app.py

import openai
import gradio as gr
from gradio import HuggingFaceDatasetSaver

openai.api_key ='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'

def openai_chat(prompt):
    completions = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt+"The following is the prompt from teacher working in canvas infrastructure",
        max_tokens=1024,
        temperature=0.5,
        stop=[" Human:", " AI:"]
    )

    message = completions.choices[0].text
    return message.strip()

def chatbot(input, history=[]):
    output = openai_chat(input)
    history.append((input, output))
    return history, history

saver = HuggingFaceDatasetSaver("chatbot_history.jsonl")  # Создаем объект сохранения истории

api_key_input = gr.inputs.Textbox(label="Ключ OpenAI API", type="password")
iface = gr.Interface(fn=chatbot,
                     inputs=["text", 'state', api_key_input],
                     outputs=["chatbot", 'state'],
                     examples=[
                         ["Создай план маршрута поездки в Мадрид на 7 дней с семьей, при этом учитывая наличие туристических достопримечательностей и музеев.."],
                         ["Предложи варианты стратегий развития моего бизнеса: "],
                         ["Подробно опиши как в русском языке действует это правило: "],
                         ["Предложи решение этой математической задачи, с подробными комментариями к каждому действию: "],        
                     ],
                     cache_examples=False,
                     title="GPT-3 Модель: Text-davinci-003",
                     allow_flagging="manual",
                     datasets=[saver])  # Передаем saver в качестве аргумента, чтобы история сохранялась

iface.launch()