import openai
import gradio as gr
from gradio import HuggingFaceDatasetSaver

def openai_chat(prompt, api_key):
    openai.api_key = api_key
    completions = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt+"The following is the prompt from teacher working in canvas infrastructure",
        max_tokens=1024,
        temperature=0.5,
        stop=[" Human:", " AI:"]
    )
    message = completions.choices[0].text
    return message.strip()

def chatbot(input, api_key, history=[]):
    output = openai_chat(input, api_key)
    history.append((input, output))
    return history, history
article = "<br><br><br><br><br><br><br><br><br><br>"
api_key_input = gr.inputs.Textbox(label="Ключ OpenAI API", type="password")
article = "<br><br><br><br><br><br><br><br><br><br>"
iface = gr.Interface(
    fn=chatbot,
    inputs=["text", api_key_input, 'state'],
    outputs=["chatbot", 'state'],
    examples=[
        ["Создай план маршрута поездки в Мадрид на 7 дней с семьей, при этом учитывая наличие туристических достопримечательностей и музеев.."],
        ["Предложи варианты стратегий развития моего бизнеса: "],
        ["Подробно опиши как в русском языке действует это правило: "],
        ["Предложи решение этой математической задачи, с подробными комментариями к каждому действию: "],        
    ],
    cache_examples=False,
    title="GPT-3 Модель: Text-davinci-003",
    article = article,
    allow_flagging="manual"
)

iface.launch()