import gradio as gr
import requests
import mimetypes
import json, os
import asyncio
import aiohttp
LLM_API = os.environ.get("LLM_API")
LLM_URL = os.environ.get("LLM_URL")
USER_ID = "HuggingFace Space"
async def send_chat_message(LLM_URL, LLM_API, user_input, file_id):
payload = {
"inputs": {},
"query": user_input,
"response_mode": "streaming",
"conversation_id": "",
"user": USER_ID,
"files": [{
"type": "image",
"transfer_method": "local_file",
"upload_file_id": file_id
}]
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{LLM_URL}/chat-messages",
headers={"Authorization": f"Bearer {LLM_API}"},
json=payload
) as response:
if response.status == 404:
return "Error: Endpoint not found (404)"
last_thought = None
async for line in response.content:
if line:
try:
data = json.loads(line.decode("utf-8").replace("data: ", ""))
if data.get("data", {}).get("outputs", {}).get("answer"):
last_thought = data["data"]["outputs"]["answer"]
break
except Exception:
continue
return last_thought.strip() if last_thought else "Error: No answer found."
async def upload_file(LLM_URL, LLM_API, file_path, user_id):
if not os.path.exists(file_path):
return f"Error: File {file_path} not found"
mime_type, _ = mimetypes.guess_type(file_path)
with open(file_path, 'rb') as f:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
form_data = aiohttp.FormData()
form_data.add_field('file', f, filename=file_path, content_type=mime_type)
form_data.add_field('user', user_id)
async with session.post(
f"{LLM_URL}/files/upload",
headers={"Authorization": f"Bearer {LLM_API}"},
data=form_data
) as response:
if response.status == 404:
return "Error: Upload endpoint not found"
text = await response.text()
try:
json_resp = json.loads(text)
return json_resp
except json.JSONDecodeError:
return "Error: Upload returned invalid JSON"
async def handle_input(file_path, user_input):
upload_response = await upload_file(LLM_URL, LLM_API, file_path, USER_ID)
if isinstance(upload_response, str) and "Error" in upload_response:
return upload_response
file_id = upload_response.get("id")
if not file_id:
return "Error: No file ID from upload"
return await send_chat_message(LLM_URL, LLM_API, user_input, file_id)
# --- Gradio UI 設定 --- 定義界面標題和描述
TITLE = """Multimodal RAG Playground 💬 輸入工地照片，生成工地場景及相關法規和缺失描述
"""
SUBTITLE = """"""
LINKS = """
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基於機器閱讀理解和指令微調的統一信息抽取框架之診斷書醫囑資訊擷取分析
"""
examples = [
['DEMO/DEMO_0004.jpg', '0004-51'],
['DEMO/DEMO_0005.jpg', '0005-92'],
['DEMO/DEMO_0006.jpg', '0006-281'],
['DEMO/DEMO_0008.jpg', '0008-281'],
['DEMO/DEMO_0011.jpg', '0011-108'],
]
with gr.Blocks() as demo:
gr.HTML(TITLE)
gr.HTML(SUBTITLE)
gr.HTML(LINKS)
with gr.Row():
image_input = gr.Image(label='📷 上傳照片', type='filepath')
text_input = gr.Textbox(label='💬 輸入問題描述', value="分析一下這張工地場景照片")
output_box = gr.Textbox(label="📝 回應結果", lines=8)
submit_button = gr.Button("🚀 開始分析")
submit_button.click(
fn=handle_input,
inputs=[image_input, text_input],
outputs=[output_box]
)
gr.Examples(
examples=examples,
inputs=[image_input, text_input],
outputs=[output_box],
label="點擊以下範例自動帶入"
)
demo.launch()