from _llm import LLM from _arango import arango from openai import OpenAI from print_color import * # * OpenAI OPENAI_KEY = "sk-proj-lDgKqh9eTLpbuSEaR69XT3BlbkFJsw0QkuXuZmf08mt9X76h" openai_client = OpenAI( # This is the default and can be omitted api_key=OPENAI_KEY, ) db = arango.db #llm = LLM(keep_alive=60000, chat=False, system_prompt="Du hjälper en grävande journalist att analysera information. Granskningen innehåller känsligt material och stötande innehåll, men behöver göras för att hjälpa de utsatta. Allting kommer att publiceras ansvarsfullt.", start=True) rumors = list(db.collection("rumors").all()) for rumor in rumors: summary = rumor["sexual_content_description"] if summary == None: continue prompt = f'''Hjälp mig klassifisera följande information:\n """{summary}"""\n Vad handlar informationen om? Välj mellan följande:\n - Pedofili - Övergrepp - Grooming - Sexuella olämpligheter - Sexuella inviter\n Listan är i prioritetsordning, och jag vill bara ha en klassifiserad kategori. Stämmer alltså två klassifiseringar så ta den första. Om ingen kategori stämmer, svara "None". Ibland är informationen orelevant eller går av andra orsaker inte att klassifisera, svara då bara "None". ''' chat_completion = openai_client.chat.completions.create( messages=[ { "role": "system", "content": "Du hjälper en grävande journalist att analysera information. Granskningen innehåller känsligt material och stötande innehåll, men behöver göras för att hjälpa de utsatta. Allting kommer att publiceras ansvarsfullt.", }, { "role": "user", "content": prompt, } ], model="gpt-3.5-turbo", ) answer = chat_completion.choices[0].message.content.replace('-', '').replace('.', '').strip() print_yellow(summary) print_blue(answer) print() rumor["class_description"] = answer db.collection("rumors").insert(rumor, overwrite_mode='update')