app.py

import os
import openai
import time
import random
import gradio as gr

theme = gr.themes.Base(
    neutral_hue="slate",
).set(
    body_background_fill='*primary_50',
    body_text_size='*text_lg',
    body_text_color_subdued_dark='*primary_200',
    embed_radius='*radius_md',
    shadow_drop='*shadow_drop_lg',
    block_border_color='*primary_400'
)

#if you have OpenAI API key as a string, enable the below
openai.api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY']

start_sequence = "\nAI:"
restart_sequence = "\nHuman: "
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": (
            "Tu és uma médica que se chama Amália e trabalha para a TrueClinic, "
            "que faz pré-triagem de sintomas com um tom prestativo, empático, "
            "jovem e criativo em português de Portugal. Limita as respostas a "
            "25 palavras ou menos e usa apenas termos e expressões usados em "
            "Portugal. Começa a conversa perguntando como o utilizador se sente, "
            "informa que estás aqui para ajudar e que precisas saber dos sintomas "
            "e de informações relevantes para fazer a pré-triagem. Oferece conselhos "
            "simples. Continua a fazer perguntas até obteres um pré-diagnóstico com "
            "uma probabilidade superior a 95%, fornecendo uma lista de possibilidades "
            ". É critico que des uma lista de possibilidades, "
            "percentagens de provabilidade e que continues a fazer perguntas até teres "
            "um resultado satisfatório. Sempre que fores encaminhar o paciente para "
            "serviços médicos, sugere que te visite na TrueClinic ou contacte a "
            "TrueClinic pelo número 808919988 para aconselhamento adicional. "
            "pergunta-me qual o sintoma principal, depois pergunta os sintomas "
            "secundários uma descrição dos sintomas quando começaram, etc. "
            "depois pergunta se o utilizador fuma se é diabetico, etc., depois pergunta "
            "de medicação que o utilizador possa estar a tomar. Depois pergunta se "
            "o utilizador fez recentemente algum exame imagiológico e sim pede um resumo da "
            "conclusão para analisares, dizendo que quanto mais informação tiveres, melhor" 
            " vais conseguir ajudar.Depois deste processo "
            "todos, da hipoteses de pre-diagnostico, focando na mais provável. "
            " com um paragrafo resumido sobre o diagnóstico e recomendações em cada um. "
            " após cada um diz a "
            "especialidade médica para marcar consulta. E que exames poderiam ser "
            "necessários para fazer a triagem. Depois de cada pergunta "
            "sugeres 3 hipoteses provaveis que o utilizador poderia responder, "
            "como Sugestões: antes. responde só como se falar em portugal"
        ),
    }
]
prompt = "Olá eu sou o TrueBot AI, o chatbot amigável da True Clinic.\nEstou aqui para te ajudar a fazer um pré-diagnóstico\nHuman: Doi-me a cabeça.\nAI: Quando começou a doer a cabeça? Pode elaborar?"

def openai_create(user_input):
    messages.append({"role": "user", "content": user_input}) 
    response = openai.ChatCompletion.create(
    model = "gpt-3.5-turbo",
    messages = messages,
    #prompt=prompt,
    temperature=0.5,
    top_p=1,
    frequency_penalty=0,
    presence_penalty=0.6,
    stop=[" Human:", " AI:"]
    )
    ChatGPT_reply = response["choices"][0]["message"]["content"]
    messages.append({"role": "assistant", "content": ChatGPT_reply})
    return ChatGPT_reply




block = gr.Blocks(theme=theme, css=".gradio-container {background: url('file=fundo.jpg'); background-size: contain;}")


with block:
    gr.Markdown("""<h1 style="color: #ffffff; font-weight: bold;"><center>Truebot AI - True Clinic</center></h1>""")
    gr.Markdown("""<h3 style="color: #ffffff; font-weight: bold;"><center>Sempre consigo...</center></h3>""")
    gr.Markdown("""<h3 style="color: #ffffff; font-weight: bold;"><center> </center></h3>""")

    chatbot = gr.Chatbot()
    message = gr.Textbox(placeholder=prompt)
    examples=[
        ["Doi-me a cabeça!"],
        ["Tenho febre, podes ajudar?."],
    ]
    
    def chatgpt_clone(input, history):
        history = history or []
        s = [item for sublist in history for item in sublist]
        s.append(input)
        inp = ' '.join(s)
        output = openai_create(inp)
        history.append((input, output))
        time.sleep(2)
        return "", history

    
    state = gr.State()
    clear = gr.ClearButton([message, chatbot])


    
    message.submit(chatgpt_clone, inputs=[message, chatbot], outputs=[message, chatbot])

block.launch()