gpt-academic / crazy_functions /高级功能函数模板.py
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cd145c0
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history blame
3.21 kB
from toolbox import CatchException, update_ui
from .crazy_utils import request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive
import datetime, re
@CatchException
def 高阶功能模板函数(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, web_port):
"""
txt 输入栏用户输入的文本,例如需要翻译的一段话,再例如一个包含了待处理文件的路径
llm_kwargs gpt模型参数,如温度和top_p等,一般原样传递下去就行
plugin_kwargs 插件模型的参数,暂时没有用武之地
chatbot 聊天显示框的句柄,用于显示给用户
history 聊天历史,前情提要
system_prompt 给gpt的静默提醒
web_port 当前软件运行的端口号
"""
history = [] # 清空历史,以免输入溢出
chatbot.append(("这是什么功能?", "[Local Message] 请注意,您正在调用一个[函数插件]的模板,该函数面向希望实现更多有趣功能的开发者,它可以作为创建新功能函数的模板(该函数只有20多行代码)。此外我们也提供可同步处理大量文件的多线程Demo供您参考。您若希望分享新的功能模组,请不吝PR!"))
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 # 由于请求gpt需要一段时间,我们先及时地做一次界面更新
for i in range(5):
currentMonth = (datetime.date.today() + datetime.timedelta(days=i)).month
currentDay = (datetime.date.today() + datetime.timedelta(days=i)).day
i_say = f'历史中哪些事件发生在{currentMonth}{currentDay}日?用中文列举两条,然后分别给出描述事件的两个英文单词。' + '当你给出关键词时,使用以下json格式:{"KeyWords":[EnglishKeyWord1,EnglishKeyWord2]}。'
gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive(
inputs=i_say, inputs_show_user=i_say,
llm_kwargs=llm_kwargs, chatbot=chatbot, history=[],
sys_prompt='输出格式示例:1908年,美国消防救援事业发展的“美国消防协会”成立。关键词:{"KeyWords":["Fire","American"]}。'
)
gpt_say = get_images(gpt_say)
chatbot[-1] = (i_say, gpt_say)
history.append(i_say);history.append(gpt_say)
yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 # 界面更新
def get_images(gpt_say):
def get_image_by_keyword(keyword):
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
response = requests.get(f'https://wallhaven.cc/search?q={keyword}', timeout=2)
for image_element in BeautifulSoup(response.content, 'html.parser').findAll("img"):
if "data-src" in image_element: break
return image_element["data-src"]
for keywords in re.findall('{"KeyWords":\[(.*?)\]}', gpt_say):
keywords = [n.strip('"') for n in keywords.split(',')]
try:
description = keywords[0]
url = get_image_by_keyword(keywords[0])
img_tag = f"\n\n![{description}]({url})"
gpt_say += img_tag
except:
continue
return gpt_say