from toolbox import update_ui from toolbox import CatchException, report_exception from toolbox import write_history_to_file, promote_file_to_downloadzone from crazy_functions.crazy_utils import request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive from crazy_functions.rag_fns.rag_file_support import extract_text, supports_format fast_debug = False def 文档总结(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt): import time, os # pip install python-docx 用于docx格式,跨平台 # pip install pywin32 用于doc格式,仅支持Win平台 for index, fp in enumerate(file_manifest): file_content = extract_text(fp) # private_upload里面的文件名在解压zip后容易出现乱码(rar和7z格式正常),故可以只分析文章内容,不输入文件名 if file_content==None: chatbot.append( [f"上传文件: {os.path.basename(fp)}", f"此文件解析失败,无法提取文本内容。失败原因可能为:1.文档格式过于复杂;2. 不支持的文件格式,支持的文件格式后缀有:" + ", ".join(supports_format)+ "等其他文本格式类型文件。"]) continue from crazy_functions.pdf_fns.breakdown_txt import breakdown_text_to_satisfy_token_limit from request_llms.bridge_all import model_info max_token = model_info[llm_kwargs['llm_model']]['max_token'] TOKEN_LIMIT_PER_FRAGMENT = max_token * 3 // 4 paper_fragments = breakdown_text_to_satisfy_token_limit(txt=file_content, limit=TOKEN_LIMIT_PER_FRAGMENT, llm_model=llm_kwargs['llm_model']) this_paper_history = [] for i, paper_frag in enumerate(paper_fragments): i_say = f'请对下面的内容用中文做概述,文件名是{os.path.relpath(fp, project_folder)},做概述时请优先满足以下要求:{plugin_kwargs['advanced_arg']}:内容是 ```{paper_frag}```' i_say_show_user = f'请对下面的内容片段做概述,做概述时请优先满足以下要求:{plugin_kwargs['advanced_arg']}: {os.path.abspath(fp)}的第{i+1}/{len(paper_fragments)}个片段。' gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive( inputs=i_say, inputs_show_user=i_say_show_user, llm_kwargs=llm_kwargs, chatbot=chatbot, history=[], sys_prompt="总结文章。" ) chatbot[-1] = (i_say_show_user, gpt_say) history.extend([i_say_show_user,gpt_say]) this_paper_history.extend([i_say_show_user,gpt_say]) # 已经对该文章的所有片段总结完毕,如果文章被切分了, if len(paper_fragments) > 1: i_say = f"根据以上的对话,总结时请注意以下要求:{plugin_kwargs['advanced_arg']},总结文件{os.path.abspath(fp)}的主要内容。" gpt_say = yield from request_gpt_model_in_new_thread_with_ui_alive( inputs=i_say, inputs_show_user=i_say, llm_kwargs=llm_kwargs, chatbot=chatbot, history=this_paper_history, sys_prompt="总结文件内容。" ) history.extend([i_say,gpt_say]) this_paper_history.extend([i_say,gpt_say]) res = write_history_to_file(history) promote_file_to_downloadzone(res, chatbot=chatbot) chatbot.append((f"路径{fp}文件解读完成了吗?", "解读完成,存储路径为"+res)) yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 res = write_history_to_file(history) promote_file_to_downloadzone(res, chatbot=chatbot) @CatchException def 总结文件(txt, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt, user_request): import glob, os # 基本信息:功能、贡献者 chatbot.append([ "函数插件功能?", f"批量总结各类文件。函数插件贡献者: JasonGuo1 and BoyinLiu。支持的文件类型包括:{', '.join(supports_format)}。" ]) yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 # 清空历史,以免输入溢出 history = [] # 检测输入参数,如没有给定输入参数,直接退出 if os.path.exists(txt): project_folder = txt else: if txt == "": txt = '空空如也的输入栏' report_exception(chatbot, history, a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到本地项目或无权访问: {txt}") yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 return # 搜索需要处理的文件清单 file_manifest = [f for f in glob.glob(f'{project_folder}/**', recursive=True) if os.path.isfile(f)] # 如果没找到任何文件 if len(file_manifest) == 0: report_exception(chatbot, history, a=f"解析项目: {txt}", b=f"找不到任何支持的文件类型: {txt}") yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history) # 刷新界面 return # 开始正式执行任务 yield from 文档总结(file_manifest, project_folder, llm_kwargs, plugin_kwargs, chatbot, history, system_prompt)