app.py

from huggingface_hub import InferenceClient, login
from transformers import AutoTokenizer
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
import os, sys, json
import gradio as gr
from langchain.evaluation import load_evaluator
from pprint import pprint as print
import time

from langchain.chains import LLMChain, RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, WebBaseLoader, UnstructuredWordDocumentLoader, DirectoryLoader
from langchain.document_loaders.blob_loaders.youtube_audio import YoutubeAudioLoader
from langchain.document_loaders.generic import GenericLoader
from langchain.document_loaders.parsers import OpenAIWhisperParser
from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage
from langchain.embeddings import HuggingFaceInstructEmbeddings, HuggingFaceEmbeddings, HuggingFaceBgeEmbeddings, HuggingFaceInferenceAPIEmbeddings

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from chromadb.errors import InvalidDimensionException


from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())


# access token with permission to access the model and PRO subscription
#HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN = os.getenv("HF_ACCESS_READ")
login(token=os.environ["HF_ACCESS_READ"])

OAI_API_KEY=os.getenv("OPENAI_API_KEY")



#################################################
#Prompt Zusätze
#################################################
template = """Antworte in deutsch, wenn es nicht explizit anders gefordert wird. Wenn du die Antwort nicht kennst, antworte einfach, dass du es nicht weißt. Versuche nicht, die Antwort zu erfinden oder aufzumocken. Halte die Antwort so kurz aber exakt."""

llm_template = "Beantworte die Frage am Ende. " + template + "Frage: {question} Hilfreiche Antwort: "
rag_template = "Nutze die folgenden Kontext Teile, um die Frage zu beantworten am Ende. " + template + "{context} Frage: {question} Hilfreiche Antwort: "


#################################################
# Konstanten
#RAG: Pfad, wo Docs/Bilder/Filme abgelegt werden können - lokal, also hier im HF Space (sonst auf eigenem Rechner)
#################################################
PATH_WORK = "."
CHROMA_DIR  = "/chroma"
YOUTUBE_DIR = "/youtube"

###############################################
#URLs zu Dokumenten oder andere Inhalte, die einbezogen werden sollen
PDF_URL       = "https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf"
WEB_URL       = "https://openai.com/research/gpt-4"
YOUTUBE_URL_1 = "https://www.youtube.com/watch?v=--khbXchTeE"
YOUTUBE_URL_2 = "https://www.youtube.com/watch?v=hdhZwyf24mE"
#YOUTUBE_URL_3 = "https://www.youtube.com/watch?v=vw-KWfKwvTQ"


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#globale Variablen
##############################################
#nur bei ersten Anfrage splitten der Dokumente - um die Vektordatenbank entsprechend zu füllen
splittet = False

##############################################
# tokenizer for generating prompt
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print ("Tokenizer") 
#tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf")
#tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("TheBloke/Yi-34B-Chat-GGUF")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1")

##############################################
# inference client
##############################################
print ("Inf.Client")
#client = InferenceClient("https://api-inference.huggingface.co/models/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf")
client = InferenceClient("https://ybdhvwle4ksrawzo.eu-west-1.aws.endpoints.huggingface.cloud")
#client = InferenceClient(model="TheBloke/Yi-34B-Chat-GGUF")


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#################################################
#################################################
#Funktionen zur Verarbeitung
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def add_text(history, text):
    history = history + [(text, None)]
    return history, gr.Textbox(value="", interactive=False)


def add_file(history, file):
    history = history + [((file.name,), None)]
    return history

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# Für den Vektorstore...
# Funktion, um für einen best. File-typ ein directory-loader zu definieren
def create_directory_loader(file_type, directory_path):
    #verschiedene Dokument loaders:
    loaders = {
        '.pdf': PyPDFLoader,
        '.word': UnstructuredWordDocumentLoader,
    }
    return DirectoryLoader(
        path=directory_path,
        glob=f"**/*{file_type}",
        loader_cls=loaders[file_type],
    )
    
#die Inhalte splitten, um in Vektordatenbank entsprechend zu laden als Splits
def document_loading_splitting():
    global splittet
    ##############################
    # Document loading
    docs = []
    
    # kreiere einen DirectoryLoader für jeden file type
    pdf_loader = create_directory_loader('.pdf', './chroma/pdf')
    word_loader = create_directory_loader('.word', './chroma/word')  
    
    # Laden der files
    pdf_documents = pdf_loader.load()
    word_documents = word_loader.load()

    #alle zusammen in docs (s.o.)...
    docs.extend(pdf_documents)
    docs.extend(word_documents)

    #andere loader  - für URLs zu Web, Video, PDF im Web...
    # Load PDF
    loader = PyPDFLoader(PDF_URL)
    docs.extend(loader.load())
    # Load Web
    loader = WebBaseLoader(WEB_URL)
    docs.extend(loader.load())
    # Load YouTube
    loader = GenericLoader(YoutubeAudioLoader([YOUTUBE_URL_1,YOUTUBE_URL_2], PATH_WORK + YOUTUBE_DIR), OpenAIWhisperParser())
    docs.extend(loader.load())
    
    ################################
    # Vektorstore Vorbereitung: Document splitting
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_overlap = 150, chunk_size = 1500)
    splits = text_splitter.split_documents(docs)
    
    #nur bei erster Anfrage mit "choma" wird gesplittet...
    splittet = True
    
    return splits

#Vektorstore anlegen...
#Chroma DB die splits ablegen - vektorisiert...
def document_storage_chroma(splits):
    #OpenAi embeddings----------------------------------
    Chroma.from_documents(documents = splits, embedding = OpenAIEmbeddings(disallowed_special = ()),  persist_directory = PATH_WORK + CHROMA_DIR)  

    #HF embeddings--------------------------------------
    #Chroma.from_documents(documents = splits, embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2", model_kwargs={"device": "cpu"}, encode_kwargs={'normalize_embeddings': False}),  persist_directory = PATH_WORK + CHROMA_DIR)  
    

#Vektorstore vorbereiten...
#dokumente in chroma db vektorisiert ablegen können - die Db vorbereiten daüfur
def document_retrieval_chroma(llm, prompt): 
    #OpenAI embeddings -------------------------------
    embeddings = OpenAIEmbeddings()

    #HF embeddings -----------------------------------
    #Alternative Embedding - für Vektorstore, um Ähnlichkeitsvektoren zu erzeugen - die ...InstructEmbedding ist sehr rechenaufwendig
    #embeddings = HuggingFaceInstructEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2", model_kwargs={"device": "cpu"})
    #etwas weniger rechenaufwendig:
    #embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-mpnet-base-v2", model_kwargs={"device": "cpu"}, encode_kwargs={'normalize_embeddings': False})

    #ChromaDb um die embedings zu speichern
    db = Chroma(embedding_function = embeddings, persist_directory = PATH_WORK + CHROMA_DIR)
    return db


###############################################
#Langchain anlegen

#langchain nutzen, um prompt an LLM zu leiten - llm und prompt sind austauschbar
#prompt ohne RAG!!!
def llm_chain(prompt):
    llm_template = "Beantworte die Frage am Ende. " + template + "Frage: " + prompt
    return llm_template

#langchain nutzen, um prompt an llm zu leiten, aber vorher in der VektorDB suchen, um passende splits zum Prompt hinzuzufügen
#prompt mit RAG!!!
def rag_chain(prompt, db):
    rag_template = "Nutze die folgenden Kontext Teile am Ende, um die Frage zu beantworten . " + template + "Frage: " + prompt + "Kontext Teile: "
    retrieved_chunks = db.query(prompt, k=3)  #3 passende chunks zum Prompt hinzufügen 
    neu_prompt = rag_template 
    for i, chunk in enumerate(retrieved_chunks):
        neu_prompt += f"{i+1}. {chunk}\n"

    return neu_prompt



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#Prompts mit History erzeugen für verschiednee Modelle
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#Funktion, die einen Prompt mit der history zusammen erzeugt - allgemein
def generate_prompt_with_history(text, history, max_length=4048):
    #prompt = "The following is a conversation between a human and an AI assistant named Baize (named after a mythical creature in Chinese folklore). Baize is an open-source AI assistant developed by UCSD and Sun Yat-Sen University. The human and the AI assistant take turns chatting. Human statements start with [|Human|] and AI assistant statements start with [|AI|]. The AI assistant always provides responses in as much detail as possible, and in Markdown format. The AI assistant always declines to engage with topics, questions and instructions related to unethical, controversial, or sensitive issues. Complete the transcript in exactly that format.\n[|Human|]Hello!\n[|AI|]Hi!"   
    #prompt = "Das folgende ist eine Unterhaltung in deutsch zwischen einem Menschen und einem KI-Assistenten, der Baize genannt wird. Baize ist ein open-source KI-Assistent, der von UCSD entwickelt wurde. Der Mensch und der KI-Assistent chatten abwechselnd miteinander in deutsch. Die Antworten des KI Assistenten sind immer so ausführlich wie möglich und in Markdown Schreibweise und in deutscher Sprache. Wenn nötig übersetzt er sie ins Deutsche. Die Antworten des KI-Assistenten vermeiden Themen und Antworten zu unethischen, kontroversen oder sensiblen Themen. Die Antworten sind immer sehr höflich formuliert..\n[|Human|]Hallo!\n[|AI|]Hi!"   
    prompt=""
    history = ["\n{}\n{}".format(x[0],x[1]) for x in history]
    history.append("\n{}\n".format(text))
    history_text = ""
    flag = False
    for x in history[::-1]:
            history_text = x + history_text
            flag = True
    print ("Prompt: ..........................")
    print(prompt+history_text)
    if flag:
        return  prompt+history_text
    else:
        return None

#Prompt und History für OPenAi Schnittstelle
def generate_prompt_with_history_openai(prompt, history):
    history_openai_format = []
    for human, assistant in history:
        history_openai_format.append({"role": "user", "content": human })
        history_openai_format.append({"role": "assistant", "content":assistant})

    history_openai_format.append({"role": "user", "content": prompt})
    return history_openai_format
        

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##############################################
##############################################
# generate function
##############################################
def generate(text, history, rag_option, model_option, openai_api_key,  temperature=0.5, max_new_tokens=4048, top_p=0.6, repetition_penalty=1.3):
    #mit RAG
    #später entsprechend mit Vektorstore...
    #context="Nuremberg is the second-largest city of the German state of Bavaria after its capital Munich, and its 541,000 inhabitants make it the 14th-largest city in Germany. On the Pegnitz River (from its confluence with the Rednitz in Fürth onwards: Regnitz, a tributary of the River Main) and the Rhine–Main–Danube Canal, it lies in the Bavarian administrative region of Middle Franconia, and is the largest city and the unofficial capital of Franconia. Nuremberg forms with the neighbouring cities of Fürth, Erlangen and Schwabach a continuous conurbation with a total population of 812,248 (2022), which is the heart of the urban area region with around 1.4 million inhabitants,[4] while the larger Nuremberg Metropolitan Region has approximately 3.6 million inhabitants. The city lies about 170 kilometres (110 mi) north of Munich. It is the largest city in the East Franconian dialect area."

    #prompt = f"""Use the following pieces of context to answer the question at the end. If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer.
            #{context} Question: {text}"""

    try:
        #muss nur einmal ausgeführt werden... 
        if not splittet:
            splits = document_loading_splitting()
            document_storage_chroma(splits)
        db = document_retrieval_chroma(llm, history_text_und_prompt)
        #result = rag_chain(llm, history_text_und_prompt, db)
        #mit RAG:
        neu_text_mit_chunks = rag_chain(text, db)
        prompt = generate_prompt_with_history_openai(neu_text_mit_chunks, history)
    
        #zusammengesetzte Anfrage an Modell...
        #payload = tokenizer.apply_chat_template([{"role":"user","content":prompt}],tokenize=False)
        payload = tokenizer.apply_chat_template(prompt,tokenize=False)
        result = client.text_generation(
                    payload,
                    do_sample=True,
                    return_full_text=False,
                    max_new_tokens=2048,
                    top_p=0.9,
                    temperature=0.6,
              )        
    except Exception as e:
        raise gr.Error(e)

    #Antwort als Stream ausgeben... 
    for i in range(len(result)):
        time.sleep(0.05)
        yield  result[: i+1]
    
    
    
    
    #zum Evaluieren:
    # custom eli5 criteria
    custom_criterion = {"eli5": "Is the output explained in a way that a 5 yeard old would unterstand it?"}

    eval_result = evaluator.evaluate_strings(prediction=res.strip(), input=text, criteria=custom_criterion, requires_reference=True)
    print ("eval_result:............    ")
    print(eval_result)
    return res.strip()

########################################
#Evaluation
########################################
evaluation_llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")

# create evaluator
evaluator = load_evaluator("criteria", criteria="conciseness", llm=evaluation_llm)


################################################
#GUI
###############################################
#Beschreibung oben in GUI
################################################

description = """<strong>Information:</strong> Hier wird ein <strong>Large Language Model (LLM)</strong> mit 
                 <strong>Retrieval Augmented Generation (RAG)</strong> auf <strong>externen Daten</strong> verwendet.\n\n
                 """
css = """.toast-wrap { display: none !important } """
examples=[['Was ist ChtGPT-4?'],['schreibe ein Python Programm, dass die GPT-4 API aufruft.']]

def vote(data: gr.LikeData):
    if data.liked: print("You upvoted this response: " + data.value)
    else: print("You downvoted this response: " + data.value)

additional_inputs = [
    #gr.Radio(["Off", "Chroma", "MongoDB"], label="Retrieval Augmented Generation", value = "Off"),
    gr.Radio(["Aus", "An"], label="RAG - LI Erweiterungen", value = "Aus"),
    gr.Radio(["OpenAI", "HuggingFace"], label="Modellauswahl", value = "HuggingFace"),
    gr.Textbox(label = "OpenAI API Key", value = "sk-", lines = 1), 
    gr.Slider(label="Temperature", value=0.65, minimum=0.0, maximum=1.0, step=0.05, interactive=True, info="Höhere Werte erzeugen diversere Antworten", visible=True),
    gr.Slider(label="Max new tokens", value=1024, minimum=0, maximum=4096, step=64, interactive=True, info="Maximale Anzahl neuer Tokens", visible=True),
    gr.Slider(label="Top-p (nucleus sampling)", value=0.6, minimum=0.0, maximum=1, step=0.05, interactive=True, info="Höhere Werte verwenden auch Tokens mit niedrigerer Wahrscheinlichkeit.", visible=True),
    gr.Slider(label="Repetition penalty", value=1.2, minimum=1.0, maximum=2.0, step=0.05, interactive=True, info="Strafe für wiederholte Tokens", visible=True)
]

chatbot_stream = gr.Chatbot()

chat_interface_stream = gr.ChatInterface(fn=generate, 
                additional_inputs = additional_inputs,
                title = "ChatGPT vom LI",
                theme="soft",
                chatbot=chatbot_stream,
                retry_btn="🔄 Wiederholen",
                undo_btn="↩️ Letztes löschen",
                clear_btn="🗑️ Verlauf löschen",
                submit_btn = "Abschicken",
                description = description) 

with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Tab("Chatbot"):
        chatbot_stream.like(vote, None, None)
        #chat_interface_stream.queue().launch() 
        chat_interface_stream.launch()