Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,7 @@
 import gradio as gr
+import shutil
+import os
+import subprocess
 from llama_index.core.llms import ChatMessage
 from llama_index.core.chat_engine.condense_plus_context import CondensePlusContextChatEngine
 from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex
@@ -7,120 +10,124 @@ from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
 from llama_index.core import Settings
 from llama_cpp import Llama
 
-# Load Llama model
-llm = Llama(
-    model_path=model_path = hf_hub_download(
-        repo_id="TheBLoke/zephyr-7b-beta-GGUF",  # Nama repo model
-        filename="zephyr-7b-beta.Q4_K_M.gguf",  # Nama file model
-        cache_dir="./models"  # Lokasi direktori untuk menyimpan model
-    )
-    return model_path,  # Sesuaikan path model
-    n_gpu_layers=1,  # Aktifkan GPU jika tersedia
-)
-model_path = hf_hub_download(
+# Fungsi untuk memasang ulang llama-cpp-python dengan dukungan CUDA
+def install_llama_with_cuda():
+    try:
+        # Baca file requirements.txt
+        with open("requirements.txt", "r") as f:
+            packages = f.read().splitlines()
+
+        # Install setiap paket dengan CMAKE_ARGS untuk dukungan CUDA
+        for package in packages:
+            subprocess.run(
+                [
+                    package, "--force-reinstall", "--no-cache-dir"
+                ],
+                env={"CMAKE_ARGS": "-DGGML_CUDA=on"},
+                check=True
+            )
+        # Periksa apakah CUDA Toolkit tersedia
+        if not shutil.which("nvcc"):
+            print("CUDA Toolkit tidak ditemukan. Pastikan sudah diinstal.")
+            return
+
+        print("Memasang ulang llama-cpp-python dengan dukungan CUDA...")
+        
+        print("llama-cpp-python berhasil diinstal ulang dengan dukungan CUDA.")
+    except subprocess.CalledProcessError as e:
+        print(f"Error saat menginstal ulang llama-cpp-python: {e}")
+    except Exception as e:
+        print(f"Kesalahan umum: {e}")
+
+# Fungsi untuk mengunduh model Llama
+def initialize_llama_model():
+    # Unduh model jika belum ada di direktori kerja
+    model_path = hf_hub_download(
         repo_id="TheBLoke/zephyr-7b-beta-GGUF",  # Nama repo model
         filename="zephyr-7b-beta.Q4_K_M.gguf",  # Nama file model
         cache_dir="./models"  # Lokasi direktori untuk menyimpan model
     )
     return model_path
-# Konfigurasi untuk indexing dokumen
-documents = SimpleDirectoryReader(input_files=[    "bahandokumen/bonus.txt",
+
+# Fungsi untuk mengatur konfigurasi Settings
+def initialize_settings(model_path):  # Terima model_path sebagai parameter
+    Settings.llm = LlamaCPP(
+        model_path=model_path,
+        model_kwargs={"n_gpu_layers": 0, # Sesuaikan dengan kebutuhan perangkat Anda
+                      "temperature": 0.7,  # Sesuaikan untuk respons yang lebih cepat
+                      "top_p": 0.9,       # Mengurangi eksplorasi token
+                     }  
+    )
+
+# Fungsi untuk Menginisialisasi Index
+def initialize_index():
+    # Tentukan dokumen input untuk pembacaan data
+    documents = SimpleDirectoryReader(input_files=["bahandokumen/K3.txt",
+                                                   "bahandokumen/bonus.txt",
                                                    "bahandokumen/cuti.txt",
                                                    "bahandokumen/disiplinkerja.txt",
                                                    "bahandokumen/fasilitas&bantuan.txt",
-                                                   "bahandokumen/fasilitaskerja.txt",
-                                                   "bahandokumen/hak.txt",
-                                                   "bahandokumen/hubunganpengusaha&serikat.txt",
-                                                   "bahandokumen/istilah.txt",
-                                                   "bahandokumen/jaminanserikat.txt",
-                                                   "bahandokumen/jamkes.txt",
-                                                   "bahandokumen/jamsos.txt",
-                                                   "bahandokumen/keluhkesah.txt",
-                                                   "bahandokumen/kenaikanupah.txt",
-                                                   "bahandokumen/kewajiban.txt",
-                                                   "bahandokumen/kompensasi.txt",
-                                                   "bahandokumen/larangan.txt",
-                                                   "bahandokumen/lembur.txt",
-                                                   "bahandokumen/luaskesepakatan.txt",
-                                                   "bahandokumen/mogok.txt",
-                                                   "bahandokumen/pelanggaran&sanksi.txt",
-                                                   "bahandokumen/pendidikan.txt",
-                                                   "bahandokumen/pengangkatan.txt",
-                                                   "bahandokumen/penilaian&promosi.txt",
-                                                   "bahandokumen/pensiun.txt",
-                                                   "bahandokumen/perjadin.txt",
-                                                   "bahandokumen/pesangon.txt",
-                                                   "bahandokumen/phk.txt",
-                                                   "bahandokumen/pihak.txt",
-                                                   "bahandokumen/pkb.txt",
-                                                   "bahandokumen/resign.txt",
-                                                   "bahandokumen/sanksi.txt",
-                                                   "bahandokumen/shift.txt",
-                                                   "bahandokumen/syaratkerja.txt",
-                                                   "bahandokumen/tatacara.txt",
-                                                   "bahandokumen/tka.txt",
-                                                   "bahandokumen/tunjangan.txt",
-                                                   "bahandokumen/uangpisah.txt",
-                                                   "bahandokumen/upah.txt",
                                                    "bahandokumen/upahlembur.txt",
                                                    "bahandokumen/waktukerja.txt"]).load_data()
 
-# Split dokumen menjadi node
-parser = SentenceSplitter(chunk_size=300, chunk_overlap=20)
-nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)
-
-# Set embeddings dan index
-embedding = HuggingFaceEmbedding("BAAI/bge-base-en-v1.5")
-Settings.llm = llm
-Settings.embed_model = embedding
+    parser = SentenceSplitter(chunk_size=150, chunk_overlap=10)
+    nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)
+    embedding = HuggingFaceEmbedding("BAAI/bge-base-en-v1.5")
+    Settings.embed_model = embedding
+    index = VectorStoreIndex(nodes)
+    return index
 
-index = VectorStoreIndex(nodes)
-
-# Retrieve data berdasarkan query
-retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=3)
-query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=3)
-
-# Setup chat engine
-chat_engine = CondensePlusContextChatEngine.from_defaults(
-    retriever=retriever,
-    verbose=True,
-)
+# Inisialisasi Mesin Chat
+def initialize_chat_engine(index):
+    from llama_index.core.prompts import PromptTemplate
+    from llama_index.core.chat_engine.condense_plus_context import CondensePlusContextChatEngine
+    retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=3)
+    chat_engine = CondensePlusContextChatEngine.from_defaults(
+        retriever=retriever,
+        verbose=True,
+    )
+    return chat_engine
 
-# Fungsi untuk merespons chat
-def generate_response(message, history):
+# Fungsi untuk menghasilkan respons chatbot
+def generate_response(message, history, chat_engine):
     chat_messages = [
         ChatMessage(
             role="system",
-            content="Anda adalah chatbot yang selalu menjawab pertanyaan dalam bahasa Indonesia dengan singkat dan ramah."
-        )
+            content="Anda adalah chatbot yang selalu menjawab pertanyaan secara singkat, ramah, dan jelas dalam bahasa Indonesia."
+        ),
     ]
+    response = chat_engine.stream_chat(message)
+    text = "".join(response.response_gen)  # Gabungkan semua token menjadi string
+    history.append((message, text))  # Tambahkan ke riwayat
+    return history
 
-    for human, ai in history:
-        chat_messages.append(ChatMessage(role="user", content=human))
-        chat_messages.append(ChatMessage(role="assistant", content=ai))
-
-    chat_messages.append(ChatMessage(role="user", content=message))
-
-    response = chat_engine.stream_chat(chat_messages)
-    text = ""
-    for token in response.response_gen:
-        text += token
-        yield text
-
-# Fungsi untuk mereset riwayat chat
-def clear_history():
-    chat_engine.reset()
-
-# Gradio UI
-with gr.Blocks() as demo:
-    with gr.Row():
+def clear_history(chat_engine):
+    chat_engine.clear()
+    
+# Inisialisasi Komponen Gradio untuk UI
+def launch_gradio(chat_engine):
+    with gr.Blocks() as demo:
+        # Mengatur tombol untuk menghapus riwayat chat
         clear_btn = gr.Button("Clear")
-        clear_btn.click(clear_history)
+        clear_btn.click(lambda: clear_history(chat_engine))
 
-    chat_interface = gr.ChatInterface(
-        fn=generate_response, 
-        clear_btn=clear_btn,
-        chatbot_style="default"
-    )
+        # Membuat antarmuka chat
+        chat_interface = gr.ChatInterface(
+            lambda message, history: generate_response(message, history, chat_engine)
+        )
+    demo.launch()
 
-demo.launch()
+# Fungsi Utama untuk Menjalankan Aplikasi
+def main():
+    install_llama_with_cuda()
+    # Unduh model dan inisialisasi pengaturan
+    model_path = initialize_llama_model()
+    initialize_settings(model_path)  # Mengirimkan model_path ke fungsi initialize_settings
+    # Inisialisasi index dan engine
+    index = initialize_index()
+    chat_engine = initialize_chat_engine(index)
+    # Luncurkan antarmuka
+    launch_gradio(chat_engine)
+    
+if __name__ == "__main__":
+    main()