Upload app.py

app.py

@@ -1,20 +1,13 @@
 import os
 import openai
 import gradio as gr
-import pandas as pd
 
-# Load embeddings from a CSV file
-def load_embeddings_from_csv(filename):
-    data = pd.read_csv(filename)
-    return data
 
-# Set up OpenAI API key
+#if you have OpenAI API key as a string, enable the below
 openai.api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY']
 
-# Load embeddings from the MSD.csv file
-embeddings = load_embeddings_from_csv("MSD.csv")
-
-# Messages configuration
+start_sequence = "\nAI:"
+restart_sequence = "\nHuman: "
 messages = [
     {
         "role": "system",
@@ -28,7 +21,7 @@ messages = [
             "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 "
-            "e suas percentagens. É critico que des 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 "
@@ -36,9 +29,13 @@ messages = [
             "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 deste processo "
-            "todos, da 6 hipotese de pre-diagnostico, com um paragrafo resumido sobre "
-            "o diagnóstico e recomendações em cada um. após cada um diz a "
+            "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, "
@@ -46,50 +43,54 @@ messages = [
         ),
     }
 ]
+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?"
 
-# Function to create responses using OpenAI API
-def openai_create(user_input_with_embeddings):
-    messages.append({"role": "user", "content": user_input_with_embeddings})
+def openai_create(user_input):
+    messages.append({"role": "user", "content": user_input})
     response = openai.ChatCompletion.create(
-        model="gpt-4",
-        messages=messages,
-        temperature=0.0,
-        top_p=1,
-        frequency_penalty=0,
-        presence_penalty=0.6,
-        stop=[" Human:", " AI:"]
+    model = "gpt-3.5-turbo",
+    messages = messages,
+    #prompt=prompt,
+    temperature=0.9,
+    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
 
-# Function to combine embeddings with user input
+
+
 def chatgpt_clone(input, history):
     history = history or []
     s = list(sum(history, ()))
     s.append(input)
-    
-    # Combine embeddings with user input
-    user_input_with_embeddings = ' '.join(s) + ' ' + ' '.join(map(str, embeddings.values))
-    
-    # Get response
-    output = openai_create(user_input_with_embeddings)
-    
+    inp = ' '.join(s)
+    output = openai_create(inp)
     history.append((input, output))
     return history, history
 
-# Create Gradio interface
+
+
+
 block = gr.Blocks(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="Olá, como posso ajudar?")
+    message = gr.Textbox(placeholder=prompt)
+    examples=[
+        ["Doi-me a cabeça!"],
+        ["Tenho febre, podes ajudar?."],
+    ],
     state = gr.State()
     submit = gr.Button("Enviar")
     submit.click(chatgpt_clone, inputs=[message, state], outputs=[chatbot, state])
 
-block.launch(inline=False)
+block.launch(inline=False)