Spaces:
Running
Running
import gradio as gr | |
# from langchain_community.chat_models import ChatOllama | |
# from langchain_community.embeddings import GPT4AllEmbeddings | |
# from langchain.prompts import ChatPromptTemplate | |
# from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough | |
# from langchain_community.vectorstores import FAISS | |
from langchain_community.llms import LlamaCpp | |
# import os | |
# os.system("ollama pull alen_ox/llama_3_fin") | |
vector_db_path = "vectorstores/db_faiss" | |
llm = LlamaCpp( | |
model_path="Qwen2-7B-Instruct.Q5_K_M.gguf", | |
temperature=0.75, | |
max_tokens=2000, | |
top_p=1, | |
# callback_manager=callback_manager, | |
verbose=True, # Verbose is required to pass to the callback manager | |
) | |
# embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text", show_progress=False) | |
# embeddings = GPT4AllEmbeddings(model_name = "all-MiniLM-L6-v2.gguf2.f16.gguf", gpt4all_kwargs = {'allow_download': 'True'}) | |
# db = FAISS.load_local(vector_db_path, embeddings, allow_dangerous_deserialization=True) | |
# # # Create retriever | |
# retriever = db.as_retriever( | |
# search_type="similarity", | |
# search_kwargs= {"k": 3} | |
# ) | |
# local_llm = 'llama3.1' | |
# llm = ChatOllama(model=local_llm, | |
# keep_alive="3h", | |
# max_tokens=512, | |
# temperature=0) | |
# Create prompt template | |
def respond(message, history, system_message, path_document): | |
# print(message, history, system_message, path_document) | |
# respon = '' | |
# print("Answer:\n\n", end=" ", flush=True) | |
# template = """Bạn là trợ lý ảo vì vậy bạn hãy sử dụng dữ liệu dưới đây để trả lời câu hỏi, | |
# nếu không có thông tin hãy đưa ra câu trả lời sát nhất với câu hỏi từ các thông tin tìm được | |
# Content: {content} | |
# Question: {question} | |
# Chỉ đưa ra các câu trả lời hữu ích. | |
# Helpful answer: | |
# """ | |
# prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template) | |
# rag_chain = ( | |
# {"content": retriever, "question": RunnablePassthrough()} | |
# | prompt | |
# | llm | |
# ) | |
# for chunk in rag_chain.stream(message): | |
# respon += chunk.content | |
# print(chunk.content, end="", flush=True) | |
# yield respon | |
for chunk in llm.stream(message): | |
respon += chunk | |
print(chunk.content, end="", flush=True) | |
yield respon | |
demo = gr.ChatInterface( | |
respond, | |
additional_inputs=[ | |
# gr.Textbox(value="Trả lời câu hỏi CHỈ dựa trên ngữ cảnh sau không có thì bảo không có câu trả lời:", label="System message"), | |
gr.UploadButton("Upload a file", file_count="single"), | |
# gr.DownloadButton("Download the file") | |
], | |
) | |
if __name__ == "__main__": | |
demo.launch() |