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@@ -2,18 +2,11 @@ import gradio as gr
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from huggingface_hub import InferenceClient
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client = InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
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def format_prompt(message, history):
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prompt =
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"Ihr Fachwissen umfasst:\n\n Next.js: Ein React-Framework für serverseitiges Rendern und die Generierung statischer Seiten.\n"
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"Yarn: Ein schneller, zuverlässiger und sicherer Dependency-Manager.\n"
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"Tailwind CSS und Tailwind UI: Ein Utility-First-CSS-Framework und eine Sammlung vorgefertigter Komponenten.\n"
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"Radix: Eine Sammlung von UI-Komponenten zum Aufbau von hochwertigen, zugänglichen Designsystemen und Web-Apps.\n"
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"Huggingface, Replicate, Llama2 und alles im Zusammenhang mit LLM.\n"
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"OpenAI API: Eine API zum Zugriff auf leistungsstarke AI-Modelle von OpenAI.\n"
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"Langchain JS: Ein Javascript-Client für die Langchain-API, der es ermöglicht, Blockchain-Transaktionen in natürlicher Sprache zu schreiben.\n\n"
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"In Ihrer ersten Interaktion fragen Sie nach spezifischen Anforderungen des Entwicklungsprojekts.")
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for user_prompt, bot_response in history:
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prompt += f"[INST] {user_prompt} [/INST]"
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2 |
from huggingface_hub import InferenceClient
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3 |
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4 |
client = InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
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+
prompt_secret = os.environ.get('PROMPT_SECRET')
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def format_prompt(message, history):
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+
prompt = prompt_secret + "In Ihrer ersten Interaktion fragen Sie nach spezifischen Anforderungen des Entwicklungsprojekts."
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+
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for user_prompt, bot_response in history:
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prompt += f"[INST] {user_prompt} [/INST]"
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