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pages/Chatbot.py

@@ -0,0 +1,77 @@
+
+import streamlit as st
+import os
+import pickle
+import faiss
+import logging
+
+from multiprocessing import Lock
+from multiprocessing.managers import BaseManager
+from llama_index.callbacks import CallbackManager, LlamaDebugHandler
+from llama_index import VectorStoreIndex, Document,Prompt, SimpleDirectoryReader, ServiceContext, StorageContext, load_index_from_storage
+from llama_index.chat_engine import CondenseQuestionChatEngine;
+from llama_index.node_parser import SimpleNodeParser
+from llama_index.langchain_helpers.text_splitter import TokenTextSplitter
+from llama_index.constants import DEFAULT_CHUNK_OVERLAP
+from llama_index.response_synthesizers import get_response_synthesizer
+from llama_index.vector_stores.faiss import FaissVectorStore
+from llama_index.graph_stores import SimpleGraphStore
+from llama_index.storage.docstore import SimpleDocumentStore
+from llama_index.storage.index_store import SimpleIndexStore
+import tiktoken
+from logging import getLogger, StreamHandler, Formatter
+
+import common
+
+index_name = "./data/storage"
+pkl_name = "./data/stored_documents.pkl"
+
+custom_prompt = Prompt("""\
+  以下はこれまでの会話履歴と、ドキュメントを検索して回答する必要がある、ユーザーからの会話文です。
+  会話と新しい会話文に基づいて、検索クエリを作成します。回答は日本語で行います。
+  新しい会話文が挨拶の場合、挨拶を返してください。
+  新しい会話文が質問の場合、検索した結果の回答を返してください。
+  答えがわからない場合は正直にわからないと回答してください。
+  会話履歴:
+  {chat_history}
+  新しい会話文:
+  {question}
+  Search query:
+""")
+
+# # list of (human_message, ai_message) tuples
+custom_chat_history = [
+    (
+        'こんにちは、アシスタント。これから質問に答えて下さい。',
+        'こんにちは。了解しました。'
+    )
+]
+chat_history = []
+
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger("__name__")
+logger.debug("調査用ログ")
+
+common.check_login()
+
+st.title("💬 Chatbot")
+if "messages" not in st.session_state:
+    st.session_state["messages"] = [{"role": "assistant", "content": "お困りごとはございますか？"}]
+
+for msg in st.session_state.messages:
+    st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])
+
+if prompt := st.chat_input():
+    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+    st.chat_message("user").write(prompt)
+    response = st.session_state.chat_engine.chat(prompt)
+    # response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=st.session_state.messages)
+    msg = str(response)
+    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": msg})
+    st.chat_message("assistant").write(msg)
+
+if st.button("リセット",use_container_width=True):
+    st.session_state.chat_engine.reset()
+    st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "お困りごとはございますか？"}]
+    logger.info("reset")
+

pages/ChatbotWebRead.py

@@ -19,6 +19,8 @@ from llama_index import ListIndex, SimpleWebPageReader,TrafilaturaWebReader
 import tiktoken
 from logging import getLogger, StreamHandler, Formatter
 
+import common
+
 custom_prompt = Prompt("""\
   以下はこれまでの会話履歴と、ドキュメントを検索して回答する必要がある、ユーザーからの会話文です。
   会話と新しい会話文に基づいて、検索クエリを作成します。回答は日本語で行います。
@@ -39,6 +41,8 @@ logger = logging.getLogger("__name__")
 logger.debug("調査用ログ")
 
 
+common.check_login()
+
 st.title("💬 ChatbotWebRead")
 if "webmessages" not in st.session_state:
     st.session_state["webmessages"] = [{"role": "assistant", "content": "お困りごとはございますか？"}]

pages/ImportFile.py

@@ -11,8 +11,10 @@ from llama_index import Prompt, SimpleDirectoryReader
 
 from logging import getLogger, StreamHandler, Formatter
 
-index_name = "./storage"
-pkl_name = "stored_documents.pkl"
+import common
+
+index_name = "./data/storage"
+pkl_name = "./data/stored_documents.pkl"
 
 custom_prompt = Prompt("""\
   以下はこれまでの会話履歴と、ドキュメントを検索して回答する必要がある、ユーザーからの会話文です。
@@ -33,6 +35,8 @@ logging.basicConfig(level=logging.INFO)
 logger = logging.getLogger("__name__")
 logger.debug("調査用ログ")
 
+common.check_login()
+
 if "file_uploader_key" not in st.session_state:
     st.session_state["file_uploader_key"] = 0