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import requests
from gradio_client import Client
from gradio_client import Client
from g4f.Provider import (
Bard)
import g4f
import os
token=os.environ.get("TOKEN")
from bardapi import Bard as bd
client = Client("https://docfile-bhh.hf.space/")
def infer(im):
im.save("converted.png")
url = "https://ajax.thehive.ai/api/demo/classify?endpoint=text_recognition"
files = {
"image": ("converted.png", open("converted.png", "rb"), "image/png"),
"model_type": (None, "detection"),
"media_type": (None, "photo"),
}
headers = {"referer": "https://thehive.ai/"}
res = requests.post(url, headers=headers, files=files)
text = ""
blocks = []
for output in res.json()["response"]["output"]:
text += output["block_text"]
for poly in output["bounding_poly"]:
blocks.append(
{
"text": "".join([c["class"] for c in poly["classes"]]),
"rect": poly["dimensions"],
}
)
return text
# app 2
def gpt(prompt):
if not prompt:
return "Veuillez saisir une question."
answer = client.predict(
prompt, # str in 'input_text' Textbox component
api_name="/predict"
)
print(answer)
return "non bouge ! "
def gpt_francais(french_prompt,choix,autheur):
if not french_prompt:
return "Veuillez saisir un thème ."
if choix == "discuter":
d_prompt = """Je veux faire mon travail de français de niveau lycé sous la forme d'un travail argumentatif. La question du travail est la suivante: "{french_prompt}". tu devras etayer ce thème. jai besoin dune introduction(avec une problématique et l'annonce du plan), de 3 arguments(avec explication et example et illustration) et une phrase de transition pour refuter le sujet
"""
te_fi = ""
answer = client.predict(
d_prompt,
api_name="/predict")
te_fi += answer +"\n\n"
de = """Je veux faire mon travail de français de niveau lycé sous la forme d'un travail argumentatif . La question du travail est la suivante: "{french_prompt}". tu devras refuter ce thème. jai juste besoin, de 3 arguments(avec explication et example et illustration) et d'une conclusion avec une ouverture(donné sous forme de phrase interogative ) """
answer = client.predict(
de,
api_name="/predict")
te_fi += answer
return te_fi
else:
fi_prompt = f"""Je veux faire mon travail de français de niveau lycé sous la forme d'un travail argumentatif. La question du travail est la suivante: "{french_prompt}". tu devras {choix} ce thème. jai besoin dune introduction(avec une problématique et l'annonce du plan), de 3 arguments(avec explication et example et illustration) et d'une conclusion avec une ouverture(donné sous forme de phrase interogative ) je veux que tu utilise le style décriture de :{autheur} """
answer = client.predict(
fi_prompt,
api_name="/predict")
print(answer)
return answer
def gpt_philo(phi_prompt,autheur):
if not phi_prompt:
return "Veuillez saisir un sujet."
haha = f""" Je veux que tu me traite mon travail de philosophie de niveau lycé sous la forme d'une dissertation. La question du travail est la suivante: "{phi_prompt}". en te basant sur le plan suiavnt :
INTRODUCTION:
- Amorcer le sujet avec moins de deux phrase
-Poser le problème
- Formulée la problématique autour de deux questions essentielles:
- Question-thèse
-Question-antithèse:
DEVELOPPEMENT
Première Partie: Formuler la thèse initiale
je veux trois arguments avec le plan suivant(Argument + Explication de l'argument + Illustration (soit avec un exemple de la vie courante soit avec une citation philosophique).
Deuxième Partie: Formuler l'antithèse
je veux trois arguments t avec le plan suivant(Argument + Explication de l'argument + Illustration (soit avec un exemple de la vie courante soit avec une citation philosophique).
Je veux que tu utilise le même style d'écriture que {autheur}
CONCLUSION
1. Bilan de la réflexion:
-Résumer les grandes parties de la réflexion
2. Prise de position"""
answer = client.predict(
haha, # str in 'input_text' Textbox component
api_name="/predict"
)
print(answer)
return answer
def gpt_hist(hist_prompt,p_1,p_2,p_3):
if not gpt_hist:
return "Veuillez saisir un thème ."
histt_prompt = f"""Je veux que tu me traite mon travail d'histoire de niveau lycé sous la forme d'une dissertation . La question du travail est la suivante: "{hist_prompt}". les different points a detailler sont :{p_1},{p_2}, {p_3}. en te basant sur le plan suivant :
INTRODUCTION:
- approche par definition du sujet, par constat ou rappel historique( du general au particulier/cas particulier au general )
- problematique/probleme du sujet
- annonce du plan
DEVELOPPEMENT
pour chaque point,je voudrais
trois arguments(+explication+exemple). il faudra une phrase chapeau au debut et une phrase de transition a la fin de chaque point.
CONCLUSION
1. Bilan de la réflexion.
2. question douverture du sujet.
"""
answer = client.predict(
histt_prompt, # str in 'input_text' Textbox component
api_name="/predict"
)
print(answer)
return answer
def calcul(math, francais, physique, svt, philo, eps, thea, hist, anglais):
math = math * 5
francais = francais * 3
physique = physique * 4
svt = svt * 3
philo = philo * 2
eps = eps * 2
thea = thea * 3
anglais = anglais * 2
hist = hist * 3
conduite = 14 * 1
total = (
math
+ francais
+ physique
+ svt
+ philo
+ eps
+ thea
+ hist
+ anglais
+ conduite
)
r = total / 28
return matha.trunc(r * 100) / 100
def mariam_web(pro):
if not pro:
return "Veuillez saisir une question."
t_pro = " agis en tant q'ia appele mariam et creer par youssouf. ton role est uniquement d'assister. reponds a cette question: " + pro
response = g4f.ChatCompletion.create(model=g4f.models.default,messages=[{"role": "user", "content":t_pro}],provider=Bard,cookies={"__Secure-1PSID": "bwg91Iygc25J0aTg0ZnoY67_lXLwbhMqloeHH3SRPOkldVArhW9yDClbODrn7d64r6ErVg.", "__Secure-1PSIDCC": "ACA-OxNTV6UL9frGJy-arTqz3Yn34xZEtr4n1JTHqujZzWbZF2T5M4UWNiG7WE1i5VhkwaIMfw"},auth=True)
print(" web::",pro)
return response
def mariam_chimi(chi,im):
prompt_chi = " tu es un expert en chimie, tu as 20 d'expreriance dans le domaine. reponds a cette question: " + chi
if not im :
answer = client.predict(
prompt_chi, # str in 'input_text' Textbox component
api_name="/predict")
return answer
elif not chi:
return "aucune instruction donner..."
else:
bdd = bd(token=token)
with open(im.name, 'rb') as f:
image_data = f.read()
bard_answer = bdd.ask_about_image(chi, image_data)
return bard_answer['content']
#fin