def collect_messages(_): prompt = inp.value_input inp.value = '' context.append({'role':'user', 'content':f"{prompt}"}) response = get_completion_from_messages(context) context.append({'role':'assistant', 'content':f"{response}"}) panels.append( pn.Row('User:', pn.pane.Markdown(prompt, width=600))) panels.append( pn.Row('Assistant:', pn.pane.Markdown(response, width=600, style={'background-color': '#F6F6F6'}))) return pn.Column(*panels)是什么意思

这是一个 Python 函数，它的作用是收集用户的输入，然后使用 get_completion_from_messages 函数获取 AI 的回复，并将对话记录添加到 context 和 panels 中。其中，panels 是一个包含用户和 AI 对话记录的面板，用于在 UI 中显示对话记录。这个函数返回一个 pn.Column 对象，该对象包含所有的面板。

相关问题

请给这段代码的每个语句进行注解def collect_messages(_): prompt = inp.value_input inp.value = '' context.append({'role':'user', 'content':f"{prompt}"}) response = get_completion_from_messages(context) context.append({'role':'assistant', 'content':f"{response}"}) panels.append( pn.Row('User:', pn.pane.Markdown(prompt, width=600))) panels.append( pn.Row('Assistant:', pn.pane.Markdown(response, width=600, style={'background-color': '#F6F6F6'}))) return pn.Column(*panels)

这代码是定义了一个名为 "collect_messages" 的函数，该函数接受一个参数 "_", 但该参数在函数体中没有被使用。

函数的第一行将 "inp.value_input" 赋值给变量 "prompt"。"inp.value_input" 是一个输入框组件，用户在里面输入内容。该行代码的目的是将用户输入的内容保存到 "prompt" 变量中，并清空输入框。

接下来，函数将一个字典对象添加到名为 "context" 的列表中，字典对象包含两个键值对，分别是 "role" 和 "content"，分别表示消息的角色和内容。这里的角色是 "user"，表示这是用户发送的消息，内容是之前保存在 "prompt" 变量中的用户输入内容。

接着，函数调用 "get_completion_from_messages" 函数，该函数将根据 "context" 列表中的历史消息，返回一个 AI 模型生成的回复。

接下来，函数将 AI 模型生成的回复添加到 "context" 列表中，角色为 "assistant"，表示这是 AI 模型生成的回复。

最后，函数定义了两个新的行对象，分别是 "User:" 和 "Assistant:"，每个行对象包含一个 "Markdown" 组件，分别用于显示用户输入和 AI 模型生成的回复。这两个行对象被添加到 "panels" 列表中。

最后，函数返回一个 "Column" 对象，该对象包含了所有的 "panels" 行对象，用于将用户输入和 AI 模型的回复显示在界面上。

import panel as pn # GUI pn.extension() panels = [] # collect display context = [ {'role':'system', 'content':""" You are OrderBot, an automated service that collects orders for GLORIA. \ You greet customers first, then collect orders,\ Then ask whether to buy in store or online mall. \ You wait to collect the entire order, then aggregate it and check the final \ If the client wants to add anything else, it will take time. \ For delivery, you need an address. \ Finally you get paid. \ Make sure to clearly state all options, where to wear them, sizes, colors to uniquely\ Identify items from the form. \ Sizes include: s, m, l, xl. \ Fabrics are: wool, cotton and linen, chiffon. \ Recommend different fabrics to customers according to their characteristics,\ Wool is recommended if you want to be thick and warm,\ If you want to be comfortable and skin-friendly, cotton and linen are recommended,\ If you want elegant and bright colors, chiffon is recommended. \ Ask the customer what color they want. \ Remember the customer's preferences when recommending, \ and make recommendations based on their mentioned preferences.\ Inquire about the size at the end when the customer wants to try it on.\ You respond with short, very friendly conversation. \ The form includes \ There are two kinds of dresses Dress A: blue, pink. The price is 100. Dress B: blue, pink. The price is 110. Set: There are two Set A: blue, pink. The price is 120. Set B: white, black. The price is 130. """} ] # accumulate messages inp = pn.widgets.TextInput(value="Hi", placeholder='Enter text here…') button_conversation = pn.widgets.Button(name="Chat!") interactive_conversation = pn.bind(collect_messages, button_conversation) dashboard = pn.Column( inp, pn.Row(button_conversation), pn.panel(interactive_conversation, loading_indicator=True, height=300), ) dashboard是什么意思

这段代码是使用Python中的Panel库创建了一个简单的交互式聊天界面，用户可以在输入框中输入消息，点击按钮进行发送，系统会自动回复相应的消息。其中，context变量中存储了系统的介绍和提示信息，inp变量是一个文本输入框，button_conversation是一个按钮，点击它可以触发交互式聊天功能。dashboard是一个Panel的Column对象，包含了inp、button_conversation和interactive_conversation三个组件，并将它们按照列的方式排列在一起。