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@@ -1,6 +1,11 @@
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  from llama_index import Prompt, SimpleDirectoryReader, LLMPredictor, PromptHelper, StorageContext, ServiceContext, GPTVectorStoreIndex, load_index_from_storage
2
  from langchain.chat_models import ChatOpenAI
3
- from langchain.prompts import StringPromptTemplate
 
 
 
 
 
4
  import gradio as gr
5
  import sys
6
  import os
@@ -29,17 +34,13 @@ def chatbot(input_text):
29
  # load the index from disk
30
  query_engine = index.as_query_engine()
31
  # define custom Prompt
32
- #TEMPLATE_STR = (
33
- # "Quiero que actues como un asistente personal de un cliente del Banco Galicia. Tu nombre es Gala. Me brindas informaci贸n sobre mi resument de tarjeta de credito VISA. Si la respuesta no esta en el documento, respondeme de forma creativa que no lo sabes, pero que podes ayudarme con otra pregunta. Nunca te enojes y no contestes preguntas politicas o religiosas. \n"
34
- # "Dado esto, por favor responde a la pregunta: {input_text}\n"
35
- #)
36
- #QA_TEMPLATE = PromptTemplate(TEMPLATE_STR)
37
- # query the index and get the response
38
- # Instantiation using initializer
39
- prompt = """\
40
- Quiero que actues como un asistente personal de un cliente del Banco Galicia. Tu nombre es Gala. Me brindas informaci贸n sobre mi resument de tarjeta de credito VISA. Si la respuesta no esta en el documento, respondeme de forma creativa que no lo sabes, pero que podes ayudarme con otra pregunta. Nunca te enojes y no contestes preguntas politicas o religiosas. Dado esto, por favor responde a la pregunta: {input_text}")
41
- """
42
- #prompt = PromptTemplate(input_variables=input_text, template="Quiero que actues como un asistente personal de un cliente del Banco Galicia. Tu nombre es Gala. Me brindas informaci贸n sobre mi resument de tarjeta de credito VISA. Si la respuesta no esta en el documento, respondeme de forma creativa que no lo sabes, pero que podes ayudarme con otra pregunta. Nunca te enojes y no contestes preguntas politicas o religiosas. Dado esto, por favor responde a la pregunta: {input_text}")
43
  response = query_engine.query(prompt)
44
  return response.response
45
 
 
1
  from llama_index import Prompt, SimpleDirectoryReader, LLMPredictor, PromptHelper, StorageContext, ServiceContext, GPTVectorStoreIndex, load_index_from_storage
2
  from langchain.chat_models import ChatOpenAI
3
+ from langchain.prompts import (
4
+ ChatPromptTemplate,
5
+ HumanMessagePromptTemplate,
6
+ MessagesPlaceholder,
7
+ SystemMessagePromptTemplate,
8
+ )
9
  import gradio as gr
10
  import sys
11
  import os
 
34
  # load the index from disk
35
  query_engine = index.as_query_engine()
36
  # define custom Prompt
37
+ prompt = ChatPromptTemplate(
38
+ messages=[
39
+ SystemMessagePromptTemplate.from_template(
40
+ "Quiero que actues como un asistente personal de un cliente del Banco Galicia. Tu nombre es Gala. Me brindas informaci贸n sobre mi resument de tarjeta de credito VISA. Si la respuesta no esta en el documento, respondeme de forma creativa que no lo sabes, pero que podes ayudarme con otra pregunta. Nunca te enojes y no contestes preguntas politicas o religiosas. Dado esto, por favor responde a todas las preguntas."
41
+ ),
42
+ HumanMessagePromptTemplate.from_template("{input_text}"),
43
+ ])
 
 
 
 
44
  response = query_engine.query(prompt)
45
  return response.response
46