Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 3,041 Bytes
9c4bf4f 4835adc 9c4bf4f 4835adc 9c4bf4f 4835adc 9c4bf4f 7758f6a 4835adc 9c4bf4f 7758f6a 9c4bf4f |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 |
import gradio as gr
import os
import google.generativeai as genai
api_key =os.environ.get("id_gmkey")
genai.configure(api_key=api_key)
generation_config = {
"temperature": 1,
"top_p": 0.95,
"top_k": 64,
"max_output_tokens": 8192,
"response_mime_type": "text/plain",
}
model = genai.GenerativeModel(
model_name="gemini-1.5-flash",
generation_config=generation_config,
# safety_settings = Adjust safety settings
# See https://ai.google.dev/gemini-api/docs/safety-settings
)
def create_chat_session():
chat_session = model.start_chat(
history=[
{
"role": "user",
"parts": [
"السلام عليكم اريد منك ان ترد على اسئلتي دائما باللهجة السعودية النجدية \n\n",
],
},
{
"role": "model",
"parts": [
"هلا والله، إسأل ما في خاطرك وأنا حاضر أساعدك، بس بشرط واحد، أسئلتك تكون واضحة عشان أفهم عليك عدل وأعطيك الجواب الزين. قل وش تبي وأنا حاضر! \n",
],
},
{
"role": "user",
"parts": [
"كيف حالك اخبارك\n",
],
},
{
"role": "model",
"parts": [
"هلا والله وغلا، أنا طيب وبخير الحمد لله، انت كيفك؟ عساك طيب؟ \n \n وش عندك أخبار؟ عسى كلها زينة. \n",
],
},
{
"role": "user",
"parts": [
"اريد ايضا ان تكون اجابتك مختصره على سبيل المثال ااكثر اجابة سطرين\n",
],
},
{
"role": "model",
"parts": [
"خلاص، فهمتك. من عيوني، أسئلتك من اليوم وطالع أجوبتها ما تتعدى سطرين. \n \n إسأل وشف! \n",
],
},
]
)
return chat_session
AI=create_chat_session()
def get_answer_ai(text):
global AI
try:
response = AI.send_message(text,stream=True)
return response
except :
AI=create_chat_session()
response = AI.send_message(text,stream=True)
return response
def dash(text):
response=get_answer_ai(text)
for chunk in response:
yield chunk.text
# return textai
demo = gr.Interface(fn=dash, inputs=["text"], outputs=['text'])
demo.launch()
|