Update app.py

app.py

@@ -233,6 +233,18 @@ def rag_chain(prompt, db, k=3):
     return neu_prompt
 
 
+    
+########################################
+# Bot- test gegen schädliche Bots die die Anwendung testen...
+# Funktion zur Überprüfung der Benutzereingabe
+# Funktion zur Überprüfung der Eingabe und Aktivierung der Hauptanwendung
+def validate_input(user_input_validate, validate=False):
+    user_input_hashed = hash_input(user_input_validate)
+    if user_input_hashed == hash_input(ANTI_BOT_PW):
+        return "Richtig! Weiter gehts... ", True, gr.Textbox(visible=False), gr.Button(visible=False)
+    else:
+        return "Falsche Antwort!!!!!!!!!", False, gr.Textbox(label = "", placeholder="Bitte tippen Sie das oben im Moodle Kurs angegebene Wort ein, um zu beweisen, dass Sie kein Bot sind.", visible=True, scale= 5), gr.Button("Validieren", visible = True)
+  
 
 ###################################################
 #Prompts mit History erzeugen für verschiednee Modelle
@@ -406,7 +418,7 @@ print ("Start GUI")
 with open("custom.css", "r", encoding="utf-8") as f:
     customCSS = f.read()
 
-with gr.Blocks(css=customCSS, theme=small_and_beautiful_theme) as demo:
+with gr.Blocks(css=customCSS, theme=themeAlex) as demo:
     history = gr.State([])
     user_question = gr.State("")
 
@@ -495,7 +507,8 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=small_and_beautiful_theme) as demo:
             temperature,
             max_length_tokens,
             max_context_length_tokens,
-            repetition_penalty
+            repetition_penalty,
+            validate
         ],
         outputs=[ chatbot, status_display], #[ chatbot, history, status_display],
         show_progress=True,
@@ -517,12 +530,16 @@ with gr.Blocks(css=customCSS, theme=small_and_beautiful_theme) as demo:
     predict_event1 = user_input.submit(**transfer_input_args_text, queue=False,).then(**predict_args)
     predict_event3 = btn.upload(**transfer_input_args_file,queue=False,).then(**predict_args)
     predict_event2 = submitBtn.click(**transfer_input_args_text, queue=False,).then(**predict_args)
+    #Validation Button
+    # Event-Handler für die Validierung
+    validate_btn.click(validate_input, inputs=[user_input_validate, validate], outputs=[status_display, validate, user_input_validate, validate_btn])
+    user_input_validate.submit(validate_input, inputs=[user_input_validate, validate], outputs=[status_display, validate, user_input_validate, validate_btn])
 
     cancelBtn.click(
         cancel_outputing, [], [status_display],
         #cancels=[predict_event1,predict_event2, predict_event3 ]
     )
-demo.title = "LI-ChatBot"
+demo.title = "HH-ChatBot"
 
 demo.queue().launch(debug=True)
 
@@ -530,45 +547,3 @@ demo.queue().launch(debug=True)
 
 
 
-
-
-
-
-"""
-
-description = <strong>Information:</strong> Hier wird ein <strong>Large Language Model (LLM)</strong> mit 
-                 <strong>Retrieval Augmented Generation (RAG)</strong> auf <strong>externen Daten</strong> verwendet.\n\n
-                 
-css = .toast-wrap { display: none !important } 
-examples=[['Was ist ChtGPT-4?'],['schreibe ein Python Programm, dass die GPT-4 API aufruft.']]
-
-additional_inputs = [
-    gr.Radio(["Aus", "An"], label="RAG - LI Erweiterungen", value = "Aus"),
-    gr.Radio(["HuggingFace1", "HuggingFace2"], label="Modellauswahl", value = "HuggingFace1"),
-    gr.Slider(label="Anzahl Vergleichsdokumente", value=3, minimum=1, maximum=10, step=1, interactive=True, info="wie viele Dokumententeile aus dem Vektorstore an den prompt gehängt werden", visible=True),
-    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)
-]
-
-chatbot_stream = gr.Chatbot()
-
-chat_interface_stream = gr.ChatInterface(fn=generate, 
-                additional_inputs = additional_inputs,
-                additional_inputs_accordion = gr.Accordion(label="Weitere Eingaben...",  open=False),
-                title = "ChatGPT vom LI",
-                theme="soft",
-                chatbot=chatbot_stream,
-                retry_btn="🔄 Wiederholen",
-                undo_btn="↩️ Letztes löschen",
-                clear_btn="🗑️ Verlauf löschen",
-                submit_btn = "Abschicken",
-                description = description) 
-
-with gr.Blocks() as demo:
-    with gr.Tab("Chatbot"):
-        #chatbot_stream.like(vote, None, None)
-        chat_interface_stream.queue().launch()   
-        
-"""