app.py

import requests
import os, sys, json
import gradio as gr
import openai
from openai import OpenAI
import time
import re
import io
from PIL import Image, ImageDraw, ImageOps, ImageFont
import base64

from tavily import TavilyClient

from langchain.chains import LLMChain, RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, WebBaseLoader, UnstructuredWordDocumentLoader, DirectoryLoader
from langchain.document_loaders.blob_loaders.youtube_audio import YoutubeAudioLoader
from langchain.document_loaders.generic import GenericLoader
from langchain.document_loaders.parsers import OpenAIWhisperParser
from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage
from langchain.llms import HuggingFaceHub
from langchain.llms import HuggingFaceTextGenInference
from langchain.embeddings import HuggingFaceInstructEmbeddings, HuggingFaceEmbeddings, HuggingFaceBgeEmbeddings, HuggingFaceInferenceAPIEmbeddings
from langchain.retrievers.tavily_search_api import TavilySearchAPIRetriever

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from chromadb.errors import InvalidDimensionException
from utils import *
from beschreibungen import *


#from langchain.vectorstores import MongoDBAtlasVectorSearch
#from pymongo import MongoClient

from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())



###############################################
#globale Variablen
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#nur bei ersten Anfrage splitten der Dokumente - um die Vektordatenbank entsprechend zu füllen
splittet = False

##################################################
#Für MongoDB statt Chroma als Vektorstore
#MONGODB_URI = os.environ["MONGODB_ATLAS_CLUSTER_URI"]
#client = MongoClient(MONGODB_URI)
#MONGODB_DB_NAME = "langchain_db"
#MONGODB_COLLECTION_NAME = "gpt-4"
#MONGODB_COLLECTION = client[MONGODB_DB_NAME][MONGODB_COLLECTION_NAME]
#MONGODB_INDEX_NAME = "default"



#Plattform Keys aus den Secrets holen zu diesem Space
HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN = os.getenv("HF_ACCESS_READ")
OAI_API_KEY=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN}"}
TAVILY_KEY = os.getenv("TAVILY_KEY")
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = TAVILY_KEY


################################################
#LLM Model mit dem gearbeitet wird
#openai-------------------------------------
#MODEL_NAME  = "gpt-3.5-turbo-16k"
#MODEL_NAME = "gpt-3.5-turbo-1106"
MODEL_NAME= "gpt-4-1106-preview"
MODEL_NAME_IMAGE = "gpt-4-vision-preview"


#verfügbare Modelle anzeigen lassen
#HuggingFace Reop ID--------------------------------
#repo_id = "meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf"   
repo_id = "HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha"   #das Modell ist echt gut!!! Vom MIT
#repo_id = "TheBloke/Yi-34B-Chat-GGUF"
#repo_id = "meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf"    
#repo_id = "tiiuae/falcon-40b"  
#repo_id = "Vicuna-33b"
#repo_id = "alexkueck/ChatBotLI2Klein"
#repo_id = "mistralai/Mistral-7B-v0.1"
#repo_id = "internlm/internlm-chat-7b"
#repo_id = "Qwen/Qwen-7B"
#repo_id = "Salesforce/xgen-7b-8k-base"
#repo_id = "Writer/camel-5b-hf" 
#repo_id = "databricks/dolly-v2-3b"
#repo_id = "google/flan-t5-xxl"

#HuggingFace Model name--------------------------------
MODEL_NAME_HF  = "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1"
MODEL_NAME_OAI_ZEICHNEN = "dall-e-3"
#Alternativ zeichnen: Stabe Diffusion from HF:
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/stabilityai/stable-diffusion-2-1"

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#HF Hub Zugriff ermöglichen
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os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN


################################################
#OpenAI Zugang, client und Assistant einmal erzeugen.
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#zentral einmal erzeugen!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
client = OpenAI()
general_assistant_file = client.beta.assistants.create(name="File Analysator",instructions=template, model="gpt-4-1106-preview",)
thread_file = client.beta.threads.create()
general_assistant_suche= openai_assistant_suche(client)

#################################################
#################################################
#################################################
#Funktionen zur Verarbeitung
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##############################################
#wenn löschen Button geklickt
def clear_all():
    return None, gr.Image(visible=False), []

##############################################
#History - die Frage oder das File eintragen...
def add_text(chatbot, history, prompt, file):
    if (file == None):
        chatbot = chatbot +[(prompt, None)]
    else:
        if (prompt == ""):
            chatbot=chatbot + [((file.name,), "Prompt fehlt!")]
        else:
            chatbot = chatbot +[((file.name,), None), (prompt, None)]

    return chatbot, history, prompt, file, gr.Image(visible = False), "" #gr.Image( label=None, size=(30,30), visible=False, scale=1) #gr.Textbox(value="", interactive=False)

def add_text2(chatbot, prompt):   
    if (prompt == ""):
        chatbot = chatbot + [("", "Prompt fehlt!")]
    else:
        chatbot = chatbot + [(prompt, None)]
    print("chatbot nach add_text............")
    print(chatbot)
    return chatbot, prompt, ""
    
############################################
#nach dem Upload soll das zusätzliche Fenster mit dem image drinnen angezeigt werden
def file_anzeigen(file):
    ext = analyze_file(file)
    if (ext == "png" or ext == "PNG" or ext == "jpg" or ext == "jpeg" or ext == "JPG" or ext == "JPEG"):
        return gr.Image(width=47, visible=True, interactive = False,  height=47,  min_width=47,  show_label=False, show_share_button=False, show_download_button=False, scale = 0.5), file, file
    else:
        return gr.Image(width=47, visible=True, interactive = False,  height=47,  min_width=47,  show_label=False, show_share_button=False, show_download_button=False, scale = 0.5), "data/file.png", file
        
def file_loeschen():
    return None, gr.Image(visible = False)

############################################
#wenn 'Stop' Button geklickt, dann Message dazu und das Eingabe-Fenster leeren
def cancel_outputing():
    reset_textbox()
    return "Stop Done"

def reset_textbox():
    return gr.update(value=""),""

    
##########################################
#Hilfsfunktion, um ein von Stable Diffusion erzeugtes Bild für die Ausgabe in der History vorzubereiten
def umwandeln_fuer_anzeige(image):
        buffer = io.BytesIO()  
        image.save(buffer, format='PNG')
        return buffer.getvalue()



##########################################
#ein hochgeladenes Bild so vorbereiten, dass OpenAI API es annehmen kann und bearbeiten
#muss ein base64 Bils sein und header und payload entsprechend konfigurieren
def process_image(image_path, prompt):
    # Convert image to base64
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

    # Prepare the data for the API request (specific to the API you're using)
    headers = {
              "Content-Type": "application/json",
              "Authorization": f"Bearer {OAI_API_KEY}"
            }
    payload = {
      "model": MODEL_NAME_IMAGE,
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": [
            {
              "type": "text",
              "text":  llm_template + prompt
            },
            {
              "type": "image_url",
              "image_url": {
                "url": f"data:image/jpeg;base64,{encoded_string}"
              }
            }
          ]
        }
      ],
      "max_tokens": 300
    }   
    return headers, payload

##################################################
#openassistant um uploaded Files zu analysieren
def create_assistant_file(prompt, file):
    global client, general_assistant_file
    #neues File dem Assistant hinzufügen
    file_neu = client.files.create(file=open(file,"rb",),purpose="assistants",)
    # Update Assistant
    #wenn type: code_interpreter, wird das file mit angehängt an den Prpmt, aber vorher nicht bearbeitet
    #wenn type: retrieval, wird das Dokument vorher embedded in einem vektorstore und nur entsprechende chunks mitgegeben.
    #pro Assistant 20 cent pro Tag als Nutzung - egal wie viele Fragen dazu.
    updated_assistant = client.beta.assistants.update(general_assistant_file.id,tools=[{"type": "code_interpreter"}, {"type": "retrieval"}],file_ids=[file_neu.id],)
    thread_file, run = create_thread_and_run(prompt, client, updated_assistant.id)
    run = wait_on_run(run, thread_file, client)
    response = get_response(thread_file, client, updated_assistant.id)
    result = response.data[1].content[0].text.value
    return result

##################################################
#openassistant um im Netz zu suchen
def create_assistant_suche(prompt):
    #global client, general_assistant_suche

    retriever = TavilySearchAPIRetriever(k=4)
    result = retriever.invoke(prompt)
    print ("result........................")
    print(result)
    """
    #neues Thread mit akt. prompt dem Assistant hinzufügen
    thread_suche, run = create_thread_and_run(prompt, client, general_assistant_suche.id)
    run = wait_on_run(run, thread_suche, client)
    response = get_response(thread_suche, client, general_assistant_suche.id)
    result = response.data[1].content[0].text.value
    """
    #Alternativ duckduckgo_search????????????????????????????????????????
    
    return result

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#Funktion von Gradio aus, die den dort eingegebenen Prompt annimmt und weiterverarbeitet
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#Funktion wird direkt aufgerufen aus der GUI - von hier muss auch die Rückmeldung kommen....
#man kann einen Text-Prompt eingeben (mit oder ohne RAG), dazu ein Image hochladen, ein Bild zu einem reinen textprompt erzeugen lassen
def generate_auswahl(prompt, file, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,):
        global splittet
        #wenn RAG angeschaltet - Vektorstore initialisieren
        #aber nur, wenn es noch nicht geshehen ist (splittet = False)
        
        if (rag_option == "An"):
            #muss nur einmal ausgeführt werden... 
            if not splittet:
                splits = document_loading_splitting()
                document_storage_chroma(splits)
            db = document_retrieval_chroma2()
            splittet = True
        else:
            db=None
            splittet = False

        #kein Bild hochgeladen -> auf Text antworten...
        status = "Antwort der KI ..."
        if (file == None):
            result, status = generate_text(prompt, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, db, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,)
            history = history + [(prompt, result)]
        else:
            #Es wurde ein Bild angehängt -> wenn prompt dazu, das Bild analysieren
            #geht nur über spezielle OpenAI-Schnittstelle...
            ext = analyze_file(file)
            if (ext == "png" or ext == "PNG" or ext == "jpg" or ext == "jpeg" or ext == "JPG" or ext == "JPEG"):
                result= generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot, db)
            else:
                result = generate_text_zu_doc(file, prompt, k, rag_option, chatbot, db)
                
            history = history + [((file,), None),(prompt, result)]

        chatbot[-1][1] = ""
        for character in result:
            chatbot[-1][1] += character
            time.sleep(0.03)
            yield chatbot, history, None, status
            if shared_state.interrupted:
                shared_state.recover()
                try:
                    yield chatbot, history, None, "Stop: Success"
                except:
                    pass
        
##################################################
#zu einem Text-Prompt ein Bild via Stable Diffusion generieren
def generate_bild(prompt, chatbot, model_option_zeichnen='HuggingFace', temperature=0.5, max_new_tokens=4048,top_p=0.6, repetition_penalty=1.3):
    global client
    if (model_option_zeichnen == "Stable Diffusion"):
        print("Bild Erzeugung HF..............................")
        #Bild nach Anweisung zeichnen und in History darstellen...
        data = {"inputs": prompt}
        response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json=data)
        print("fertig Bild")
        result = response.content 
        #Bild ausgeben
        image = Image.open(io.BytesIO(result)) 
        image_64 = umwandeln_fuer_anzeige(image)
        chatbot[-1][1]= "<img src='data:image/png;base64,{0}'/>".format(base64.b64encode(image_64).decode('utf-8'))
    else:     
        print("Bild Erzeugung DallE..............................")
        #als Format ginge auch 'url', n - Anz. der erzeugten Bilder
        response = client.images.generate(model="dall-e-3",prompt=prompt,size="1024x1024",quality="standard",n=1, response_format='b64_json') 
        #chatbot[-1][1]= "<img src='data:image/png;base64,{0}'/>".format(base64.b64encode(image_64).decode('utf-8'))
        chatbot[-1][1] = "<img src='data:image/png;base64,{0}'/>".format(response.data[0].b64_json)
    
    return chatbot, "Antwort KI: Success"
    

##################################################
#zu einem Bild und Text-Prompt eine Analyse generieren
def generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot, db):
    global splittet
    print("Text mit Bild ..............................")
    print(file)
    prompt_neu = prompt
    if (rag_option == "An"):
        print("Bild mit RAG..............................")
        neu_text_mit_chunks = rag_chain2(prompt, db, k)
        #für Chat LLM:
        #prompt = generate_prompt_with_history_openai(neu_text_mit_chunks, history)
        #als reiner prompt:
        prompt_neu = generate_prompt_with_history(neu_text_mit_chunks, chatbot)

    headers, payload = process_image(file, prompt_neu)
    response = requests.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload)
    #als json ausgeben
    data = response.json()
    # Den "content" auswählen, da dort die Antwort der Ki enthalten ist
    result = data['choices'][0]['message']['content']
    return result


##################################################
#zu einem Bild und Text-Prompt eine Analyse generieren
def generate_text_zu_doc(file, prompt, k, rag_option, chatbot, db):
    global splittet
    print("text mit doc ..............................")
    
    prompt_neu = prompt
    if (rag_option == "An"):
        print("Doc mit RAG..............................")
        neu_text_mit_chunks = rag_chain2(prompt, db, k)
        #für Chat LLM:
        #prompt = generate_prompt_with_history_openai(neu_text_mit_chunks, history)
        #als reiner prompt:
        prompt_neu = generate_prompt_with_history(neu_text_mit_chunks, chatbot)
        
    result = create_assistant_file(prompt_neu, file)
    return result    
    

####################################################
#aus einem Text-Prompt die Antwort von KI bekommen
#mit oder ohne RAG möglich
def generate_text (prompt, chatbot, history, rag_option, model_option, openai_api_key, db, k=3, top_p=0.6, temperature=0.5, max_new_tokens=4048, max_context_length_tokens=2048, repetition_penalty=1.3,):
    global splittet
    suche_im_Netz="Antwort der KI ..."
    print("Text pur..............................")
    if (openai_api_key == "" or openai_api_key == "sk-"):
        #raise gr.Error("OpenAI API Key is required.")
        #eigenen OpenAI key nutzen
        openai_api_key= OAI_API_KEY
    if (rag_option is None):
        raise gr.Error("Retrieval Augmented Generation ist erforderlich.")
    if (prompt == ""):
        raise gr.Error("Prompt ist erforderlich.")

    #history für HuggingFace Models formatieren
    #history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history_hf(prompt, history)
    #history für openAi formatieren
    #history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history_openai(prompt, history)
    #history für Langchain formatieren
    #history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history_langchain(prompt, history)
    
    try:
        ###########################
        #LLM auswählen (OpenAI oder HF)
        ###########################
        if (model_option == "OpenAI"):
            #Anfrage an OpenAI ----------------------------
            print("OpenAI Anfrage.......................")
            llm = ChatOpenAI(model_name = MODEL_NAME,  openai_api_key = openai_api_key, temperature=temperature)#, top_p = top_p) 
            #Prompt an history anhängen und einen Text daraus machen
            if (rag_option == "An"):
                history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history(prompt, chatbot)
            else:
                history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history_openai(prompt, chatbot)
        else:
            #oder an Hugging Face --------------------------
            print("HF Anfrage.......................")
            llm = HuggingFaceHub(repo_id=repo_id, model_kwargs={"temperature": 0.5, "max_length": 128}) 
            #llm = HuggingFaceChain(model=MODEL_NAME_HF, model_kwargs={"temperature": 0.5, "max_length": 128}) 
            #llm = HuggingFaceHub(url_??? = "https://wdgsjd6zf201mufn.us-east-1.aws.endpoints.huggingface.cloud", model_kwargs={"temperature": 0.5, "max_length": 64}) 
            #llm = HuggingFaceTextGenInference( inference_server_url="http://localhost:8010/", max_new_tokens=max_new_tokens,top_k=10,top_p=top_p,typical_p=0.95,temperature=temperature,repetition_penalty=repetition_penalty,)
            print("HF")
            #Prompt an history anhängen und einen Text daraus machen
            history_text_und_prompt = generate_prompt_with_history(prompt, chatbot)
    
        #zusätzliche Dokumenten Splits aus DB zum Prompt hinzufügen (aus VektorDB - Chroma oder Mongo DB)
        if (rag_option == "An"):
            print("LLM aufrufen mit RAG: ...........")
            result = rag_chain(llm, history_text_und_prompt, db)
        #elif (rag_option == "MongoDB"):
            #splits = document_loading_splitting()
            #document_storage_mongodb(splits)
            #db = document_retrieval_mongodb(llm, history_text_und_prompt)
            #result = rag_chain(llm, history_text_und_prompt, db)
        else:
            splittet = False
            print("LLM aufrufen ohne RAG: ...........")
            result = create_assistant_suche(history_text_und_prompt) #llm_chain(llm, history_text_und_prompt)

        #Wenn keine Antwort möglich "Ich weiß es nicht" etc., dann versuchen mit Suche im Internet.
        if is_response_similar(result):
            print("Suche im Netz: ...........")
            suche_im_Netz="Antwort aus dem Internet ..."
            result = create_assistant_suche(history_text_und_prompt)
        
    except Exception as e:
        raise gr.Error(e)

    return result, suche_im_Netz

        
      
################################################
#GUI
###############################################
#Beschreibung oben in GUI
################################################

#css = """.toast-wrap { display: none !important } """
#examples=[['Was ist ChtGPT-4?'],['schreibe ein Python Programm, dass die GPT-4 API aufruft.']]

def vote(data: gr.LikeData):
    if data.liked: print("You upvoted this response: " + data.value)
    else: print("You downvoted this response: " + data.value)


print ("Start GUIneu")
with open("custom.css", "r", encoding="utf-8") as f:
    customCSS = f.read()

#Add Inputs für Tab 2
additional_inputs = [
                gr.Slider(label="Temperature", value=0.65, minimum=0.0, maximum=1.0, step=0.05, interactive=True, info="Höhere Werte erzeugen diversere Antworten", visible=True),
                gr.Slider(label="Max new tokens", value=1024, minimum=0, maximum=4096, step=64, interactive=True, info="Maximale Anzahl neuer Tokens", visible=True),
                gr.Slider(label="Top-p (nucleus sampling)", value=0.6, minimum=0.0, maximum=1, step=0.05, interactive=True, info="Höhere Werte verwenden auch Tokens mit niedrigerer Wahrscheinlichkeit.", visible=True),
                gr.Slider(label="Repetition penalty", value=1.2, minimum=1.0, maximum=2.0, step=0.05, interactive=True, info="Strafe für wiederholte Tokens", visible=True)
            ]
with gr.Blocks(css=customCSS, theme=small_and_beautiful_theme) as demo:
    #Session Variablen, um Weete zu speichern, auch wenn die Felder in der GUI bereits wieder leer sind
    #history parallel zu chatbot speichern - momentan nicht im Gebrauch, ist aber in allen relevanten Methoden mit verlinkt
    history = gr.State([])
    #damit der Prompt auch nach dem upload in die History noch für predicts_args verfügbar ist
    user_question = gr.State("")
    #damit der Prompt auch nach dem upload in die History noch für predicts_args verfügbar ist
    user_question2 = gr.State("")
    attached_file = gr.State(None)
    status_display = gr.State("")
    status_display2 = gr.State("")
    ################################################
    # Tab zum Chatbot mit Text oder Bildeingabe
    ################################################
    gr.Markdown(description_top)
    with gr.Tab("LI Chatbot"):
        with gr.Row():
            #gr.HTML("LI Chatot")
            status_display = gr.Markdown("Antwort der KI ...", visible = False, elem_id="status_display")
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=5):
                with gr.Row():
                    chatbot = gr.Chatbot(elem_id="li-chat",show_copy_button=True)
                with gr.Row():
                    with gr.Column(scale=12):
                        user_input = gr.Textbox(
                            show_label=False, placeholder="Gib hier deinen Prompt ein...",
                            container=False
                        )
                    with gr.Column(min_width=70, scale=1):
                        submitBtn = gr.Button("Senden")
                    with gr.Column(min_width=70, scale=1):
                        cancelBtn = gr.Button("Stop")
                with gr.Row():
                        #file_display = gr.File(visible=False)
                        image_display = gr.Image( visible=False)
                        upload = gr.UploadButton("📁", file_types=["image", "pdf", "docx", "pptx", "xlsx"], scale = 10)
                        emptyBtn = gr.ClearButton([user_input, chatbot, history, attached_file, image_display], value="🧹 Neue Session", scale=10)  
    
            with gr.Column():
                with gr.Column(min_width=50, scale=1):
                    with gr.Tab(label="Parameter Einstellung"):
                        #gr.Markdown("# Parameters")
                        rag_option = gr.Radio(["Aus", "An"], label="LI Erweiterungen (RAG)", value = "Aus")
                        model_option = gr.Radio(["OpenAI", "HuggingFace"], label="Modellauswahl", value = "OpenAI")

                        
                        top_p = gr.Slider(
                            minimum=-0,
                            maximum=1.0,
                            value=0.95,
                            step=0.05,
                            interactive=True,
                            label="Top-p",
                            visible=False,
                        )
                        temperature = gr.Slider(
                            minimum=0.1,
                            maximum=2.0,
                            value=0.5,
                            step=0.1,
                            interactive=True,
                            label="Temperature",
                            visible=False
                        )
                        max_length_tokens = gr.Slider(
                            minimum=0,
                            maximum=512,
                            value=512,
                            step=8,
                            interactive=True,
                            label="Max Generation Tokens",
                            visible=False,
                        )
                        max_context_length_tokens = gr.Slider(
                            minimum=0,
                            maximum=4096,
                            value=2048,
                            step=128,
                            interactive=True,
                            label="Max History Tokens",
                            visible=False,
                        )
                        repetition_penalty=gr.Slider(label="Repetition penalty", value=1.2, minimum=1.0, maximum=2.0, step=0.05, interactive=True, info="Strafe für wiederholte Tokens", visible=False)
                        anzahl_docs = gr.Slider(label="Anzahl Dokumente", value=3, minimum=1, maximum=10, step=1, interactive=True, info="wie viele Dokumententeile aus dem Vektorstore an den prompt gehängt werden", visible=False)
                        openai_key = gr.Textbox(label = "OpenAI API Key", value = "sk-", lines = 1, visible = False)
    ################################################
    # Tab zum Zeichnen mit Stable Diffusion
    ################################################
    with gr.Tab("LI Zeichnen"):
        with gr.Row():
            #gr.HTML("LI Zeichnen mit KI")
            status_display2 = gr.Markdown("Success", visible = False, elem_id="status_display")
        #gr.Markdown(description2)
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=5):
                with gr.Row():
                    chatbot_bild = gr.Chatbot(elem_id="li-zeichnen",show_copy_button=True, show_share_button=True)
                with gr.Row():
                    with gr.Column(scale=12):
                        user_input2 = gr.Textbox(
                            show_label=False, placeholder="Gib hier deinen Prompt ein...",
                            container=False
                        )
                    with gr.Column(min_width=70, scale=1):
                        submitBtn2 = gr.Button("Senden")
                    #with gr.Column(min_width=70, scale=1):
                        #cancelBtn2 = gr.Button("Stop")
                with gr.Row():
                    emptyBtn2 = gr.ClearButton([user_input, chatbot_bild], value="🧹 Neue Session", scale=10)  
                    #additional_inputs_accordion = gr.Accordion(label="Weitere Eingaben...",  open=False)
            with gr.Column():
                with gr.Column(min_width=50, scale=1):
                    with gr.Tab(label="Parameter Einstellung"):
                        #gr.Markdown("# Parameters")
                        model_option_zeichnen = gr.Radio(["Stable Diffusion","DallE"], label="Modellauswahl", value = "Stable Diffusion")


    gr.Markdown(description)        
    
    ######################################
    # Events und Übergabe Werte an Funktionen 
    #######################################
    ######################################
    # Für Tab 1: Chatbot
    #Argumente für generate Funktion als Input
    predict_args = dict(
        fn=generate_auswahl,
        inputs=[
            user_question,
            attached_file,
            chatbot,
            history,
            rag_option,
            model_option,
            openai_key,
            anzahl_docs,
            top_p,
            temperature,
            max_length_tokens,
            max_context_length_tokens,
            repetition_penalty
        ],
        outputs=[chatbot, history, attached_file, status_display], #[chatbot, history,  status_display]
        show_progress=True,
    )
    
    reset_args = dict(
        fn=reset_textbox, inputs=[], outputs=[user_input, status_display]
    )

    # Chatbot
    transfer_input_args = dict(    
        fn=add_text, inputs=[chatbot, history, user_input, attached_file], outputs=[chatbot, history, user_question, attached_file, image_display , user_input], show_progress=True
    )

    predict_event1 = user_input.submit(**transfer_input_args, queue=False,).then(**predict_args)
    predict_event2 = submitBtn.click(**transfer_input_args, queue=False,).then(**predict_args)
    predict_event3 = upload.upload(file_anzeigen, [upload], [image_display, image_display, attached_file] ) #.then(**predict_args)
    emptyBtn.click(clear_all, [], [attached_file, image_display, history])
    image_display.select(file_loeschen, [], [attached_file, image_display])
    
    #Berechnung oder Ausgabe anhalten (kann danach fortgesetzt werden)
    cancelBtn.click(cancel_outputing, [], [status_display], cancels=[predict_event1,predict_event2, predict_event3]) 

    ######################################
    # Für Tab 2: Zeichnen
    predict_args2 = dict(
        fn=generate_bild,
        inputs=[
            user_question2,
            chatbot_bild,
            model_option_zeichnen,
            #additional_inputs,
        ],
        outputs=[chatbot_bild,  status_display2], #[chatbot, history,  status_display]
        show_progress=True,
    )
    transfer_input_args2 = dict(
        fn=add_text2, inputs=[chatbot_bild, user_input2], outputs=[chatbot_bild, user_question2, user_input2], show_progress=True
    )
    predict_event2_1 = user_input2.submit(**transfer_input_args2, queue=False,).then(**predict_args2)
    predict_event2_2 = submitBtn2.click(**transfer_input_args2, queue=False,).then(**predict_args2)
    #emptyBtn2.click(clear_all, [], [file_display, image_display])
    
    #cancelBtn2.click(
        #cancels=[predict_event2_1,predict_event2_2 ]
    #)
    
    
demo.title = "LI-ChatBot"
demo.queue().launch(debug=True)