# coding=utf8
from gpt_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, GPTSimpleVectorIndex, LLMPredictor, PromptHelper
from langchain import OpenAI
import gradio as gr
import sys
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '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'

def construct_index(directory_path):
    max_input_size = 4096
    num_outputs = 1
    max_chunk_overlap = 20
    chunk_size_limit = 600

    prompt_helper = PromptHelper(max_input_size, num_outputs, max_chunk_overlap, chunk_size_limit=chunk_size_limit)

    llm_predictor = LLMPredictor(llm=OpenAI(temperature=0.3, model_name="text-davinci-003", max_tokens=num_outputs))

    documents = SimpleDirectoryReader(directory_path).load_data()

    index = GPTSimpleVectorIndex.from_documents(documents)
    index.save_to_disk('index.json')

    return index


def chatbot(input_text):
    
    index = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk('index.json')
    response = index.query(input_text)
    return response.response

description = """

<center>Olá sou o Fly, fui treinado para responder perguntas baseadas na CD2 Retail Tech. Pergunte qualquer coisa. Caso eu não saiba, estarei aprendendo.
<img src="https://cdn.discordapp.com/attachments/1047272134931644526/1100145287529496687/GPTSUPER_AVATAR.png" width=200px></center>
"""

iface = gr.Interface(fn=chatbot,
                     inputs=gr.inputs.Textbox(lines=3, label='O quê gostaria de saber? Para melhor respondê-lo, como temos muitos parceiros, descreva melhor sobre o que deseja. EX: onde encontro o stand da empresa XPT, Localização da empresa XLZ, Oque é a exposuper?') ,
                     outputs=gr.inputs.Textbox(lines=5, label="Veja o que encontrei"),
                     description=description,
                     css=".gradio-container-3-23-0 {background-color: #e6e6e6} .gradio-container-3-23-0 .prose * {color: #55c1e5}",
                     title="Converse com Fly")

index = construct_index("docs")
iface.launch()