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app.py
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@@ -1,7 +1,221 @@
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import gradio as gr
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1 |
+
import os
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2 |
+
import openai
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3 |
+
import json
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4 |
+
import tiktoken
|
5 |
import gradio as gr
|
6 |
+
import time
|
7 |
|
8 |
+
"""
|
9 |
+
使用azure openai作为GPT模型
|
10 |
+
进行cobol代码分析
|
11 |
+
UI采用gradio框架
|
12 |
+
UI使用chatbot进行交互
|
13 |
+
已经实现chatbot的交互问答以及历史记录显示和历史内容保存
|
14 |
+
chatbot上面不显示prompt内容
|
15 |
+
实现稳定输出和创造性输出的切换
|
16 |
|
17 |
+
TODO:
|
18 |
+
1.还需要一个 stop 生成
|
19 |
+
2.流式stream输出
|
20 |
+
3.few-shot learning sample
|
21 |
+
"""
|
22 |
+
|
23 |
+
# 通过max_response_tokens控制回复的长度
|
24 |
+
max_response_tokens = 8000
|
25 |
+
history_show = []
|
26 |
+
temperature=0.5
|
27 |
+
top_p=0.95
|
28 |
+
|
29 |
+
# Load config values
|
30 |
+
with open('config.json') as config_file:
|
31 |
+
config_details = json.load(config_file)
|
32 |
+
|
33 |
+
# Setting up the deployment name 这个地方不是模型名字,是Azure OpenAI的部署名字
|
34 |
+
chatgpt_model_name = config_details['CHATGPT_MODEL']
|
35 |
+
openai.api_type = "azure"
|
36 |
+
# The API key for your Azure OpenAI resource.
|
37 |
+
openai.api_key = config_details['OPENAI_API_KEY']
|
38 |
+
# The base URL for your Azure OpenAI resource. e.g. "https://<your resource name>.openai.azure.com"
|
39 |
+
openai.api_base = config_details['OPENAI_API_BASE']
|
40 |
+
# Currently Chat Completions API have the following versions available: 2023-03-15-preview
|
41 |
+
openai.api_version = config_details['OPENAI_API_VERSION']
|
42 |
+
|
43 |
+
def radio_change(choice):
|
44 |
+
global temperature,top_p
|
45 |
+
if choice=="安定出力":
|
46 |
+
temperature=0.5
|
47 |
+
top_p=0.95
|
48 |
+
elif choice=="積極出力":
|
49 |
+
temperature=0.7
|
50 |
+
top_p=0.95
|
51 |
+
|
52 |
+
# Defining a function to send the prompt to the ChatGPT model
|
53 |
+
# More info : https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/openai/how-to/chatgpt?pivots=programming-language-chat-completions
|
54 |
+
def cobol_analysis_process(history, messages, model_name, max_response_tokens=500):
|
55 |
+
print("temperature=",temperature,"top_p=",top_p)
|
56 |
+
response = openai.ChatCompletion.create(
|
57 |
+
engine=model_name,
|
58 |
+
messages=messages,
|
59 |
+
temperature=temperature,
|
60 |
+
top_p=top_p,
|
61 |
+
# temperature=0.7,
|
62 |
+
# top_p=0.95,
|
63 |
+
max_tokens=max_response_tokens,
|
64 |
+
frequency_penalty=0,
|
65 |
+
presence_penalty=0,
|
66 |
+
# stop="非非",
|
67 |
+
stream=True,
|
68 |
+
)
|
69 |
+
# print("response",response)
|
70 |
+
print("===========history",history)
|
71 |
+
history[-1][1] = ""
|
72 |
+
history_show[-1][1] = ""
|
73 |
+
for response_ in response:
|
74 |
+
for choice in response_.choices:
|
75 |
+
history[-1][1] += choice.delta.content if "content" in choice.delta else ""
|
76 |
+
history_show[-1][1] += choice.delta.content if "content" in choice.delta else ""
|
77 |
+
|
78 |
+
# Defining a function to print out the conversation in a readable format
|
79 |
+
# def print_conversation(messages):
|
80 |
+
# for message in messages:
|
81 |
+
# print(f"[{message['role'].upper()}]")
|
82 |
+
# print(message['content'])
|
83 |
+
# print()
|
84 |
+
|
85 |
+
def preprocess(history):
|
86 |
+
# print("history",history)
|
87 |
+
base_system_message = "あなたは優秀なCOBOLコード分析者です。あなたの仕事は要件に基づいてCOBOLコードを分析し、結果を出力することです。結果は日本語で出力する必要があります。"
|
88 |
+
messages=[{"role": "system", "content": base_system_message}]
|
89 |
+
for content in history:
|
90 |
+
messages.append({"role": "user", "content": content[0]})
|
91 |
+
if content[1] is not None:
|
92 |
+
messages.append({"role": "assistant", "content": content[1]})
|
93 |
+
print("messages",messages)
|
94 |
+
# response = cobol_analysis_process(messages, chatgpt_model_name, max_response_tokens)
|
95 |
+
# history[-1] = (history[-1][0], response)
|
96 |
+
cobol_analysis_process(history,messages, chatgpt_model_name, max_response_tokens)
|
97 |
+
# print_conversation(messages)
|
98 |
+
|
99 |
+
# 点击【提出】按钮后调用greet函数进行处理
|
100 |
+
def greet(history,user_input,analysis_options):
|
101 |
+
# print("==========analysis_options=============",analysis_options)
|
102 |
+
analysis_content=""
|
103 |
+
if analysis_options=="全体概要 入出力 COPY句 サブルーチン解析":
|
104 |
+
analysis_content="""
|
105 |
+
1.概述一下这个程序主要做了什么,全体程序的数据流程以及每个模块的主要内容。全体概要进行说明并使用table表格输出内容。\n
|
106 |
+
2.程序中所有的入力参数和出力参数,要求使用table表格分别表示,要求每一个对象要有简要的介绍。要再次确认不能有遗漏项目。\n
|
107 |
+
3.程序中所有的COPY句(COPY文),总结成list表格显示。要求每一个对象要有简要的介绍。要再次确认不能有遗漏项目,所有的COPY句都要总结并在list中输出。\n
|
108 |
+
4.全体程序中使用的子程序,包括CALL呼叫的子程序,调用外部文件的子程序。这些子程序总结成list表格显示。要求每一个对象要有简要的介绍。要再次确认不能有遗漏项目。
|
109 |
+
"""
|
110 |
+
elif analysis_options=="データ定義分析":
|
111 |
+
analysis_content="""
|
112 |
+
1.要求分析每一行COBOL代码,不能遗漏任何数据定义行,分析内容使用table表格输出
|
113 |
+
2.数据定义内容输出格式[等级][项目名][数据类型][长度][初期値]
|
114 |
+
3.PIC Xデータ型は文字型,PIC 9データ型は数値型
|
115 |
+
"""
|
116 |
+
elif analysis_options=="IF ELSE END解析":
|
117 |
+
analysis_content="""
|
118 |
+
要求:根据下面的要求以及分析例子分析上面的COBOL代码并使用table表格输出结果
|
119 |
+
1. 分析每一行cobol代码
|
120 |
+
2. 分析WHILE语句中条件内容
|
121 |
+
3. 全部IF ... OR ... ELSE ... END条件语句中条件,变量名,变量数值或者字段内容变化,MOVEコマンド内容,DISPLAY显示的内容,VCALL调用的子程序内容,PERFORM调用内容,RETURN返回内容。这些内容要使用table表格简要表示(tabel列内容包括 [行番号],[コマンド/条件],[層級],[変数名],[変数の変化],[MOVEコマンド内容],[DISPLAY内容],[CALL内容],[PERFORM内容],[RETURN内容])
|
122 |
+
4. [コマンド/条件]列需要把条件语句的全部内容都写入,条件语句结束标志END和ELSE需要单独一行加入[コマンド/条件]列,嵌套多层IF条件语句中的每一个ELSE,END都不能省略。
|
123 |
+
5. 程序中注释的语句不需要分析,不需要输出结果
|
124 |
+
6. 如果有嵌套IF ... ELSE ... IF ... ELSE ... END ... END 需要table中明确表示层级关系
|
125 |
+
7. 如果是同级别IF ... ELSE ... END table中层级关系数字相同
|
126 |
+
8. 如果有嵌套 WHILE 需要table中明确表示层级关系
|
127 |
+
9. CASE OF END语句不要表示[層級]数值
|
128 |
+
10. 如果是同级别WHILE, table中层级关系数字相同
|
129 |
+
11. RETURN: S 表示程序终了,在[RETURN内容]列输出[プログラム終了]
|
130 |
+
12. DISPLAY语句需要把全部内容显示在[DISPLAY内容]列,不能遗漏内容
|
131 |
+
例:DISPLAY "FMクブン エラー4 HINCODE = " L-HINCODE
|
132 |
+
输出 '"FMクブン エラー4 HINCODE = " L-HINCODE'
|
133 |
+
13. [変数の変化]列需要明确表示变数的变化状况。
|
134 |
+
例:IF: NB-CNT > 0
|
135 |
+
输出 NB-CNTが0より大きい場合
|
136 |
+
例:IF: L-FM = "1"
|
137 |
+
输出 L-FMが1となる場合
|
138 |
+
"""
|
139 |
+
elif analysis_options=="TABLE COND ACT END解析":
|
140 |
+
analysis_content="""
|
141 |
+
要求分析每一行cobol代码,结果使用table表格显示
|
142 |
+
如果有嵌套TABLE COND ACT END需要table中明确表示层级关系
|
143 |
+
同一个TABLE COND ACT END中所有的层级都相同
|
144 |
+
全部TABLE COND ACT END语句中条件,变量名,判断条件,判断结果。这些内容要使用table表格简要表示(tabel列内容包括 [行番号],[条件],[層級],[変数名],[判断条件],[判断结果])
|
145 |
+
例:
|
146 |
+
005070 TABLE: MSKSJ010
|
147 |
+
005080 COND: MSKSJ010
|
148 |
+
005090 NHINW-KBN2 (9) = "1" :Y,Y,N,N,N: MSKSJ010
|
149 |
+
005130 ACT: MSKSJ010
|
150 |
+
005230 NSKD1-KBN12 := "3" :-,-,-,-,X: MSKSJ010
|
151 |
+
005240 END: MSKSJ010
|
152 |
+
|
153 |
+
[行番号] 005090
|
154 |
+
[条件] NHINW-KBN2 (9) = "1"
|
155 |
+
[層級] 1
|
156 |
+
[変数名] NHINW-KBN2 (9)
|
157 |
+
[判断条件/変数値変化] "1" かどうかのチェック
|
158 |
+
[判断結果] :Y,Y,N,N,N:
|
159 |
+
"""
|
160 |
+
elif analysis_options=="コード解析":
|
161 |
+
analysis_content="""分析上面每一行cobol代码,不能有遗漏的代码行,使用table输出结果。table表格的列名[行番号 COBOLコード コード解析結果]
|
162 |
+
sample 1:
|
163 |
+
clang0 DS_START_PROC SECTION.
|
164 |
+
行番号:clang0
|
165 |
+
COBOLコード:DS_START_PROC SECTION
|
166 |
+
コード解析結果:DS_START_PROCというセクションの開始を宣言しています。
|
167 |
+
sample 2:
|
168 |
+
001120 UNTIL: X = MTOSM2W-KOSU
|
169 |
+
行番号:001120
|
170 |
+
COBOLコード:UNTIL: X = MTOSM2W-KOSU
|
171 |
+
コード解析結果:この行は、XがMTOSM2W-KOSUと等しいまでのループを示しています。
|
172 |
+
"""
|
173 |
+
elif analysis_options=="カスタマイズprompt":
|
174 |
+
analysis_content=""
|
175 |
+
history_show.append([analysis_options+"\n\n"+user_input, None])
|
176 |
+
if user_input != "":
|
177 |
+
user_input = user_input+"\n\n"+analysis_content
|
178 |
+
else:
|
179 |
+
user_input = ""
|
180 |
+
print("user_input==========",user_input)
|
181 |
+
history.append([user_input, None])
|
182 |
+
# print("history", history)
|
183 |
+
preprocess(history)
|
184 |
+
return history_show, gr.Textbox(value="", interactive=False)
|
185 |
+
|
186 |
+
def bot(history_show):
|
187 |
+
yield history_show
|
188 |
+
|
189 |
+
def print_like_dislike(x: gr.LikeData):
|
190 |
+
print(x.index, x.value, x.liked)
|
191 |
+
|
192 |
+
# 页面内容输出控制
|
193 |
+
with gr.Blocks() as demo:
|
194 |
+
gr.Markdown("""
|
195 |
+
<h1 style="text-align: center;">COBOL解析</h1>
|
196 |
+
""") # 设置标题 可以使用markdown语法
|
197 |
+
chatbot = gr.Chatbot(
|
198 |
+
[],
|
199 |
+
elem_id="chatbot",
|
200 |
+
bubble_full_width=False,
|
201 |
+
show_copy_button=True,
|
202 |
+
avatar_images=(None, (os.path.join(os.path.dirname(__file__), "1.png"))),
|
203 |
+
)
|
204 |
+
analysis_options = gr.Dropdown(['全体概要 入出力 COPY句 サブルーチン解析', 'データ定義分析', 'IF ELSE END解析', 'TABLE COND ACT END解析', 'コード解析', 'カスタマイズprompt'], label="解析タイプ選択")
|
205 |
+
radio=gr.Radio(["安定出力", "積極出力"], label="ランダム性制御", info="「安定出力」を採用するとモデルはより多くの決定論的な応答を生成します。「積極出力」を採用するとより多くの創造的な応答が生じます。")
|
206 |
+
user_input = gr.Textbox(scale=4,show_label=False,placeholder="user input", container=False,lines=1) # 设置输入框
|
207 |
+
# 使用gr.ClearButton来清空chatbot记录的内容
|
208 |
+
clear1 = gr.ClearButton([user_input],value="入力コンテンツクリア")
|
209 |
+
clear2 = gr.ClearButton([user_input, chatbot],value="Chatコンテンツクリア")
|
210 |
+
radio.change(fn=radio_change, inputs=radio)
|
211 |
+
txt_msg = user_input.submit(greet, [chatbot,user_input,analysis_options],[chatbot,user_input], queue=False).then(
|
212 |
+
bot, chatbot, chatbot, api_name="bot_response"
|
213 |
+
)
|
214 |
+
txt_msg.then(lambda: gr.Textbox(interactive=True), None, [user_input], queue=False)
|
215 |
+
|
216 |
+
chatbot.like(print_like_dislike, None, None)
|
217 |
+
|
218 |
+
|
219 |
+
demo.queue()
|
220 |
+
if __name__ == "__main__":
|
221 |
+
demo.launch(share=True)
|