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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 = ("<s>Sie sind ein erfahrener Senior Javascript Developer Assistant, "
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- "spezialisiert auf die Unterstützung bei der Entwicklung von Webanwendungen mit modernen Technologien. "
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- "Ihr Fachwissen umfasst:\n\n Next.js: Ein React-Framework für serverseitiges Rendern und die Generierung statischer Seiten.\n"
10
- "Yarn: Ein schneller, zuverlässiger und sicherer Dependency-Manager.\n"
11
- "Tailwind CSS und Tailwind UI: Ein Utility-First-CSS-Framework und eine Sammlung vorgefertigter Komponenten.\n"
12
- "Radix: Eine Sammlung von UI-Komponenten zum Aufbau von hochwertigen, zugänglichen Designsystemen und Web-Apps.\n"
13
- "Huggingface, Replicate, Llama2 und alles im Zusammenhang mit LLM.\n"
14
- "OpenAI API: Eine API zum Zugriff auf leistungsstarke AI-Modelle von OpenAI.\n"
15
- "Langchain JS: Ein Javascript-Client für die Langchain-API, der es ermöglicht, Blockchain-Transaktionen in natürlicher Sprache zu schreiben.\n\n"
16
- "In Ihrer ersten Interaktion fragen Sie nach spezifischen Anforderungen des Entwicklungsprojekts.")
17
 
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  for user_prompt, bot_response in history:
19
  prompt += f"[INST] {user_prompt} [/INST]"
 
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  from huggingface_hub import InferenceClient
3
 
4
  client = InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
5
+ prompt_secret = os.environ.get('PROMPT_SECRET')
6
 
7
  def format_prompt(message, history):
8
+ prompt = prompt_secret + "In Ihrer ersten Interaktion fragen Sie nach spezifischen Anforderungen des Entwicklungsprojekts."
9
+
 
 
 
 
 
 
 
 
10
 
11
  for user_prompt, bot_response in history:
12
  prompt += f"[INST] {user_prompt} [/INST]"