File size: 2,352 Bytes
514204a 0fdd8ff ca8334f be28415 0fdd8ff be28415 0fdd8ff 760d83e 0fdd8ff 760d83e 0fdd8ff 0bc4efa 0fdd8ff e900f04 0fdd8ff 69217a0 0fdd8ff e900f04 cdd85c7 0fdd8ff e900f04 0fdd8ff e900f04 0fdd8ff e900f04 69217a0 0fdd8ff 13a4ba2 be28415 0fdd8ff be28415 0fdd8ff be28415 cdd85c7 a0bc52e |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 |
import streamlit as st
from database import KodeksProcessor
from chatbot import Chatbot
import os
def initialize_session_state():
if 'chatbot' not in st.session_state:
st.session_state.chatbot = Chatbot()
if 'messages' not in st.session_state:
st.session_state.messages = []
def main():
st.title("Asystent Prawny")
initialize_session_state()
# Inicjalizacja bazy danych (jeśli potrzebna)
if 'db_initialized' not in st.session_state:
with st.spinner("Inicjalizacja bazy danych..."):
processor = KodeksProcessor()
if not os.path.exists("chroma_db"):
processor.process_all_files("data/kodeksy")
st.session_state.db_initialized = True
# Przycisk do czyszczenia historii
if st.sidebar.button("Wyczyść historię"):
st.session_state.chatbot.clear_history()
st.session_state.messages = []
st.rerun()
# Wyświetlenie historii czatu
for message in st.session_state.messages:
with st.chat_message(message["role"]):
st.markdown(message["content"])
# Input użytkownika
if prompt := st.chat_input("Zadaj pytanie dotyczące prawa..."):
# Dodaj pytanie użytkownika do historii
st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
with st.chat_message("user"):
st.markdown(prompt)
# Wyszukaj odpowiednie fragmenty w bazie
processor = KodeksProcessor()
relevant_chunks = processor.search(prompt)
# Wygeneruj odpowiedź
with st.chat_message("assistant"):
message_placeholder = st.empty()
full_response = ""
context = st.session_state.chatbot.generate_context(
[{"text": doc} for doc in relevant_chunks['documents'][0]]
)
for response_chunk in st.session_state.chatbot.get_response(prompt, context):
full_response += response_chunk
message_placeholder.markdown(full_response + "▌")
message_placeholder.markdown(full_response)
# Dodaj odpowiedź asystenta do historii
st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})
if __name__ == "__main__":
main() |