app.py

import streamlit as st
import openai
import time

# Configuration de l'API OpenAI
openai.api_key = 'VOTRE_CLE_API_OPENAI'

# Fonction pour générer une réponse à partir du modèle OpenAI avec streaming
def generate_openai_response(prompt, history):
    # Formatage de l'historique des messages pour OpenAI
    history_openai_format = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}]
    for human, assistant in history:
        history_openai_format.append({"role": "user", "content": human })
        history_openai_format.append({"role": "assistant", "content":assistant})
    history_openai_format.append({"role": "user", "content": prompt})

    # Requête à l'API avec streaming
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",  # ou "gpt-3.5-turbo"
        messages=history_openai_format,
        temperature=0.7,
        stream=True
    )

    # Collecte et affichage des morceaux de réponse
    collected_messages = []
    for chunk in response:
        if chunk['choices'][0]['delta'].get('content'):
            collected_messages.append(chunk['choices'][0]['delta']['content'])
            full_response = ''.join(collected_messages)
            # Affichage de la réponse en temps réel
            st.write(full_response)
            time.sleep(0.1)  # Ajouter un léger délai pour la simulation de la "pensée"
    
    return ''.join(collected_messages)

# Interface utilisateur avec Streamlit
st.title("Chatbot avec OpenAI")
st.write("Ce chatbot utilise le modèle OpenAI pour répondre à vos questions.")

# Entrée utilisateur
user_input = st.text_area("Vous:", "")
history = []

if st.button("Envoyer"):
    if user_input:
        with st.spinner("Génération de la réponse..."):
            response = generate_openai_response(user_input, history)
            history.append((user_input, response))
        st.write("Chatbot:", response)
    else:
        st.warning("Veuillez entrer une question ou un message.")