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app.py

@@ -0,0 +1,153 @@
+import os
+import time
+import json
+import random
+
+import pandas as pd
+import gradio as gr
+import openai
+
+from src.semantle import get_puzzle, evaluate_guess
+from src.functions import get_functions
+
+GPT_MODEL = "gpt-3.5-turbo"
+TITLE = "やりとりSemantle"
+puzzle_numbers = [88]
+puzzle = get_puzzle(random.choice(puzzle_numbers))
+print(puzzle.secret)
+
+guesses = pd.DataFrame.from_dict({"order":[], "guess":[], "sim":[], "rank":[]})
+
+system_content_prefix = """今がら言葉ゲーム始めます。ユーザーが正解を答えるようにチャレンジする間、進行を手伝うのが役割です。
+
+まず、"""
+system_content=f"""ユーザーからの話を聞いて、答えるのか、ヒントを欲しがっているのか、やめようといるのかを判断してください。
+ユーザーが答えする場合、答えの点数を評価しておく。その後、{guesses}がら今まで答えた結果の流れを見て、状況を一言で話してください。
+ユーザーがヒントを欲しがっている場合、正解の「{puzzle.secret}」に関する間接的な情報を提供してください。
+ユーザーが正解を聞いたりやめると言いたりする場合、やめてもいいかをもう一度確認してください。
+
+ゲームのルール：
+正解は一つの言葉で決めている。ユーザーはどんな言葉が正解か推測して、単語を一つずつ答えする。
+正解を出すと成功としてゲームが終わる。推測した言葉がハズレだったら、推測したのが正解とどのぐらい近いかをヒントとしてもらえる。
+
+ゲームと関係ない話は答えないでください。
+"""
+system_message = [{"role": "system", "content": system_content_prefix+system_content}]
+chat_messages = []
+
+def add_guess(guess_result):
+    if guess_result["rank"] == " 正解！":
+        return "正解です。"
+    if guess_result["sim"]:
+        guesses.loc[guesses.shape[0]] = [guesses.shape[0]] + [v for v in guess_result.values()]
+        print(guesses.head())
+        return guesses.to_json()
+    else:
+        return "1,000以内に入っていないようです。"
+
+def create_chat(user_input, chat_history, api_key):
+    openai.api_key = api_key
+    user_content = [{"role": "user", "content": user_input}]
+    chat_messages.extend(user_content)
+    response = openai.ChatCompletion.create(
+        model=GPT_MODEL,
+        messages=system_message+chat_messages,
+        functions=get_functions()
+    )
+    response_message = response.choices[0].message
+
+    # Step 2: check if CPT wanted to call a function
+    if response_message.get("function_call"):
+        # Step 3: call the function
+        # Note: the JSON response may not always be valid; be sure to handle errors
+        available_functions = {
+            "evaluate_guess": evaluate_guess,
+        }
+        function_name = response_message["function_call"]["name"]
+        function_to_call = available_functions[function_name]
+        function_args = json.loads(response_message["function_call"]["arguments"])
+        function_response = function_to_call(
+            word=function_args.get("word"),
+            puzzle=puzzle
+        )
+        guess_result = add_guess(function_response)
+        # Step 4: send the info on the function call and function response to GPT
+        chat_messages.append(response_message.to_dict()) # extend conversation with assistant's reply
+        chat_messages.append(
+            {"role": "function",
+             "name": function_name,
+             "content": guess_result}
+        )   # extend conversation with function response
+        second_response = openai.ChatCompletion.create(
+            model=GPT_MODEL,
+            messages=system_message+chat_messages,
+        )   # get a new response from GPT where it can se the function response
+        return second_response["choices"][0]["message"].to_dict()
+    
+    chat_messages.append(response_message.to_dict())
+    return response_message.to_dict()
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    with gr.Row():
+        gr.Markdown(
+            """
+            # やりとりSemantle
+            [semantle日本語版](https://semantoru.com/)をchatbotと楽しめるためのspaceです。
+            ## ゲームのやり方
+            - 正解は一つの単語で、これを答えるとゲームの勝利になります。
+            - 推測した単語が正解じゃない場合、類似度スコアと順位が表示されます。それは正解を推測する大事なヒントになります。
+            ## chatbotの仕事
+            - 単語のスコアとランク以外に他のヒントがもらえます。
+            - ゲームに関して困っている時、何か質問してみてください。
+            """
+        )
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            api_key = gr.Textbox(placeholder="sk-...", label="OPENAI_API_KEY", value=None, type="password")
+            guesses_table = gr.DataFrame(
+                value=guesses,
+                headers=["#", "答え", "スコア", "ランク"],
+                datatype=["number", "str", "str", "str"],
+                elem_id="guesses-table"
+            )
+        with gr.Column(elem_id="chat_container"):
+            msg = gr.Textbox(
+                placeholder="ゲームをするため、まずはAPI KEYを入れてください。",
+                label="答え",
+                interactive=False,
+                max_lines=1
+            )
+            chatbot = gr.Chatbot(elem_id="chatbot")
+
+        def unfreeze():
+            return msg.update(interactive=True, placeholder="正解と思う言葉を答えてください。")
+        def greet():
+            return "", [("[START]", "ゲームを始まります！好きな言葉をひとつだけいってみてください。")]
+        
+        def respond(user_input, chat_history, api_key):
+            reply = create_chat(user_input, chat_history, api_key)
+            chat_history.append((user_input, reply["content"]))
+            time.sleep(2)
+            return "", chat_history
+        def update_guesses():
+            return guesses_table.update(value=guesses)
+
+        api_key.change(unfreeze, [], [msg]).then(greet, [], [msg, chatbot])
+        msg.submit(respond, [msg, chatbot, api_key], [msg, chatbot]).then(update_guesses, [], [guesses_table])
+                           
+
+    gr.Examples(
+        [
+            [puzzle.nearests_words[-1]],
+            ["どんなヒントが貰える？"],
+            ["正解と「近い」とはどういう意味？"],
+            ["何から始めたらいい？"],
+            ["今日の正解は何？"],
+        ],
+        inputs=msg,
+        label="こちらから選んで話すこともできます."
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.queue(concurrency_count=20).launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+openai
+gradio

src/functions.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+evaluate_guess = {"name": "evaluate_guess",
+                  "description": "Calculate the score of a guess word and get the rank among the 1,000 words.",
+                  "parameters": {
+                      "type": "object",
+                      "properties": {
+                          "word": {
+                              "type": "string",
+                              "description": "A word, noun, verb, adverb or adjective. e.g. 空, 近い, 行く, etc."
+                              },
+                          "puzzle": {
+                              "type": "object",
+                              "description": "A puzzle data containing scores and ranks of words."
+                          }
+                      },
+                      "required": ["word", "puzzle"]
+                  }}
+
+def get_functions():
+    functions = [evaluate_guess]
+    return functions

src/semantle.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+import pickle
+from typing import Tuple, List, Dict
+
+class Puzzle:
+    secret: str = ""
+    nearests: Dict = dict()
+    nearests_words: List = list()
+
+def get_puzzle(puzzle_num: int):
+    puzzle = Puzzle()
+    with open(f'example/{puzzle_num}.dat', 'rb') as f:
+        puzzle.nearests, _ = pickle.load(f)
+    puzzle.nearests_words = [word for word in puzzle.nearests.keys()]
+    puzzle.secret = puzzle.nearests_words[0]
+    return puzzle
+
+def evaluate_guess(word: str, puzzle):
+    rtn = {"guess": word, "sim": None, "rank": None}
+    # check most similar
+    if word in puzzle.nearests:
+        rtn["sim"] = puzzle.nearests[word][1]
+        rtn["rank"] = puzzle.nearests[word][0]
+    return rtn