import openai
import gradio as gr
from gradio import HuggingFaceDatasetSaver
openai.api_key ='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'

def openai_chat(prompt):
    completions = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt+"The following is the prompt from teacher working in canvas infrastructure",
        max_tokens=1024,
        temperature=0.5,
        stop=[" Human:", " AI:"]
    )

    message = completions.choices[0].text
    return message.strip()

def chatbot(input, history=[]):
    output = openai_chat(input)
    history.append((input, output))
    return history, history

gr.Interface(fn = chatbot,
            inputs = ["text",'state'],
            outputs = ["chatbot",'state'],
            examples = [
                            ["Armar un itinerario para viajar a Madrid, por 7 días, con familia, tener en cuenta que quiero hacer puntos turísticos y museos."],
                            ["Armar un plan de viaje para 10 días en Italia."],
                            ["Conseguir el vuelo más barato desde Buenos Aires a Nueva York, para un viaje de 7 días en marzo de 2023."],
            ],
            cache_examples=False,
            title="Demo app",
            allow_flagging="manual").launch()