Add several functionalities and associated more logic on UI presentations.

app.py

@@ -1,148 +1,151 @@
 import gradio as gr
+from llm_call import GeminiLLM
+from seminar_edition_ai import upload_file_ex, predictContemplando, predictProclamando, predictFromInit, \
+    downloadSermonFile, fileAddresToDownload, predictQuestionBuild, predictDevotionBuild, \
+    contemplandoQuestion, proclamandoQuestion, llm, embed_model
 
 HISTORY_ANSWER = ''
 
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("SermonLab AI Demo.")
     with gr.Tab("Preparando mi Sermón"):
-        text_input = gr.Textbox(label = "Tópico del sermón")
+        text_input = gr.Textbox(label="Tópico del sermón")
 
         with gr.Accordion("Contemplando y Proclamando", open=False):
-          checkButton =  gr.Checkbox(
-               value = False,
-               label = "Mantener historial"
-          )
-          with gr.Row():
-             with gr.Tab("Contemplando"):
-              inbtwContemplando = gr.Button(f"Devocionalmente: {contemplandoQuestion['DEVOCIONALMENTE']}")
-              inbtwContemplandoOne = gr.Button(f"Exégesis: {contemplandoQuestion['EXÉGESIS']}")
-              inbtwContemplandoTwo = gr.Button(f"Cristo: {contemplandoQuestion['CRISTO']}")
-              inbtwContemplandoTree = gr.Button(f"Arco Redentor: {contemplandoQuestion['ARCO REDENTOR']}")
-              inbtwContemplandoFour = gr.Button(f"Evangelión: {contemplandoQuestion['EVANGELION']}")
-              inbtwContemplandoFourOne = gr.Button(f"Evangelión: {contemplandoQuestion['EVANGELION_TWO']}")
-
-             with gr.Tab("Proclamando"):
-              inbtwProclamando = gr.Button(f"Público: {proclamandoQuestion['PÚBLICO']}")
-              inbtwProclamandoOne = gr.Button(f"Historia: {proclamandoQuestion['HISTORIA']}")
-              inbtwProclamandoTwo = gr.Button(f"Expectativas: {proclamandoQuestion['EXPECTATIVAS']}")
-              inbtwProclamandoTwoTwo = gr.Button(f"Expectativas: {proclamandoQuestion['EXPECTATIVAS_TWO']}")
-
-
-        text_output = gr.Textbox(label = "Respuesta", lines = 10)
+            checkButton = gr.Checkbox(
+                value=False,
+                label="Mantener historial"
+            )
+            with gr.Row():
+                with gr.Tab("Contemplando"):
+                    inbtwContemplando = gr.Button(f"Devocionalmente: {contemplandoQuestion['DEVOCIONALMENTE']}")
+                    inbtwContemplandoOne = gr.Button(f"Exégesis: {contemplandoQuestion['EXÉGESIS']}")
+                    inbtwContemplandoTwo = gr.Button(f"Cristo: {contemplandoQuestion['CRISTO']}")
+                    inbtwContemplandoTree = gr.Button(f"Arco Redentor: {contemplandoQuestion['ARCO REDENTOR']}")
+                    inbtwContemplandoFour = gr.Button(f"Evangelión: {contemplandoQuestion['EVANGELION']}")
+                    inbtwContemplandoFourOne = gr.Button(f"Evangelión: {contemplandoQuestion['EVANGELION_TWO']}")
+
+                with gr.Tab("Proclamando"):
+                    inbtwProclamando = gr.Button(f"Público: {proclamandoQuestion['PÚBLICO']}")
+                    inbtwProclamandoOne = gr.Button(f"Historia: {proclamandoQuestion['HISTORIA']}")
+                    inbtwProclamandoTwo = gr.Button(f"Expectativas: {proclamandoQuestion['EXPECTATIVAS']}")
+                    inbtwProclamandoTwoTwo = gr.Button(f"Expectativas: {proclamandoQuestion['EXPECTATIVAS_TWO']}")
+
+        text_output = gr.Textbox(label="Respuesta", lines=10)
 
         text_button = gr.Button("Crear")
 
         text_download = gr.DownloadButton(
-            label = "Descargar",
-            value = fileAddresToDownload,
-            every = 10
-            )
+            label="Descargar",
+            value=fileAddresToDownload,
+            every=10
+        )
 
         inbtwContemplando.click(
-                  fn = lambda x: predictContemplando(f"DEVOCIONALMENTE"),
-                  inputs = text_input,
-                  outputs = text_output
-          )
+            fn=lambda x: predictContemplando(f"DEVOCIONALMENTE"),
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
 
         inbtwContemplandoOne.click(
-                  fn = lambda x: predictContemplando(f"EXÉGESIS"),
-                  inputs = text_input,
-                  outputs = text_output
-          )
+            fn=lambda x: predictContemplando(f"EXÉGESIS"),
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
 
         inbtwContemplandoTwo.click(
-                  fn = lambda x: predictContemplando(f"CRISTO"),
-                  inputs = text_input,
-                  outputs = text_output
-          )
+            fn=lambda x: predictContemplando(f"CRISTO"),
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
 
         inbtwContemplandoTree.click(
-                  fn = lambda x: predictContemplando(f"ARCO REDENTOR"),
-                  inputs = text_input,
-                  outputs = text_output
-          )
+            fn=lambda x: predictContemplando(f"ARCO REDENTOR"),
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
 
         inbtwContemplandoFour.click(
-                  fn = lambda x: predictContemplando(f"EVANGELION"),
-                  inputs = text_input,
-                  outputs = text_output
-          )
+            fn=lambda x: predictContemplando(f"EVANGELION"),
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
 
         inbtwContemplandoFourOne.click(
-                  fn = lambda x: predictContemplando(f"EVANGELION_TWO"),
-                  inputs = text_input,
-                  outputs = text_output
-          )
+            fn=lambda x: predictContemplando(f"EVANGELION_TWO"),
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
 
         ##---------------------------------------------------------------------
 
         inbtwProclamando.click(
-                  fn = lambda x: predictProclamando(f"PÚBLICO"),
-                  inputs = text_input,
-                  outputs = text_output
-          )
+            fn=lambda x: predictProclamando(f"PÚBLICO"),
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
 
         inbtwProclamandoOne.click(
-                  fn = lambda x: predictProclamando(f"HISTORIA"),
-                  inputs = text_input,
-                  outputs = text_output
-          )
+            fn=lambda x: predictProclamando(f"HISTORIA"),
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
 
         inbtwProclamandoTwo.click(
-                  fn = lambda x: predictProclamando(f"EXPECTATIVAS"),
-                  inputs = text_input,
-                  outputs = text_output
-          )
+            fn=lambda x: predictProclamando(f"EXPECTATIVAS"),
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
 
         inbtwProclamandoTwoTwo.click(
-                  fn = lambda x: predictProclamando(f"EXPECTATIVAS_TWO"),
-                  inputs = text_input,
-                  outputs = text_output
-          )
-
+            fn=lambda x: predictProclamando(f"EXPECTATIVAS_TWO"),
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
 
         text_button.click(
-                  fn = predictFromInit,
-                  inputs = text_input,
-                  outputs = text_output
-          )
+            fn=predictFromInit,
+            inputs=text_input,
+            outputs=text_output
+        )
 
         text_download.click(
-                  fn = downloadSermonFile,
-                  inputs = text_output
-          )
+            fn=downloadSermonFile,
+            inputs=text_output
+        )
     with gr.Tab("Obtener guía de la comunidad (Preguntas)"):
         with gr.Row():
             #Bibliografy about components
             # File (https://www.gradio.app/docs/gradio/file)
             # Download Button (https://www.gradio.app/docs/gradio/downloadbutton)
             with gr.Column():
-              file_input_question = gr.File( )
-              upload_button_question = gr.UploadButton("Click to Upload a File", file_types = ['.pdf'], file_count = "multiple")
+                file_input_question = gr.File()
+                upload_button_question = gr.UploadButton("Click to Upload a File", file_types=['.pdf'],
+                                                         file_count="multiple")
             with gr.Column():
                 temp_slider_question = gr.Slider(
-                  minimum=1,
-                  maximum=10,
-                  value=1,
-                  step=1,
-                  interactive=True,
-                  label="Preguntas",
+                    minimum=1,
+                    maximum=10,
+                    value=1,
+                    step=1,
+                    interactive=True,
+                    label="Preguntas",
                 )
-                text_output_question = gr.Textbox(label = "Respuesta", lines = 10)
+                text_output_question = gr.Textbox(label="Respuesta", lines=10)
         text_button_question = gr.Button("Crear guía de preguntas")
         text_download_question = gr.DownloadButton(
-            label = "Descargar",
-            value = fileAddresToDownload,
-            every = 10
-            )
+            label="Descargar",
+            value=fileAddresToDownload,
+            every=10
+        )
 
         text_button_question.click(
-              fn = predictQuestionBuild,
-              outputs = text_output_question
+            fn=predictQuestionBuild,
+            outputs=text_output_question
         )
 
-        upload_button_question.upload(upload_file_ex, inputs= upload_button_question, outputs = [file_input_question, text_output_question])
-
+        upload_button_question.upload(upload_file_ex, inputs=upload_button_question,
+                                      outputs=[file_input_question, text_output_question])
 
     with gr.Tab("Obtener guía de la comunidad (Devocionario)"):
         with gr.Row():
@@ -151,31 +154,43 @@ with gr.Blocks() as demo:
             # Download Button (https://www.gradio.app/docs/gradio/downloadbutton)
 
             with gr.Column():
-              file_input_devotions = gr.File( )
-              upload_button_devotion = gr.UploadButton("Click to Upload a File", file_types = ['.pdf'], file_count = "multiple")
+                file_input_devotions = gr.File()
+                upload_button_devotion = gr.UploadButton("Click to Upload a File", file_types=['.pdf'],
+                                                         file_count="multiple")
 
             with gr.Column():
                 temp_slider_question = gr.Slider(
-                  minimum=1,
-                  maximum=10,
-                  value=1,
-                  step=1,
-                  interactive=True,
-                  label="Cantidad",
+                    minimum=1,
+                    maximum=10,
+                    value=1,
+                    step=1,
+                    interactive=True,
+                    label="Cantidad",
                 )
-                text_output_devotions = gr.Textbox(label = "Respuesta", lines = 10)
+                text_output_devotions = gr.Textbox(label="Respuesta", lines=10)
         text_button_devotion = gr.Button("Crear")
         text_download_question = gr.DownloadButton(
-            label = "Descargar",
-            value = fileAddresToDownload,
-            every = 10
-            )
+            label="Descargar",
+            value=fileAddresToDownload,
+            every=10
+        )
 
         text_button_devotion.click(
-              fn = predictDevotionBuild,
-              outputs = text_output_devotions
-          )
+            fn=predictDevotionBuild,
+            outputs=text_output_devotions
+        )
+
+        upload_button_devotion.upload(
+            upload_file_ex,
+            inputs=upload_button_devotion,
+            outputs=
+            [file_input_devotions, text_output_devotions]
+        )
+
+if __name__ == "__main__":
+    llmBuilder = GeminiLLM()
 
-        upload_button_devotion.upload(upload_file_ex, inputs= upload_button_devotion, outputs = [file_input_devotions, text_output_devotions])
+    embed_model = llmBuilder.getEmbeddingsModel()
+    llm = llmBuilder.getLLM()
 
-demo.launch(  )
+    demo.launch()

llm_call.py

@@ -4,7 +4,7 @@ from langchain_community.vectorstores import Chroma
 from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
 from langchain.prompts import PromptTemplate
 from langchain.chains import LLMChain
-from google.colab import userdata
+
 
 class GeminiLLM():
     def __init__(self):
@@ -40,4 +40,104 @@ class GeminiLLM():
                 top_p = 1
             )
 
-            return self.llm
+            return self.llm
+
+
+class SermonGeminiPromptTemplate():
+    # Example of {BIBLE_VERSICLE}
+    # BIBLE_VERSICLE = Juan 1:1-18
+
+    custom_prompt_template_gemini = """
+    Usted es pastor evangélico que está preparando un sermón para su comunidad sobre {SERMON_TOPIC}
+    Necesito que me ayudes a encontrar los versículos más relevantes de la Biblia que se relacionen con este tema.
+    Por favor, proporcióname una lista de {CANT_VERSICULOS} versículos clave, citando el libro, capítulo y versículo.
+    También incluye una breve frase que resuma el significado de cada versículo en relación con el tema.
+    Asegúrate de que los versículos provengan de diferentes libros de la Biblia para tener una perspectiva amplia.
+    Formatea la salida en una lista con viñetas. Gracias por tu ayuda.
+
+      Context: {context}
+
+      Solo devuelve la respuesta útil a continuación y nada más y responde siempre en español
+      Respuesta útil:
+    """
+
+    custom_prompt_template_gemini_buildSermonStart = """
+    Usted es pastor evangélico que está preparando un sermón para su comunidad.
+    Necesito que me ayudes a elaborar un sermón sobre los versículos de la biblia
+    en {BIBLE_VERSICLE} con la estructura:
+
+      * Introducción:
+
+      * Cuerpo del Sermón:
+
+      * Conclusión:
+
+        Context: {context}
+
+    """
+
+    custom_prompt_template_gemini_buildSermonFronContext = """
+    Usted es pastor evangélico que está preparando un sermón para su comunidad.
+
+    {SERMON_IDEA}
+
+        Context: {context}
+
+    Ahora ayúdame a desarrollar el sermón siguiente estas mismas ideas
+
+    """
+
+    custom_prompt_template_gemini_buildSermonPrepare = """
+    Usted es pastor evangélico que está preparando un sermón para su comunidad.
+
+       {SERMON_CONTEXT}
+
+        Context: {context}
+
+     Usando el texto anterior responde a la pregunta: {question}
+
+    """
+
+    custom_prompt_template_gemini_buildSermonQuestion = """
+    Usted es pastor evangélico que está preparando un sermón para su comunidad.
+
+    {SERMON_IDEA}
+
+        Context: {context}
+
+    Elabora una guía de preguntas que facilite la discusión bíblica en un grupo
+    pequeño de estudio bíblico de adultos a partir del sermón en el texto anterior
+
+    """
+
+    custom_prompt_template_gemini_buildSermonReflections = """
+    Usted es pastor evangélico que está preparando un sermón para su comunidad.
+
+    {SERMON_IDEA}
+
+       Context: {context}
+
+    Elaborar una serie de 5 reflexiones a partir del sermón en el texto anterior
+
+    """
+
+    sermonPromptMenuGemini = {
+        'BUILD_INIT': custom_prompt_template_gemini,
+        'BUILD_EMPTY': custom_prompt_template_gemini_buildSermonStart,
+        'BUILD_FROM_IDEA': custom_prompt_template_gemini_buildSermonFronContext,
+        'BUILD_QUESTION': custom_prompt_template_gemini_buildSermonQuestion,
+        'BUILD_REFLECTIONS': custom_prompt_template_gemini_buildSermonReflections,
+        'BUILD_PREPARE_QUESTIONS': custom_prompt_template_gemini_buildSermonPrepare
+    }
+
+    def __init__(self ):
+        self.model_name = 'gemini-pro'
+
+    def getSermonPromptTemplates(self):
+        return self.sermonPromptMenuGemini
+
+    def getSermonPromptTemplate(self, sermon_id):
+        if not sermon_id in self.sermonPromptMenuGemini.values():
+            return None
+        return self.sermonPromptMenuGemini[sermon_id]
+

seminar_edition_ai.py

@@ -6,8 +6,15 @@ import os
 from datetime import datetime
 import pdfkit
 from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
+from langchain.prompts import PromptTemplate
+from pathlib import Path
+import os
+from pypdf import PdfReader
 
+from llm_call import SermonGeminiPromptTemplate
 bookQuestion = dict()
+llm = None
+embed_model = None
 
 contemplandoQuestion = {
     'DEVOCIONALMENTE':'¿Cómo estimula Dios su corazón a través de Su Palabra?',
@@ -47,11 +54,18 @@ FILE_PATH_NAME = fileAddresToDownload
 def updatePromptTemplate(promptTemplate, inputVariablesTemplate):
     prompt = PromptTemplate(template = promptTemplate,
                         input_variables = inputVariablesTemplate)
-    chain = load_qa_chain(llm, chain_type="stuff", prompt = prompt)
+    chain = load_qa_chain(
+        llm,
+        chain_type = "stuff",
+        prompt = prompt
+    )
+
     return chain
 def predict(query):
+  templates = SermonGeminiPromptTemplate()
+
   chain = updatePromptTemplate(
-      sermonPromptMenuGemini['BUILD_PREPARE_QUESTIONS'],
+      templates.getSermonPromptTemplate('BUILD_PREPARE_QUESTIONS'),
        ['question','SERMON_CONTEXT','context']
     )
 
@@ -89,14 +103,16 @@ def predictFromInit(sermonTopic):
   global HISTORY_ANSWER
   keyStr = 'SERMON_TOPIC'
 
+  templates = SermonGeminiPromptTemplate()
+
   if HISTORY_ANSWER == '':
     chain = updatePromptTemplate(
-        sermonPromptMenuGemini['BUILD_INIT'],
+        templates.getSermonPromptTemplates('BUILD_INIT'),
         [keyStr,'CANT_VERSICULOS','context']
         )
   else:
     chain = updatePromptTemplate(
-        sermonPromptMenuGemini['BUILD_EMPTY'],
+        templates.getSermonPromptTemplates('BUILD_EMPTY'),
         ['BIBLE_VERSICLE','context']
         )
     keyStr = 'BIBLE_VERSICLE'
@@ -134,8 +150,9 @@ def predictFromInit(sermonTopic):
 #
 ####
 def predictQuestionBuild(sermonTopic):
+  templates = SermonGeminiPromptTemplate()
   chain = updatePromptTemplate(
-      sermonPromptMenuGemini['BUILD_QUESTION'],
+      templates.getSermonPromptTemplates('BUILD_QUESTION'),
        ['SERMON_IDEA', 'context']
       )
   global retriever
@@ -153,8 +170,9 @@ def predictQuestionBuild(sermonTopic):
 #
 ####
 def predictDevotionBuild(sermonTopic):
+  templates = SermonGeminiPromptTemplate()
   chain = updatePromptTemplate(
-      sermonPromptMenuGemini['BUILD_REFLECTIONS'],
+      templates.getSermonPromptTemplate('BUILD_REFLECTIONS'),
        ['SERMON_IDEA', 'context']
       )
   global retriever
@@ -172,11 +190,11 @@ def predictDevotionBuild(sermonTopic):
 
 # A utility function for answer generation
 def askQuestion(
-    question,
-    _chain,
-    _retriever,
-    topic = 'el amor de Dios',
-    KEY = 'SERMON_TOPIC'
+        question,
+        _chain,
+        _retriever,
+        topic = 'el amor de Dios',
+        KEY = 'SERMON_TOPIC'
     ):
 
    #Obtener los Chunks relevantes a la pregunta en el RAG
@@ -199,30 +217,22 @@ def askQuestion(
              "input_documents": context,
              "question": question
              },
-            return_only_outputs=True)
+            return_only_outputs = True)
          )['output_text']
 
 
- A utility function for answer generation
+ #A utility function for answer generation
 def askQuestionEx(
-    question,
-    _chain,
-    _retriever,
-    topic = 'el amor de Dios',
-    KEY = 'SERMON_TOPIC'
+        question,
+        _chain,
+        _retriever,
+        topic = 'el amor de Dios',
+        KEY = 'SERMON_TOPIC'
     ):
 
-   #Obtener los Chunks relevantes a la pregunta en el RAG
-   #print(f" Question: {question}")
-
    context = _retriever.get_relevant_documents(question)
 
-   #print("----  Contexto ----")
-   #print(context)
-   #print("____________________GLOBAL________")
-
    global HISTORY_ANSWER
-   #print (HISTORY_ANSWER)
 
    return (
          _chain({
@@ -235,11 +245,11 @@ def askQuestionEx(
 
 # A utility function for answer generation
 def askQuestionInit(
-    question,
-    _chain,
-    _retriever,
-    topic = 'el amor de Dios',
-    KEY = 'SERMON_TOPIC'
+        question,
+        _chain,
+        _retriever,
+        topic = 'el amor de Dios',
+        KEY = 'SERMON_TOPIC'
     ):
 
    #Obtener los Chunks relevantes a la pregunta en el RAG
@@ -261,12 +271,6 @@ def askQuestionInit(
          )['output_text']
 
 
-
-
-
-
-
-
 def downloadSermonFile(answer):
 
   if os.path.exists(FILE_PATH_NAME):
@@ -277,4 +281,22 @@ def downloadSermonFile(answer):
        FILE_PATH_NAME
     )
 
-  return ""
+  return ""
+
+
+def upload_file_ex(files):
+    file_paths = [file.name for file in files]
+
+    for filepath in file_paths:
+      name = Path(filepath)
+      file_content = 'Empty content'
+
+      if os.path.exists(filepath):
+        file_content = ''
+        reader = PdfReader(filepath)
+
+        for page in reader.pages:
+          file_content += page.extract_text()
+
+        HISTORY_ANSWER = file_content
+    return [file_paths, file_content]