modified: main.py

main.py

@@ -136,10 +136,11 @@ def run(instruction, add_to_queue=None, send_chat_request_Azure = send_official_
     # sleep_time = check_RPM(run_time, current_time)
     # if sleep_time > 0:
     #     time.sleep(sleep_time)
-
-    response = send_chat_request_Azure(prompt_intent_detection, openai_key=openai_key, api_base=api_base, engine=engine)
+    try:
+        response = send_chat_request_Azure(prompt_intent_detection, openai_key=openai_key, api_base=api_base, engine=engine)
     # 返回错误
-
+    except Exception as e:
+        return e
 
 
 
@@ -168,9 +169,10 @@ def run(instruction, add_to_queue=None, send_chat_request_Azure = send_official_
     # sleep_time = check_RPM(run_time, current_time)
     # if sleep_time > 0:
     #     time.sleep(sleep_time)
-
-    response = send_chat_request_Azure(prompt_task, openai_key=openai_key,api_base=api_base,engine=engine)
-
+    try:
+        response = send_chat_request_Azure(prompt_task, openai_key=openai_key,api_base=api_base,engine=engine)
+    except Exception as e:
+        return e
 
     task_select = response
     pattern = r"(task\d+=)(\{[^}]*\})"
@@ -213,9 +215,10 @@ def run(instruction, add_to_queue=None, send_chat_request_Azure = send_official_
     # sleep_time = check_RPM(run_time, current_time)
     # if sleep_time > 0:
     #     time.sleep(sleep_time)
-
-    response = send_chat_request_Azure(prompt_flat, openai_key=openai_key,api_base=api_base, engine=engine)
-
+    try:
+        response = send_chat_request_Azure(prompt_flat, openai_key=openai_key,api_base=api_base, engine=engine)
+    except Exception as e:
+        return e
 
     #response = "Function Call:step1={\n \"arg1\": [\"五粮液\"],\n \"function1\": \"get_stock_code\",\n \"output1\": \"result1\",\n \"arg2\": [\"泸州老窖\"],\n \"function2\": \"get_stock_code\",\n \"output2\": \"result2\"\n},step2={\n \"arg1\": [\"result1\",\"20190101\",\"20220630\",\"daily\"],\n \"function1\": \"get_stock_prices_data\",\n \"output1\": \"result3\",\n \"arg2\": [\"result2\",\"20190101\",\"20220630\",\"daily\"],\n \"function2\": \"get_stock_prices_data\",\n \"output2\": \"result4\"\n},step3={\n \"arg1\": [\"result3\",\"Cumulative_Earnings_Rate\"],\n \"function1\": \"calculate_stock_index\",\n \"output1\": \"result5\",\n \"arg2\": [\"result4\",\"Cumulative_Earnings_Rate\"],\n \"function2\": \"calculate_stock_index\",\n \"output2\": \"result6\"\n}, ###Output:{\n \"五粮液在2019年1月1日到2022年06月30的每日收盘价格时序表格\": \"result5\",\n \"泸州老窖在2019年1月1日到2022年06月30的每日收盘价格时序表格\": \"result6\"\n}"
     call_steps, _ = response.split('###')
@@ -292,8 +295,10 @@ def run(instruction, add_to_queue=None, send_chat_request_Azure = send_official_
     # sleep_time = check_RPM(run_time, current_time)
     # if sleep_time > 0:
     #     time.sleep(sleep_time)
-
-    response = send_chat_request_Azure(prompt_flat, openai_key=openai_key, api_base=api_base, engine=engine)
+    try:
+        response = send_chat_request_Azure(prompt_flat, openai_key=openai_key, api_base=api_base, engine=engine)
+    except Exception as e:
+        return e
 
     call_steps, _ = response.split('###')
     pattern = r"(step\d+=)(\{[^}]*\})"
@@ -337,9 +342,10 @@ def run(instruction, add_to_queue=None, send_chat_request_Azure = send_official_
                     "示例1:###我用将您的问题拆分成两个任务,首先第一个任务[stock_task],我依次获取五粮液和贵州茅台从2013年5月20日到2023年5月20日的净资产回报率roe的时序数据. \n然后第二个任务[visualization_task],我用折线图绘制五粮液和贵州茅台从2013年5月20日到2023年5月20日的净资产回报率,并计算它们的平均值和中位数. \n\n在第一个任务中我分别使用了2个工具函数\{get_stock_code\},\{get_Financial_data_from_time_range\}获取到两只股票的roe数据,在第二个任务里我们使用折线图\{plot_stock_data\}工具函数来绘制他们的roe十年走势,最后并计算了两只股票十年ROE的中位数\{output_median_col\}和均值\{output_mean_col\}.\n\n最后贵州茅台的ROE的均值和中位数是\{\},{},五粮液的ROE的均值和中位数是\{\},\{\}###" + \
                     "示例2:###我用将您的问题拆分成两个任务,首先第一个任务[stock_task],我依次获取20230101到20230520这段时间北向资金每日净流入和每日累计流入时序数据,第二个任务是[visualization_task],因此我在同一张图里同时绘制北向资金20230101到20230520的每日净流入柱状图和每日累计流入的折线图 \n\n为了完成第一个任务中我分别使用了2个工具函数\{get_north_south_money\},\{calculate_stock_index\}分别获取到北上资金的每日净流入量和每日的累计净流入量,第二个任务里我们使用折线图\{plot_stock_data\}绘制来两个指标的变化走势.\n\n最后我们给您提供了包含两个指标的折线图和数据表格." + \
                     "示例3:###我用将您的问题拆分成两个任务,首先第一个任务[economic_task],我爬取了上市公司贵州茅台和其主营业务介绍信息. \n然后第二个任务[visualization_task],我用表格打印贵州茅台及其相关信息. \n\n在第一个任务中我分别使用了1个工具函数\{get_company_info\} 获取到贵州茅台的公司信息,在第二个任务里我们使用折线图\{print_save_table\}工具函数来输出表格.\n"
-
-    output_result = send_chat_request_Azure(output_prompt + str_out + '###', openai_key=openai_key, api_base=api_base,engine=engine)
-
+    try:
+        output_result = send_chat_request_Azure(output_prompt + str_out + '###', openai_key=openai_key, api_base=api_base,engine=engine)
+    except Exception as e:
+        return e
 
     print(output_result)
     buf = BytesIO()
@@ -383,7 +389,7 @@ def gradio_interface(query, openai_key, openai_key_azure, api_base,engine):
 
 
 
-instruction = '预测未来中国4个季度的GDP增长率'
+instruction = '画一下五粮液和泸州老窖从2019年年初到2022年年中的收益率走势'
 
 if __name__ == '__main__':