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@@ -1,13 +1,15 @@
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  import gradio as gr
2
 
3
- def mock_question_answer(question):
4
  # 假資料模擬回答
5
  answers = {
6
  "文件的核心觀點是什麼?": "這份文件的核心觀點是關於人工智慧如何提升工作效率。",
7
  "有哪些關鍵詞或數據?": "關鍵詞包括:人工智慧、工作效率、數據分析。",
8
  "文件的摘要是什麼?": "這份文件討論了如何利用人工智慧工具,提升企業的運營效率和決策速度。"
9
  }
10
- return answers.get(question, "抱歉,我無法回答這個問題。請嘗試其他問題!")
 
 
11
 
12
  def mock_summary():
13
  # 假資料模擬摘要
@@ -29,8 +31,8 @@ with gr.Blocks() as demo:
29
 
30
  with gr.Column():
31
  gr.Markdown("### 對話區域")
32
- question = gr.Textbox(label="提出問題,例如:文件的核心觀點是什麼?")
33
- answer = gr.Textbox(label="回答", interactive=False)
34
  ask_button = gr.Button("提問")
35
 
36
  with gr.Column():
@@ -41,7 +43,8 @@ with gr.Blocks() as demo:
41
  with gr.Tab("其他功能"):
42
  gr.Markdown("此處可以添加更多功能卡片")
43
 
44
- ask_button.click(mock_question_answer, inputs=[question], outputs=[answer])
 
45
  summary_button.click(mock_summary, inputs=[], outputs=[summary])
46
 
47
  demo.launch()
 
1
  import gradio as gr
2
 
3
+ def mock_question_answer(question, history):
4
  # 假資料模擬回答
5
  answers = {
6
  "文件的核心觀點是什麼?": "這份文件的核心觀點是關於人工智慧如何提升工作效率。",
7
  "有哪些關鍵詞或數據?": "關鍵詞包括:人工智慧、工作效率、數據分析。",
8
  "文件的摘要是什麼?": "這份文件討論了如何利用人工智慧工具,提升企業的運營效率和決策速度。"
9
  }
10
+ response = answers.get(question, "抱歉,我無法回答這個問題。請嘗試其他問題!")
11
+ history.append((question, response))
12
+ return history, response
13
 
14
  def mock_summary():
15
  # 假資料模擬摘要
 
31
 
32
  with gr.Column():
33
  gr.Markdown("### 對話區域")
34
+ chatbot = gr.Chatbot(label="聊天記錄")
35
+ question = gr.Textbox(label="輸入問題,例如:文件的核心觀點是什麼?")
36
  ask_button = gr.Button("提問")
37
 
38
  with gr.Column():
 
43
  with gr.Tab("其他功能"):
44
  gr.Markdown("此處可以添加更多功能卡片")
45
 
46
+ history = gr.State([])
47
+ ask_button.click(mock_question_answer, inputs=[question, history], outputs=[chatbot, chatbot])
48
  summary_button.click(mock_summary, inputs=[], outputs=[summary])
49
 
50
  demo.launch()