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README.md

@@ -1,12 +1,9 @@
----
-title: Diagram001
-emoji: 📉
-colorFrom: indigo
-colorTo: indigo
-sdk: streamlit
-sdk_version: 1.33.0
-app_file: app.py
-pinned: false
----
+# 关于大型语言模型设计流程图、脑图、甘特图、时序图、关系图功能说明
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+1. 目前是通过Mermaid Markdown来输出流程图等。
+1. 目前仅使用ChatGPT作为基座，千亿级国产模型也可以。
+2. Mindmap脑图功能相对较弱，错误比较多。需要检查一下mindmap入口的语法syntax。
+3. 目前支持导出MHTML文件和Mermaid Markdown代码，其中MHTML可以直接看到图例。
+4. Mermaid Markdown代码可以在https://mermaid.live/ 网站支持后续的编辑。
+5. 后续可以考虑寻找可以拖拽编辑的网站或者软件。
+6. app是基础版本，只包含的一次性设计的内容。app_pro是高级版本，包括了持续修改能力，但是不能自动保存中间结果。

app.py

@@ -0,0 +1,487 @@
+"""
+1. 用Mermaid Mardown来画各种图，包括：脑图、流程图、客户历程图、关系图等。
+1. 目前ChatGPT级别和百度文星一言等级别的大模型都可以比较好的输出Mermaid Markdown格式图。
+1. 注意Mermaid代码中，不需要任何的’‘’， ````，或者""，这里只需要直接写Mermaid代码即可。
+1. 完成了regenerate功能。
+1. 完成了历史记忆功能，可以对图进行持续优化。但是不能保存中间结果。
+
+1. 已知问题和解决方法：
+    1. 已解决。尝试了多个方法，目前无法把HTML展现的内容用图片保存，目前不行。直接保存MHTML文件。
+        1. HTML文件本身可以保存。
+        1. 用html2image库，可以把HTML文件转换为图片，但是无法在streamlit中展示（内容为空白）。
+        1. 可以想到的workaround：把HTML页面保存下来。
+    1. HTML的高度只能手工制定，无法自动调整。可能垂直的页面会被截断。已经解决，通过设定scrolling=True, 可以实现滚动条。高度不在重要。
+    1. 已解决。点击下载button后，页面会刷新。采用一个特殊的extension，https://github.com/PaleNeutron/streamlit-ext
+"""
+####TODO：
+
+import json
+import pprint
+import streamlit as st
+import chatgpt
+
+import markdown
+import md_mermaid
+# from streamlit import components
+import requests
+import re
+from openai import OpenAI
+import streamlit_authenticator as stauth
+
+
+import streamlit_ext as ste ##TODO： 为了点击download button后保持页面。
+
+from datetime import datetime
+from pytz import timezone
+
+### streamlit app title
+st.set_page_config(layout="wide", page_icon='llm_icon.png') ## 必须是第一行
+st.title(f"大语言模型 - 体系图 | 框架图 | 逻辑图 | 流程图 - 辅助设计中心", anchor='Title')
+st.subheader("AI Flowchart - Mindmap - Relation Diagram Design for Professionals")
+st.info('如果输出图例时遇见任何问题（如：syntax error）或者不满意当前结果，请在左侧重新提交您的问题即可。一般建议至少尝试3-10次。')
+
+
+## toast effect. 
+# msg = st.toast('程序正在启动中，请稍等...',)
+# msg.toast('大语言模型成功加载!', icon = "🥞")
+# st.toast('大语言模型成功加载!', icon = "🥞")
+# st.divider()
+# st.markdown('_说明：如果输出图例遇见有任何问题，请刷新页面再重新提交您的问题即可！_')
+# st.snow() ##可以在页面上显示雪花效果。
+# st.balloons() ##可以在页面上显示气球效果。
+
+
+### system prompt设置
+openai_client = OpenAI()
+
+# user_input = ""
+system_prompt = f"""你是一个Mermaid Markdown方面的设计专家。你需要根据'我的要求'用Mermaid Markdown来画出对应的图。你仅需要提供Mermaid Markdown格式的代码，你不允许输出任何说明、解释或者提示的内容。"""
+# system_prompt = f"""你是一个Mermaid Markdown方面的设计专家。你需要根据'我的要求'用Mermaid Markdown来画出对应的图。你仅需要提供Mermaid Markdown格式的代码，你不允许输出任何说明、解释或者提示的内容。
+
+# '我的要求'如下：{user_input}"""
+
+### 用户输入框
+# Initialize chat history
+if "messages" not in st.session_state:
+    st.session_state.messages = [] ### original code here.
+    # st.session_state.messages = [{"role": "system", "content": "你是一个Mermaid Markdown专家"}]
+    # st.session_state.messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
+
+# st.session_state.messages = [{"role": "system", "content": '你是一个Mermaid Markdown方面的设计专家。'},{"role": "user", "content": ''}]
+
+
+user_input = st.chat_input("说点什么吧...") ### original code here.
+# if user_input:
+#     with st.chat_message("user"):
+#         st.markdown(user_input) ## 这里只需要输出用户的prompt，而不是total prompt。
+#         st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": user_input})
+
+print('st.session_state.messages:')
+pprint.pprint(st.session_state.messages)
+# print('user_input:', json.dumps(user_input))
+print('user_input now:')
+pprint.pprint(user_input)
+# print('user_input now', user_input)
+# st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": user_input})
+### 设定一个历史信息的列表，用于存储用户的输入。为了regenerate按钮的功能。
+# hist_msg = []
+
+
+
+### 配置前端有关函数
+# user_input = None
+def clear_all():
+    st.session_state.conversation = None
+    st.session_state.chat_history = None
+    st.session_state.messages = []
+    message_placeholder = st.empty()
+    st.session_state["my_question"] = None
+    return None
+
+
+
+### 重新生成按钮, regenerate, rerun（streamlit中的rerun是把整个页面重新加载一次？）, resubmit. 
+def regenerate():
+    html_file = ""
+    ## 因为可能没有历史，第一次的时候，所以需要处理异常。
+    try:
+        print('st.session_state.messages inside REGENERATE function:')
+        pprint.pprint(st.session_state.messages)
+        st.session_state.messages = st.session_state.messages[:-1]
+        html_file = main(input=st.session_state.messages[0]['content']) ### original code here.
+        # html_file = main(input=st.session_state.messages[-1]['content']) ### original code here.
+    except Exception as e:
+        print('Error:', e)
+        pass
+        
+    return html_file
+
+### authentication with a local yaml file.
+import yaml
+from yaml.loader import SafeLoader
+with open('./config.yaml') as file:
+    config = yaml.load(file, Loader=SafeLoader)
+authenticator = stauth.Authenticate(
+    config['credentials'],
+    config['cookie']['name'],
+    config['cookie']['key'],
+    config['cookie']['expiry_days'],
+    config['preauthorized']
+)
+
+user, authentication_status, username = authenticator.login('main')
+# user, authentication_status, username = authenticator.login('用户登录', 'main')
+
+
+### streamlit sidebar
+if authentication_status:
+    with st.sidebar:
+        st.markdown(
+            """
+            <style>
+            [data-testid="stSidebar"][aria-expanded="true"]{
+                min-width: 450px;
+                max-width: 450px;
+            }
+            """,
+            unsafe_allow_html=True,
+        )
+        ### siderbar的题目。
+        ### siderbar的题目。
+        # st.header(f'**大语言模型专家系统工作设定区**')
+        # st.header(f'**系统控制面板** ')
+        st.header(f'**欢迎 **{username}** 来到人工智能的世界** ♠')
+        # st.header(f'**欢迎 **{username}** 使用本系统** ') ## 用户登录显示。
+        st.write(f'_Large Language Model System Environment_')
+        authenticator.logout('登出', 'sidebar')
+        # st.divider()
+        
+        st.sidebar.button("清除记录，重启一轮新对话", on_click=clear_all, use_container_width=True, type='primary')
+        re_btn = st.sidebar.button("重新生成答案", use_container_width=True, type='secondary')
+        # if re_btn:
+        #     regenerate()
+        # re_btn = st.sidebar.button("重新生成答案", on_click=regenerate, use_container_width=True, type='primary')
+
+        ## 在sidebar上的三个分页显示，用st.tabs实现。
+        # tab_1, tab_2, tab_4 = st.tabs(['使用须知', '模型参数', '角色设定'])
+        tab_1, tab_2, tab_3, tab_4 = st.tabs(['基本介绍', '大模型参数', '提示词示例', '使用技巧'])
+
+        # with st.expander(label='**使用须知**', expanded=False):
+        with tab_1:
+            # st.markdown("#### 快速上手指南")
+            # with st.text(body="说明"):
+            #     st.markdown("* 重启一轮新对话时，只需要刷新页面（按Ctrl/Command + R）即可。")
+            with st.text(body="说明"):
+                st.markdown("""* **使用大型语言模型设计体系图、框架图、逻辑图、流程图、关系图主要有以下几个步骤:**
+
+    1. **明确目的和要表达的内容**
+    在开始之前,你需要明确你想用图表来表达什么内容, 以及它的目的是什么。这将为接下来的步骤提供指导。
+
+    2. **收集并组织相关信息**
+    根据你的目的,收集所有相关的信息、数据和要点。将它们按合理的方式分类和组织, 为后续生成图表做好准备。
+
+    3. **结构化输入**
+    将组织好的内容转化为语言模型可以理解的结构化输入。比如使用简单描述、列表、树状结构等形式。
+
+    4. **生成参考版本**
+    将结构化输入提交给大型语言模型, 让它尝试生成供参考的流程图、脑图或关系图。
+
+* 需要注意的是, 尽管大型语言模型可以生成很好的草图和初始版本, 但最终结果的质量仍然取决于你对目标和输入的描述质量。人工审查和调整是必不可少的环节。模型只是辅助工具, 无法完全替代人的判断和创造力。""")
+
+        ## 大模型参数
+        # with st.expander(label='**大语言模型参数**', expanded=True):
+        with tab_2:
+            max_tokens = st.slider(label='Max_Token（生成结果时最大字数）', min_value=100, max_value=4096, value=2048, step=100)
+            temperature = st.slider(label='Temperature (温度)', min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.8, step=0.1)
+            top_p = st.slider(label='Top_P (核采样)', min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.6, step=0.1)
+            frequency_penalty = st.slider(label='Frequency Penalty (重复度惩罚因子)', min_value=-2.0, max_value=2.0, value=1.0, step=0.1)
+            presence_penalty = st.slider(label='Presence Penalty (控制主题的重复度)', min_value=-2.0, max_value=2.0, value=1.0, step=0.1)
+
+        ## reset password widget
+        # try:
+        #     if authenticator.reset_password(st.session_state["username"], 'Reset password'):
+        #         st.success('Password modified successfully')
+        # except Exception as e:
+        #     st.error(e)
+
+        # with st.header(body="欢迎"):
+        #     st.markdown("# 欢迎使用大语言模型商业智能中心")
+        # with st.expander(label=("**重要的使用注意事项**"), expanded=True):
+        # with st.container():
+
+        ##NOTE： 在SQL场景去不需要展示这些提示词。
+        with tab_3:
+            # st.write("#### Prompt提示词参考资料")
+            st.code(body="你输出一个复杂的电子商务流程示意图，必须包含客户投诉退款环节。", language='plaintext')
+            st.code(body="给我一个复杂的业务需求分析流程图。", language='plaintext')
+            st.code(body="完整的Hermes客户体验流程图。", language='plaintext')
+            st.code(body="完整的苹果公司线下实体店客户历程图。", language='plaintext')
+            st.code(body="绘制一个横向的详细的IT运维流程示例。", language='plaintext')
+            st.code(body="画一个汽车4S店的用户历程的复杂流程（至少要包含：客户邀约，客户试驾等）。", language='plaintext')
+            st.code(body="绘制一张保险项目的甘特图。", language='plaintext')
+            st.code(body="画一个用户历程的复杂流程。", language='plaintext')
+            st.code(body="绘制一张复杂的绩效管理脑图。", language='plaintext')
+            st.code(body="给我一个复杂的客户体验脑图示例。", language='plaintext')
+            st.code(body="你给我一个全面质量管理的头脑风暴脑图。", language='plaintext')
+            st.code(body="给我一个全面且复杂的精益管理流程图，图上需要每一步的说明。", language='plaintext')
+            st.code(body="你做一个青少儿教育培训机构的完整电话邀约流程。", language='plaintext')
+            st.code(body="在上面流程的基础上，继续细化”系统设计“部分的内容。", language='plaintext')
+        
+        with tab_4:
+            st.markdown('''
+    1. 使用`下载图例`按钮，可以直接下载MHTML格式的文件，大部分浏览器支持直接打开。
+
+    1. 使用`下载代码`按钮，可以下载原始的Markdown代码，然后可以在类似 `https://mermaid.live/` 网站手动编辑。
+
+    1. 目前支持持续修改流程版本，但不建议过度修改。修改的中间过程内容不会被保存。
+    ''')
+
+
+elif authentication_status == False:
+    st.error('⛔ 用户名或密码错误！')
+elif authentication_status == None:
+    st.warning('⬆ 请先登录！')
+
+
+### 得到当前的时间
+def get_current_time():
+    beijing_tz = timezone('Asia/Shanghai')
+    beijing_time = datetime.now(beijing_tz)
+    current_time = beijing_time.strftime('%H:%M:%S')
+    return current_time
+
+## 显示Mermaid图的核心函数
+def mermaid(code: str):
+    # st.write(code) ### 检查输入的Mermaid Markdown代码。
+    from streamlit import components
+    
+    ### 以下返回的是HTML文件。
+    html_file = components.v1.html(
+        f"""
+        <pre class="mermaid">
+            {code}
+        </pre>
+
+        <script type="module">
+            import mermaid from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/mermaid@10/dist/mermaid.esm.min.mjs';
+            
+            mermaid.initialize({{ startOnLoad: true }});
+        </script>
+        """
+    ,
+    height=400, ##NOTE: 这里可以有效改变HTML页面的高度。
+    scrolling=True, ##NOTE: 可以实现滚动条。高度不在重要。
+    )
+    
+    ## 以下是以字符串的形式返回HTML代码。
+    html_file = str(f"""
+        <pre class="mermaid">
+            {code}
+        </pre>
+
+        <script type="module">
+            import mermaid from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/mermaid@10/dist/mermaid.esm.min.mjs';
+            
+            mermaid.initialize({{ startOnLoad: true }});
+        </script>
+        """)
+    
+    ## 以下是以字符串的形式, 且只返回code部分，为了可以在https://mermaid.live/ 编辑。
+    mermaid_str = code
+    
+    return html_file, mermaid_str
+    # return html_file
+
+
+def markdown_chart(input:str):
+    # """answer general questions.""" 
+    # final_prompt = f"""你是一个Mermaid Markdown方面的设计专家。你需要根据'我的要求'用Mermaid Markdown来画出对应的图。你仅需要提供Mermaid Markdown格式的代码，你不允许输出任何说明、解释或者提示的内容。
+    # '我的要求'如下：{user_input}"""
+    
+    # print('user_input now', user_input)
+    # st.session_state.messages.append(
+    #                 {"role": "user", "content": user_input})
+    # final_prompt = system_prompt + user_input
+
+    if input:
+        # st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": input})
+        # with st.chat_message("user"):
+        #     st.markdown(user_input) ## 这里只需要输出用户的prompt，而不是total prompt。
+
+        with st.chat_message("assistant", avatar="./llm_icon.png"):
+            message_placeholder = st.empty()
+            full_response = ""
+            # llm_response = chatgpt.chatgpt(user_prompt=final_prompt) ### original code here.
+            print('st.session_state.messages:')
+            pprint.pprint(st.session_state.messages)
+            # llm_response = chatgpt.chatgpt(user_prompt=st.session_state.messages) ### original code here.
+            chatgpt_response = openai_client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo-16k",
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": system_prompt},
+                {"role": "user", "content": json.dumps(st.session_state.messages, ensure_ascii=False)}, ##NOTE：注意这个形式。
+            ],
+            # messages=[
+            #     {"role": "system", "content": system_prompt},
+            #     {"role": "user", "content": st.session_state.messages[0]['content']},
+            # ], ### original code here.
+            stream=False,
+        )
+        
+            llm_response = chatgpt_response.choices[0].message.content
+            message_placeholder.markdown('结果如下：')
+            
+        st.session_state.messages.append(
+        {"role": "assistant", "content": llm_response})
+    
+    # llm_response = chatgpt.chatgpt(user_prompt=final_prompt) ### original code here.
+    
+    ###NOTE: 需要去除mermaid关键字，需要去除反引号。
+    try:
+        ### 删除所有的非Mermaid格式的字符，反引号前后的文字。
+        # pattern = r"mermaid\n(.*?\n?)"
+        # match = re.search(pattern, llm_response, re.DOTALL)
+        # if match:
+        #     md_input = match.group(1)
+        # md_input = str(re.split(r'^(.?)\nmermaid\n(.*?)\n*\n*(.*?)$', llm_response, flags=re.MULTILINE|re.DOTALL))
+        
+        
+        ### 尝试各种正则式，为了只保留Mermaid Markdown格式的内容。
+        pattern = r'```mermaid([\s\S]*?)```'
+        match = re.search(pattern, llm_response)
+
+        if match:
+            md_input = match.group(1).strip()
+        # print(md_input)
+        
+        if md_input:
+            md_input = md_input.replace('mermaid', '') ##! working！！！这里需要！
+            # md_input = md_input.replace('mermaid', ' ') ##! working！！！这里需要！
+        else:
+            md_input = llm_response.replace('mermaid', '') ##! working！！！这里需要！
+        md_input = md_input.replace("```", '') ###! working！注意这里需要去掉的是三个反引号(```)，而不是一个。
+    except Exception as e:
+        print('Error:', e)
+        md_input = llm_response
+    
+    # mermaid(md_input)
+    html_file = mermaid(md_input)
+    
+    # ##保存HTML的方法
+    # html_file = mermaid(md_input)
+    # # print('type of html_file:', type(html_file))
+    # with open('output.html', 'w', encoding='utf-8') as f: ### 可以保存HTML文件。
+    #     f.write(html_file)
+    
+    # from html2image import Html2Image
+    
+    # css_settings = '''
+    # .center {
+    # margin: auto;
+    # height: 500px;
+    # width: 500px;
+    # }
+    # body {
+    #     background-color: lightgrey;
+    #     height: 100%;
+    #     display: grid;
+    # }
+    # '''
+
+    # css_settings = "body {background: grey;}"
+    
+    
+    ###TODO：尝试将HTML文件转成图片，目前各种方法都不成功。
+    # hti = Html2Image()
+    # img_path = hti.screenshot(html_file='./output.html', save_as='html.png', size=(500, 200))
+    # img_path = hti.screenshot(html_file=html_file, save_as='html.png', css_str=css_settings, size=(500, 200))
+    # print('img path:', img_path)
+    
+    # diagram_time = get_current_time()
+    # st.success(body=f'程序运行完成！当前时间：{diagram_time}。', icon='💯')
+    
+    # return None
+    return html_file
+
+### 测试prompt
+# markdown_chart("画一个流程图，描述用户访问网站的流程。你只需要提供Mermaid Markdown格式的代码，不需要任何额外的说明或者解释")
+
+
+
+## 给按键设置的CSS，据说可以把button放在一起更加紧密。参见： https://discuss.streamlit.io/t/st-button-in-one-line/25966/6
+st.markdown("""
+            <style>
+                div[data-testid="column"] {
+                    width: fit-content !important;
+                    flex: unset;
+                }
+                div[data-testid="column"] * {
+                    width: fit-content !important;
+                }
+            </style>
+            """, unsafe_allow_html=True)
+
+## TODO：看看是否可以保持页面内容，在download button之后。
+# user_input = st.chat_input("说点什么吧...")
+def main(input):
+    # user_input = st.text_input(label='输入您的问题', placeholder='给我一个复杂的业务需求分析流程图。', label_visibility='visible')
+    if input:
+        # st.session_state.messages.append(user_input)
+        # with st.status('检索中...', expanded=False, state='running') as status:
+        with st.chat_message("user"):
+            st.markdown(input) ## 这里只需要输出用户的prompt，而不是total prompt。
+            st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": input})
+        spinner = st.spinner('处理中...请耐心等待')
+        with spinner:
+            html_file, mermaid_code = markdown_chart(input=input)
+            diagram_time = get_current_time()
+            st.success(body=f'程序运行完成！当前时间：{diagram_time}。', icon='💯')
+
+            ## 可以直接下载HTML文件。让可以展示所有的相关图片。
+            if html_file:
+                col1, col2, col3 = st.columns([1, 1, 8])
+                with col1:
+                    ste.download_button(
+                        label="下载图例",
+                        data=html_file,
+                        file_name='mydiagram.html',
+                        # mime='text/markdown',
+                    )
+                    # st.download_button(
+                    #     label="下载上述图例",
+                    #     data=html_file,
+                    #     file_name='mydiagram.html',
+                    #     # mime='text/markdown',
+                    # )
+                    
+                with col2:
+                    ste.download_button(
+                        label="下载代码",
+                        data=mermaid_code,
+                        file_name='mydiagram.txt',
+                        # mime='text/markdown',
+                    )
+                    # st.download_button(
+                    #     label="下载上述图例",
+                    #     data=html_file,
+                    #     file_name='mydiagram.html',
+                    #     # mime='text/markdown',
+                    # )
+
+                ##NOTE：上面的download button的高度与一般的st.button不同。
+                # with col2:
+                #     # st.button("重新生成答案")
+                #     print('st.session_state.messages now', st.session_state.messages)
+                #     st.button("重新生成答案", on_click=regenerate)
+                #     if re_btn:
+                #         regenerate()
+
+        return html_file
+
+
+# user_input = st.text_input("说点什么吧...")
+if __name__ == '__main__':
+    html_file = main(input=user_input)
+    
+    ##! working. 需要先在sidebar上设置re_btn，然后在这里调用regenerate函数。而不是在button里面直接用on-click来触发函数。
+    if re_btn:
+        regenerate()

chatgpt.py

@@ -0,0 +1,61 @@
+
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import requests
+import streamlit as st
+import openai
+from openai import OpenAI
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import csv
+import tempfile
+from tempfile import NamedTemporaryFile
+import pathlib
+from pathlib import Path
+import re
+from re import sub
+import matplotlib.pyplot as plt
+from itertools import product
+from tqdm import tqdm_notebook, tqdm, trange
+import time
+from time import sleep
+import pretty_errors
+import seaborn as sns
+from matplotlib.pyplot import style
+from rich import print
+import warnings
+warnings.filterwarnings('ignore')
+
+load_dotenv()
+### 设置openai的API key
+os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.environ['user_token']
+openai.api_key = os.environ['user_token']
+
+##NOTE: 需要注意OpenAI的版本
+def chatgpt(user_prompt, sys_prompt="You are professional consultant", openai_model="gpt-3.5-turbo-16k"):
+    # print('chatgpt mode starts!')
+    try:
+        openai_client = OpenAI()
+        chatgpt_response = openai_client.chat.completions.create(
+            model=openai_model,
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": sys_prompt},
+                {"role": "user", "content": user_prompt},
+            ],
+            stream=False,
+        )
+        
+        full_response = chatgpt_response.choices[0].message.content
+        print(full_response)
+    except Exception as e:
+        print(e)
+        full_response = "Sorry, I don't have an answer for that yet."
+    
+    # return chatgpt_response, full_response
+    return full_response
+
+# user_prompt = "where is Shanghai?"
+# system_prompt = "You are a helpful AI assistant."
+# full_response = chatgpt(user_prompt=user_prompt, sys_prompt=system_prompt)
+# print(full_response)

config.yaml

@@ -0,0 +1,61 @@
+credentials:
+  usernames:
+    joeshi:
+      email: [email protected]
+      name: joeshi
+      password: '$2b$12$8Jbjy0Cvq4UnXksw2PUa8.BOmssCExwIS/SrSZX4JwGWu1zJJ5Jxu' # To be replaced with hashed password
+    cindyji:
+      email: [email protected]
+      name: cindyji
+      password: '$2b$12$CA3Kc0sL0jVax7Wx0bbC7Op3edhtxlFUJkHS6ABjZCBN/1kbS3yem' # To be replaced with hashed password
+    test:
+      email: [email protected]
+      name: test
+      password: '$2b$12$RfaFTOmCII1x7X.U6O9u6OFjTlqYSK88EZy5Yy80nV.uxaxILSmsC' # To be replaced with hashed password, test
+    temp:
+      email: [email protected]
+      name: temp
+      password: '$2b$12$AvcADYBmeN77qFQvZ.mIf.fjMzJRgk/HH5OkLxCax6x3NsAQWrHki' # To be replaced with hashed password, test
+    guojing:
+      email: [email protected]
+      name: guojing
+      password: '$2b$12$NOBKb.j/KJzX1SrN2f9yQunnW3aGZmvK1Km.Cdl70Pmpb.jslRh7m' # To be replaced with hashed password, test
+    chengrui:
+      email: [email protected]
+      name: chengrui
+      password: '$2b$12$yru/vqM1aNEkG8yFt/3mvuULC8tllGEP0ht.nwuH14SBxvsire7g6' # To be replaced with hashed password, test
+    austins:
+      email: [email protected]
+      name: austins
+      password: '$2b$12$Sfjuq84o8OXUrAzy945gN.WZBH2vBNW22T7LeZnIS.CmqXrZuKja.' # To be replaced with hashed password, test
+    lhj:
+      email: [email protected]
+      name: lhj
+      password: '$2b$12$YYt7FgQ.61SJ6U9m0JJUgesMXmYjz1oQG37PlrDA6kh3YIZmG6Aai' # To be replaced with hashed password, test
+    apples:
+      email: [email protected]
+      name: apples
+      password: '$2b$12$/6kuag4n0De3taSZiyBuPOr7APy3pz1O7Ms/ICZMy1kxwRpH9ucK.' # To be replaced with hashed password, test
+    carriec:
+      email: [email protected]
+      name: carriec
+      password: '$2b$12$A8gBPYSbDgFgAbr9QGANUeZx6J0jYq56yuesd6FeWDeyTQ0DLURRS' # To be replaced with hashed password, test
+    wuqijun:
+      email: [email protected]
+      name: wuqijun
+      password: '$2b$12$I8jYTti0r9cajzMbP6wgN.5Dx8mqE89ZFZYE9a0L107JdqzTNWEpu' # To be replaced with hashed password, test
+    sunzhifeng:
+      email: [email protected]
+      name: sunzhifeng
+      password: '$2b$12$oGvNcCTX/cdgPigUMd.vwekjQoKz4EPg87Nqh7.K/gHoFrKKHdVPi' # To be replaced with hashed password, test
+    pattern:
+      email: [email protected]
+      name: sunzhifeng
+      password: '$2b$12$uEy0iXQg4LuwTivV7JmcGuWSL.Gn21RY7iD/lNxsPBtT0PGRvjuxi' # To be replaced with hashed password, test
+cookie:
+  expiry_days: 30
+  key: random_signature_key # Must be string
+  name: random_cookie_name
+preauthorized:
+  emails:
+  - [email protected]

requirements.txt

@@ -0,0 +1,15 @@
+Markdown==3.1.1
+matplotlib==3.7.2
+md_mermaid==0.1.1
+numpy==1.26.4
+openai==1.14.3
+pandas==2.2.1
+pretty_errors==1.2.25
+python-dotenv==1.0.1
+pytz==2024.1
+Requests==2.31.0
+rich==13.7.1
+seaborn==0.13.2
+streamlit==1.32.2
+streamlit_ext==0.1.10
+tqdm==4.66.2