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app.py CHANGED
@@ -180,7 +180,7 @@ def process_image(image_path, prompt):
180
  "content": [
181
  {
182
  "type": "text",
183
- "text": prompt
184
  },
185
  {
186
  "type": "image_url",
@@ -212,11 +212,7 @@ def generate_auswahl(prompt, file, chatbot, history, rag_option, model_option, o
212
  #geht nur über spezielle OpenAI-Schnittstelle...
213
  result= generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot)
214
  history = history + [((file,), None),(prompt, result)]
215
-
216
- print("result..................")
217
- print(result)
218
- print("history.......................")
219
- print(chatbot)
220
  chatbot[-1][1] = ""
221
  for character in result:
222
  chatbot[-1][1] += character
@@ -232,6 +228,7 @@ def generate_auswahl(prompt, file, chatbot, history, rag_option, model_option, o
232
  ##################################################
233
  #zu einem Text-Prompt ein Bild via Stable Diffusion generieren
234
  def generate_bild(prompt, chatbot, temperature=0.5, max_new_tokens=4048,top_p=0.6, repetition_penalty=1.3):
 
235
  #Bild nach Anweisung zeichnen und in History darstellen...
236
  data = {"inputs": prompt}
237
  response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json=data)
@@ -249,9 +246,10 @@ def generate_bild(prompt, chatbot, temperature=0.5, max_new_tokens=4048,top_p=0
249
  #zu einem Bild und Text-Prompt eine Analyse generieren
250
  def generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot):
251
  global splittet
252
-
253
  prompt_neu = prompt
254
  if (rag_option == "An"):
 
255
  #muss nur einmal ausgeführt werden...
256
  if not splittet:
257
  splits = document_loading_splitting()
@@ -277,7 +275,7 @@ def generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot):
277
  #mit oder ohne RAG möglich
278
  def generate_text (prompt, 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,):
279
  global splittet
280
-
281
  if (openai_api_key == "" or openai_api_key == "sk-"):
282
  #raise gr.Error("OpenAI API Key is required.")
283
  #eigenen OpenAI key nutzen
 
180
  "content": [
181
  {
182
  "type": "text",
183
+ "text": llm_template + prompt
184
  },
185
  {
186
  "type": "image_url",
 
212
  #geht nur über spezielle OpenAI-Schnittstelle...
213
  result= generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot)
214
  history = history + [((file,), None),(prompt, result)]
215
+
 
 
 
 
216
  chatbot[-1][1] = ""
217
  for character in result:
218
  chatbot[-1][1] += character
 
228
  ##################################################
229
  #zu einem Text-Prompt ein Bild via Stable Diffusion generieren
230
  def generate_bild(prompt, chatbot, temperature=0.5, max_new_tokens=4048,top_p=0.6, repetition_penalty=1.3):
231
+ print("Bild Erzeugung..............................")
232
  #Bild nach Anweisung zeichnen und in History darstellen...
233
  data = {"inputs": prompt}
234
  response = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json=data)
 
246
  #zu einem Bild und Text-Prompt eine Analyse generieren
247
  def generate_text_zu_bild(file, prompt, k, rag_option, chatbot):
248
  global splittet
249
+ print("text mit Bild ..............................")
250
  prompt_neu = prompt
251
  if (rag_option == "An"):
252
+ print("Bild mit RAG..............................")
253
  #muss nur einmal ausgeführt werden...
254
  if not splittet:
255
  splits = document_loading_splitting()
 
275
  #mit oder ohne RAG möglich
276
  def generate_text (prompt, 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,):
277
  global splittet
278
+ print("Text pur..............................")
279
  if (openai_api_key == "" or openai_api_key == "sk-"):
280
  #raise gr.Error("OpenAI API Key is required.")
281
  #eigenen OpenAI key nutzen