Add application file

app.py

@@ -1,10 +1,28 @@
 import gradio as gr
+import openai
 
 from sentence_transformers import SentenceTransformer
+from langchain.prompts import PromptTemplate
 
 
 def process(api, caption, category, asr, ocr):
-    return api+caption+category+asr+ocr
+    openai.api_key = api
+    preference = "兴趣标签"
+    example = "例如，给定一个视频，它的\"标题\"为\"长安系最便宜的轿车，4W起很多人都看不上它，但我知道车只是代步工具，又需要什么面子呢！\"" \
+              "类别\"为\"汽车\"，\"ocr\"为\"长安系最便宜的一款轿车\"，\"asr\"为\"我不否认现在的国产和合资还有一定的差距，但确实是他们让" \
+              "我们5万开了MP V8万开上了轿车，10万开张了ICV15万开张了大七座。\"，{}生成机器人推断出合理的\"{}\"为\"长安轿车报价、最便宜的" \
+              "长安轿车、新款长安轿车\"。".format(preference, preference),
+
+    prompt = PromptTemplate(
+        input_variables=["preference", "caption", "ocr", "asr", "category", "example"],
+        template="你是一个视频的{preference}生成机器人，根据输入的视频标题、类别、ocr、asr推理出合理的\"{preference}\"，以多个多"
+                 "于两字的标签形式进行表达，以顿号隔开。{example}那么，给定一个新的视频，它的\"标题\"为\"{caption}\"，\"类别\"为"
+                 "\"{category}\"，\"ocr\"为\"{ocr}\"，\"asr\"为\"{asr}\"，请推断出该视频的\"{preference}\"："
+    )
+
+    text = prompt.format(preference=preference, caption=caption, category=category, ocr=ocr, asr=asr, example=example)
+
+    return text
 
 
 with gr.Blocks() as demo:

requirements.txt

@@ -1,2 +1,4 @@
 gradio==3.24.1
-sentence-transformers==2.2.2
+sentence-transformers==2.2.2
+openai==0.27.4
+langchain==0.0.133