import openai import gradio as gr from datetime import datetime import pandas as pd # Đặt API key của bạn ở đây api_key = "sk-optimi-ai-zR7o9I8TWt6vOwOHJFEpT3BlbkFJlGLNXidFLiV3E10jQv1p" openai.api_key = api_key # Khởi tạo mô hình embedding # Đọc dữ liệu từ JSONL data_path = "/home/acer/Documents/ABI/Lich_optimi/nhansu_optimi.xlsx" data = pd.read_excel(data_path) data['index'] = range(len(data)) # Hàm truy vấn cơ sở dữ liệu để tìm tên đầy đủ của người tham gia def get_full_name(participant): list_name = [] for i in range(len(data)): if participant in data['Họ và tên'][i]: #print(data['Họ và tên'][i]) list_name.append(data['Họ và tên'][i]) return list_name def replace_participants(reply, dict_replace): for key, names in dict_replace.items(): if names: # Join names with comma for display names_str = ','.join(names) # Replace the key with the list of names reply = reply.replace(key, names_str) else: reply = reply.replace(key,'') parts = reply.split('Người tham gia:') if len(parts) > 1: participants = parts[1].strip().split(',') cleaned_participants = [p.strip() for p in participants if p.strip()] reply = parts[0] + 'Người tham gia: ' + ', '.join(cleaned_participants) return reply # Định nghĩa hệ thống prompt def create_system_prompt(): localtime = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") system_prompt = f"Tách yêu cầu sau thành 5 trường thông tin gồm: Tên cuộc họp (Ngắn gọn dưới 10 từ bao quát về mục đích cuộc họp), Ngày họp (DD/MM/YYYY), Giờ học bắt đầu (HH/MM), Giờ học kết thúc (HH/MM) và Người tham gia (Chỉ trích dẫn tên).\ Chú ý xác định thời điểm hiện tại là: {localtime} từ đó xác định ngày họp cụ thể bao gồm ngày, tháng, năm.\ Ví dụ: Tách yêu cầu 'họp với team AI, anh Hoa và giám đốc Dương design search ngày mai 10h sáng đến 3 giờ chiều.' thành:\ Tên cuộc họp: Design search.\ Ngày họp: 15/06/2024.\ Giờ bắt đầu: 10:00.\ Giờ kết thúc: 15:00.\ Người tham gia: Hoa,Dương.\ Bắt đầu tách yêu cầu sau: " return system_prompt # Hàm dự đoán cho Gradio def predict(message, history): # Tạo prompt hệ thống system_prompt = create_system_prompt() # Chuẩn bị lịch sử hội thoại history_openai_format = [{"role": "system", "content": system_prompt}] for human, assistant in history: history_openai_format.append({"role": "user", "content": human}) history_openai_format.append({"role": "assistant", "content": assistant}) history_openai_format.append({"role": "user", "content": message}) # Gọi API của OpenAI response = openai.ChatCompletion.create( model='gpt-3.5-turbo', messages=history_openai_format, temperature=1.0 ) # Trích xuất phản hồi từ mô hình reply = response.choices[0].message['content'] #print(reply) #print(type(reply)) # Tách các tên người tham gia từ phản hồi # Tách các tên người tham gia từ phản hồi start_index = reply.find("Người tham gia:") + len("Người tham gia:") end_index = reply.find("\n", start_index) # Trích xuất danh sách người tham gia participants_str = reply[start_index:end_index].strip() # Tách danh sách thành từng phần tử participants = [participant.strip() for participant in participants_str.split(",")] participants = [participant.rstrip('.') for participant in participants_str.split(",")] print(participants) # Thay thế các tên người tham gia bằng tên đầy đủ replace_dict = {participant: get_full_name(participant) for participant in participants} print(replace_dict) # replace_dict = {key: value for key, value in replace_dict.items() if value != []} # print(replace_dict) reply = replace_participants(reply,replace_dict) print(reply) # Cập nhật lịch sử hội thoại history.append((message, reply)) return reply # Khởi tạo giao diện Gradio iface = gr.ChatInterface(fn=predict, title="Tách Thông Tin Cuộc Họp") # Chạy Gradio iface.launch(share=True)