# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 8 19:09:18 2024 @author: User """ # -*- coding: utf-8 -*- import openai import os import pandas as pd import requests import json import time def kategoryzacja(uzytkownik_input): prompt1 = 'Przedstawiam opis sprawy, którą użytkownik chce zgłosić do sądu: \n' prompt2_input = uzytkownik_input prompt3 = 'Zakwalifikuj opis sprawy do najbardziej odpowiedniej z poniższych kategorii i zwróć właściwą liczbę w formacie [number]. \n' prompt4 = 'cywilne (przykłady to: sprawy rodzinne, sprawy na podstawie umowy zlecenie, sprawy na podstawie umowy o dzieło, prawa autorskie, własność intelektualna, naruszenie dóbr osobistych np. zniesławienie, bezprawne wykorzystanie wizerunku, naruszenie własności, niewłaściwe posiadanie) [1] \n cywilne (przykłady: szkody geologiczne i górnicze, pęknięcia budynków, ścian - tylko spowodowane przez górnictwo) [2] \n gospodarcze (wszystkie sprawy między przedsiębiorcami, firmami i spółkami, upadłość, restrukturyzacja) [3] \n prawa pracy i ubezpieczeń (wszystkie sprawy związane z umowami o pracę i roszczeniami pracowniczymi np. niezapłacone wynagrodzenia i spory zbiorowe, kary porządkowe dla pracownika) [4]' prompt_final = prompt1 + prompt2_input + prompt3 + prompt4 # API endpoint URLs api_url = "https://lr-lm-sandbox-ams.azure-api.net/language-model-sandbox-legal-and-regulatory-v2-prod/api/chat-completions" models_url = "https://lr-lm-sandbox-ams.azure-api.net/language-model-sandbox-legal-and-regulatory-v2-prod/api/chat-completions/models/get" # Email and API key user_id = "firstname.lastname@wolterskluwer.com" api_key = "5a1896285bff4376a1edce815639b8cb" # Headers headers = { "Content-Type": "application/json", "Cache-Control": "no-cache", "Ocp-Apim-Subscription-Key": api_key } # Get available models models_response = requests.get(models_url, headers=headers) available_models = models_response.json() # Define parameters for the chat chat_params = { "user_id": user_id, "chat_completions_config": { "model_name": "gpt-4-32k", # Example model name, replace with desired model "model_version": "0613", # Example model version, replace with desired version "temperature": 0, "max_tokens": 150, "top_p": 1, "frequency_penalty": 0, "presence_penalty": 0 }, "prompt": [{ "role": "system", "content": prompt_final }] } # Perform the chat chat_response = requests.post(api_url, headers=headers, json=chat_params) chat_result = chat_response.json() # Print chat response kategoria_sprawy_num = chat_result['openai_response'].replace('[', '').replace(']', '') print(kategoria_sprawy_num)