible=True)  # Hauptanwendung sichtbar machen
+        validate = True
         return "Richtig! Weiter gehts... ", ""
     else:
         return "Falsche Antwort!", None
         
-def launch_main_app(_):
-    # Schließt das Validierungs-Interface und startet die Hauptanwendung
-    validation_interface.close()
-    demo.queue(default_concurrency_limit=15).launch(debug=True) 
 
 #############################################################################################
 # Start Gui Vorabfrage
 # Validierungs-Interface - Bots weghalten...
 print ("Start GUI Vorabfrage")
-"""
-validation_interface = gr.Interface(
-    fn=validate_input,
-    inputs=gr.Textbox(label="Bitte tippen Sie das oben im Moodle Kurs angegebene Wort ein, um zu beweisen, dass Sie kein Bot sind."),
-    outputs=[gr.Text(label="Überprüfungsergebnis")],
-    live=True  # Aktiviert die Live-Aktualisierung ohne Submit-Button
-)
-"""
 #################################################################################################    
 print ("Start GUI Hauptanwendung")
 with open("custom.css", "r", encoding="utf-8") as f:
@@ -703,6 +695,8 @@ additional_inputs = [
                 gr.Slider(label="Repetition penalty", value=1.2, minimum=1.0, maximum=2.0, step=0.05, interactive=True, info="Strafe für wiederholte Tokens", visible=True)
             ]
 with gr.Blocks(css=custom_css(), theme=themeAlex) as demo:
+    #validiert speichern
+    validate = gr.State(False)
     #Session Variablen, um Weete zu speichern, auch wenn die Felder in der GUI bereits wieder leer sind
     # history parallel zu chatbot speichern - da in chatbot bei Bildern zum Anzeigen in der GUI die Bilder speziell formatiert werden, 
     # für die Übergabe an die ki aber der Pfad zum Bild behalten werden muss - was in der history der Fall ist!
@@ -734,12 +728,11 @@ with gr.Blocks(css=custom_css(), theme=themeAlex) as demo:
             user_input = gr.Textbox(label="Bitte tippen Sie das oben im Moodle Kurs angegebene Wort ein, um zu beweisen, dass Sie kein Bot sind.")
             validate_btn = gr.Button("Überprüfen")
             validation_result = gr.Text(label="Validierungsergebnis")
-            state = gr.State(visible=False)  # Zustand zur Steuerung der Sichtbarkeit der Hauptanwendung
     
-        with gr.Row(visible=state):
+        with gr.Row():
             #gr.HTML("LI Chatot")
             status_display = gr.Markdown("Antwort der KI ...", visible = True) #, elem_id="status_display")
-        with gr.Row(visible=state):
+        with gr.Row():
             with gr.Column(scale=5):
                 with gr.Row():
                     chatbot = gr.Chatbot(elem_id="li-chat",show_copy_button=True)
@@ -827,11 +820,11 @@ with gr.Blocks(css=custom_css(), theme=themeAlex) as demo:
     # Tab zum Zeichnen mit Stable Diffusion
     ################################################
     with gr.Tab("LI Zeichnen"):
-        with gr.Row(visible=state): 
+        with gr.Row(): 
             gr.HTML("Lass den KI-Bot deine Ideen zeichnen...")
             status_display2 = gr.Markdown("Success", visible = False, elem_id="status_display")
         #gr.Markdown(description2)
-        with gr.Row(visible=state):
+        with gr.Row():
             with gr.Column(scale=5):
                 with gr.Row():
                     chatbot_bild = gr.Chatbot(elem_id="li-zeichnen",show_copy_button=True, show_share_button=True)
@@ -914,7 +907,8 @@ with gr.Blocks(css=custom_css(), theme=themeAlex) as demo:
             max_context_length_tokens,
             repetition_penalty,
             top_k,
-            websuche
+            websuche,
+            validate
         ],
         outputs=[chatbot, history, attached_file, attached_file_history, status_display], 
         show_progress=True,
@@ -955,6 +949,7 @@ with gr.Blocks(css=custom_css(), theme=themeAlex) as demo:
             user_question2,
             chatbot_bild,
             model_option_zeichnen,
+            validate
             #additional_inputs,
         ],
         outputs=[chatbot_bild,  status_display2], #[chatbot, history,  status_display]
@@ -1017,7 +1012,7 @@ with gr.Blocks(css=custom_css(), theme=themeAlex) as demo:
     
     
 demo.title = "KKG-ChatBot"
-#demo.queue(default_concurrency_limit=15).launch(debug=True) 
+demo.queue(default_concurrency_limit=15).launch(debug=True)