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3.1 KiB
Python
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from toolbox import CatchException, update_ui
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from .crazy_utils import request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive
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import datetime, re
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@CatchException
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def 高阶功能模板函数(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, web_port):
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"""
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txt 输入栏用户输入的文本，例如需要翻译的一段话，再例如一个包含了待处理文件的路径
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llm_kwargs gpt模型参数，如温度和top_p等，一般原样传递下去就行
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plugin_kwargs 插件模型的参数，暂时没有用武之地
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chatbot 聊天显示框的句柄，用于显示给用户
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history 聊天历史，前情提要
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system_prompt 给gpt的静默提醒
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web_port 当前软件运行的端口号
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"""
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history = [] # 清空历史，以免输入溢出
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chatbot.append(("这是什么功能？", "[Local Message] 请注意，您正在调用一个[函数插件]的模板，该函数面向希望实现更多有趣功能的开发者，它可以作为创建新功能函数的模板（该函数只有20多行代码）。此外我们也提供可同步处理大量文件的多线程Demo供您参考。您若希望分享新的功能模组，请不吝PR！"))
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yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 # 由于请求gpt需要一段时间，我们先及时地做一次界面更新
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for i in range(5):
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currentMonth = (datetime.date.today() + datetime.timedelta(days=i)).month
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currentDay = (datetime.date.today() + datetime.timedelta(days=i)).day
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i_say = f'历史中哪些事件发生在{currentMonth}月{currentDay}日？用中文列举两条，然后分别给出描述事件的两个英文单词。' + '当你给出关键词时，使用以下json格式：{"KeyWords":[EnglishKeyWord1,EnglishKeyWord2]}。'
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gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive(
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inputs=i_say, inputs_show_user=i_say,
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llm_kwargs=llm_kwargs, chatbot=chatbot, history=[],
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sys_prompt='输出格式示例：1908年，美国消防救援事业发展的“美国消防协会”成立。关键词：{"KeyWords":["Fire","American"]}。'
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)
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gpt_say = get_images(gpt_say)
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chatbot[-1] = (i_say, gpt_say)
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history.append(i_say);history.append(gpt_say)
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yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 # 界面更新
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def get_images(gpt_say):
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def get_image_by_keyword(keyword):
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import requests
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from bs4 import BeautifulSoup
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response = requests.get(f'https://wallhaven.cc/search?q={keyword}', timeout=2)
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for image_element in BeautifulSoup(response.content, 'html.parser').findAll("img"):
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if "data-src" in image_element: break
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return image_element["data-src"]
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for keywords in re.findall('{"KeyWords":\[(.*?)\]}', gpt_say):
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keywords = [n.strip('"') for n in keywords.split(',')]
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try:
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description = keywords[0]
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url = get_image_by_keyword(keywords[0])
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img_tag = f"\n\n"
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gpt_say += img_tag
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except:
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continue
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return gpt_say |