Telegram bot support (#23)
* Aggiungi supporto per il bot Telegram: aggiorna .env.example, pyproject.toml e uv.lock * demo per bot Telegram con gestione comandi e inline keyboard * Implementazione del bot Telegram con gestione dei comandi e stati di conversazione iniziali * Aggiorna la gestione delle configurazioni nel bot Telegram: modifica gli stati della conversazione e aggiungi il supporto per la gestione dei messaggi. * fix static models & readme * aggiunto il supporto per la query dell'utente e modificata la visualizzazione dei messaggi di stato. * Aggiunto il supporto per la gestione del bot Telegram e aggiornata la configurazione del pipeline * Aggiornato .gitignore per includere la cartella .gradio e rimosso chroma_db. Aggiunto il supporto per la generazione di report in PDF utilizzando markdown-pdf nel bot Telegram. * Refactor pipeline and chat manager for improved structure and functionality * Better logging * Aggiornato il comportamento del logging per i logger di agno. Aggiunto il supporto per l'opzione check_for_async nella configurazione di RedditWrapper. * Rimosso codice commentato e import non utilizzati nella classe Pipeline per semplificare la struttura * Aggiornata la sezione "Applicazione" nel README & fix main * Telegram instance instead of static * Fix logging to use labels for team model, leader model, and strategy * Rinomina il lock da _lock a __lock per garantire l'incapsulamento nella classe AppConfig * Rinomina i logger per una migliore identificazione e gestisce le eccezioni nel bot di Telegram * Aggiorna i messaggi di errore nel gestore Telegram per una migliore chiarezza e modifica il commento nel file di configurazione per riflettere lo stato del modello. * Aggiungi un messaggio di attesa durante la generazione del report nel bot di Telegram
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Giacomo Bertolazzi
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45a17d4570
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c96617a039
@@ -1,86 +1,31 @@
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import asyncio
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import gradio as gr
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import logging
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from dotenv import load_dotenv
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from agno.utils.log import log_info #type: ignore
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from app.configs import AppConfig
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from app.interface import ChatManager
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from app.interface import *
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from app.agents import Pipeline
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if __name__ == "__main__":
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# Inizializzazioni
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load_dotenv()
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configs = AppConfig.load()
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pipeline = Pipeline(configs)
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chat = ChatManager()
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# Funzioni Gradio
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def respond(message: str, history: list[dict[str, str]]) -> tuple[list[dict[str, str]], list[dict[str, str]], str]:
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chat.send_message(message)
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response = pipeline.interact(message)
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chat.receive_message(response)
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history.append({"role": "user", "content": message})
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history.append({"role": "assistant", "content": response})
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return history, history, ""
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def save_current_chat() -> str:
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chat.save_chat("chat.json")
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return "💾 Chat salvata in chat.json"
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def load_previous_chat() -> tuple[list[dict[str, str]], list[dict[str, str]]]:
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chat.load_chat("chat.json")
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history: list[dict[str, str]] = []
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for m in chat.get_history():
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history.append({"role": m["role"], "content": m["content"]})
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return history, history
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def reset_chat() -> tuple[list[dict[str, str]], list[dict[str, str]]]:
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chat.reset_chat()
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return [], []
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# Interfaccia Gradio
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with gr.Blocks() as demo:
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gr.Markdown("# 🤖 Agente di Analisi e Consulenza Crypto (Chat)")
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# Dropdown provider e stile
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with gr.Row():
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provider = gr.Dropdown(
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choices=pipeline.list_providers(),
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type="index",
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label="Modello da usare"
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)
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provider.change(fn=pipeline.choose_predictor, inputs=provider, outputs=None)
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style = gr.Dropdown(
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choices=pipeline.list_styles(),
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type="index",
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label="Stile di investimento"
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)
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style.change(fn=pipeline.choose_strategy, inputs=style, outputs=None)
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chatbot = gr.Chatbot(label="Conversazione", height=500, type="messages")
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msg = gr.Textbox(label="Scrivi la tua richiesta", placeholder="Es: Quali sono le crypto interessanti oggi?")
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with gr.Row():
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clear_btn = gr.Button("🗑️ Reset Chat")
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save_btn = gr.Button("💾 Salva Chat")
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load_btn = gr.Button("📂 Carica Chat")
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# Eventi e interazioni
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msg.submit(respond, inputs=[msg, chatbot], outputs=[chatbot, chatbot, msg])
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clear_btn.click(reset_chat, inputs=None, outputs=[chatbot, chatbot])
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save_btn.click(save_current_chat, inputs=None, outputs=None)
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load_btn.click(load_previous_chat, inputs=None, outputs=[chatbot, chatbot])
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chat = ChatManager(pipeline)
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gradio = chat.gradio_build_interface()
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_app, local_url, share_url = gradio.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=configs.port, quiet=True, prevent_thread_lock=True, share=configs.gradio_share)
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logging.info(f"UPO AppAI Chat is running on {share_url or local_url}")
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try:
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_app, local, shared = demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=configs.port, quiet=True, prevent_thread_lock=True, share=configs.gradio_share)
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log_info(f"Starting UPO AppAI Chat on {shared or local}")
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asyncio.get_event_loop().run_forever()
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except KeyboardInterrupt:
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demo.close()
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telegram = TelegramApp(pipeline)
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telegram.add_miniapp_url(share_url)
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telegram.run()
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except AssertionError as e:
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try:
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logging.warning(f"Telegram bot could not be started: {e}")
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asyncio.get_event_loop().run_forever()
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except KeyboardInterrupt:
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logging.info("Shutting down due to KeyboardInterrupt")
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finally:
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gradio.close()
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