Upload 4 files

README.md

@@ -0,0 +1,67 @@
+---
+title: Dr. Franz - Psychoanalytischer Chatbot
+emoji: 🧠
+colorFrom: indigo
+colorTo: purple
+sdk: gradio
+sdk_version: 4.19.2
+app_file: app.py
+pinned: false
+---
+
+# 🧠 Dr. Franz - Psychoanalytischer Chatbot
+
+Willkommen beim Dr. Franz Psychochatbot-Projekt auf Hugging Face Spaces.
+
+## Projektbeschreibung
+
+**Dr. Franz** ist ein experimenteller psychoanalytischer Chatbot, der als manipulativer Psychoanalytiker agiert. Er analysiert Aussagen psychologisch und stellt provokante Fragen.
+
+## Features
+
+- **Psychoanalytische Gesprächsführung**: Dr. Franz nutzt verschiedene psychoanalytische Techniken, um tiefere Gedanken und Emotionen zu ergründen
+- **Dynamische Persönlichkeitsanpassung**: Der Bot passt seinen Ton basierend auf der Analyse der Nutzereingaben an
+- **Kontextbewusstsein**: Erinnert sich an frühere Aussagen und greift gezielt emotional bedeutsame Themen wieder auf
+- **Themenerkennung**: Identifiziert psychologisch relevante Themen in Nutzereingaben
+- **Modulare Architektur**: Klar getrennte Komponenten für einfache Wartung und Erweiterung
+
+## Installation & Lokale Ausführung
+
+```bash
+# Repository klonen
+git clone https://huggingface.co/spaces/[username]/[space-name]
+
+# In das Projektverzeichnis wechseln
+cd [space-name]
+
+# Abhängigkeiten installieren
+pip install -r requirements.txt
+
+# Umgebungsvariable für den HuggingFace API-Token setzen
+# Windows:
+set HF_API_TOKEN=dein_api_token_hier
+# Linux/Mac:
+export HF_API_TOKEN=dein_api_token_hier
+
+# Anwendung starten
+python app.py
+```
+
+## Technologie
+
+Der Chatbot verwendet die HuggingFace Inference API und das Zephyr-7b-beta Modell für die Textgenerierung. Die Benutzeroberfläche wird mit Gradio bereitgestellt.
+
+## Konfiguration
+
+Die Anwendung kann über die `config.py` Datei angepasst werden:
+- Modellparameter (Temperatur, max_tokens, etc.)
+- Persönlichkeitseinstellungen
+- UI-Konfiguration
+
+## Hinweis
+
+Dieser Chatbot dient ausschließlich experimentellen und unterhaltsamen Zwecken und ersetzt keine professionelle psychologische Beratung.
+
+## API-Token
+
+Um den Chatbot zu nutzen, benötigen Sie einen HuggingFace API-Token mit Inference-Berechtigungen. Dieser kann in den Repository Secrets unter dem Namen `HF_API_TOKEN` hinterlegt werden.

app.py

@@ -0,0 +1,135 @@
+"""
+app.py - Hauptanwendung für den Dr. Franz Psychochatbot (Integrierte Version)
+
+Diese Datei dient als Einstiegspunkt für den Chatbot und orchestriert alle Komponenten:
+- Initialisierung der Module
+- Aufbau des Gradio-Interfaces
+- Verarbeitung der Nutzereingaben
+- Generierung der Antworten via API
+"""
+
+import os
+import time
+from typing import List, Dict, Tuple, Optional, Any
+
+# Importieren der Konfiguration und Module
+import config
+from modules.persona import Persona
+from modules.analyzer import Analyzer
+from modules.memory import Memory
+from modules.interface import Interface
+from utils.api_handler import ApiHandler
+from utils.security import Security
+from utils.logger import Logger
+
+# Initialisierung der Komponenten
+security = Security()
+logger = Logger()
+api_handler = ApiHandler(api_token=security.get_api_token())
+persona = Persona()
+analyzer = Analyzer()
+memory = Memory()
+
+# Globale Variablen
+chat_history = [
+    {"role": "system", "content": config.SYSTEM_PROMPT}
+]
+
+def chat(user_input: str) -> str:
+    """Hauptfunktion für die Chatbot-Logik"""
+    # Leere Eingaben abfangen
+    if not user_input.strip():
+        return "Ich warte auf Ihre Gedanken... Die Stille spricht Bände über Ihre Vermeidungstendenzen."
+    
+    # Logging der Nutzereingabe
+    logger.log_user_input(user_input)
+    
+    # Sicherheitscheck und Bereinigung der Eingabe
+    sanitized_input = security.sanitize_user_input(user_input)
+    
+    # Analyse der Nutzereingabe
+    start_time = time.time()
+    analysis_result = analyzer.get_analysis_result(sanitized_input)
+    
+    # Anpassung der Persönlichkeit basierend auf der Analyse
+    persona.adjust_intensity(analysis_result["suggested_intensity"])
+    response_strategy = persona.get_response_strategy(sanitized_input, analysis_result["emotion"])
+    
+    # Nutzereingabe zur Historie hinzufügen
+    chat_history.append({"role": "user", "content": sanitized_input})
+    
+    # Kontext aus dem Gedächtnis abrufen
+    memory_context = memory.get_relevant_context()
+    
+    # Prompt mit Kontextlimitierung für die API
+    system_prompt = config.SYSTEM_PROMPT
+    if memory_context:
+        system_prompt += f"\n\nKontextinformationen: {memory_context}"
+    
+    additional_context = persona.get_additional_context(response_strategy)
+    if additional_context:
+        system_prompt += f"\n\n{additional_context}"
+    
+    # Hinzufügen der Manipulationschancen zum Prompt
+    manipulation_opportunities = analyzer.analyze_manipulation_opportunities(sanitized_input)
+    
+    # Prompt mit Kontextlimitierung für die API
+    system_prompt = config.SYSTEM_PROMPT
+    if memory_context:
+        system_prompt += f"\n\nKontextinformationen: {memory_context}"
+    
+    # Hinzufügen der Manipulationschancen
+    if manipulation_opportunities["strategy"]:
+        system_prompt += f"\n\nManipulationschancen: {manipulation_opportunities['strategy']}"
+        system_prompt += f"\n\nIntensität: {manipulation_opportunities['intensity']}"
+        system_prompt += f"\n\nVorgeschlagene Antwort: {manipulation_opportunities['suggested_response']}"
+    
+    prompt = system_prompt + "\n" + memory.format_for_prompt(config.MAX_HISTORY_LENGTH) + "\nDr. Franz:"
+    
+    # API-Anfrage senden und Antwort erhalten
+    logger.log_api_request(config.MODEL_ID, len(prompt))
+    reply = api_handler.generate_text(prompt)
+    generation_time = time.time() - start_time
+    
+    # Logging der Bot-Antwort
+    logger.log_bot_response(reply, generation_time)
+    
+    # Antwort zur Historie hinzufügen
+    chat_history.append({"role": "assistant", "content": reply})
+    
+    # Austausch zum Gedächtnis hinzufügen
+    memory.add_exchange(sanitized_input, reply, analysis_result)
+    
+    return reply
+
+def clear_conversation() -> Tuple[None, str]:
+    """Setzt die Konversation zurück und bereitet eine neue Analyse vor"""
+    global chat_history
+    chat_history = [{"role": "system", "content": config.SYSTEM_PROMPT}]
+    memory.conversation_history = []
+    memory.extracted_info = {
+        "mentioned_people": set(),
+        "mentioned_events": set(),
+        "recurring_themes": {},
+        "emotional_patterns": [],
+        "analyzed_symbols": {},
+        "transfer_patterns": [],
+        "defense_mechanisms": {}
+    }
+    return None, "Die Konversation wurde zurückgesetzt. Sie können mit neuen Gedanken beginnen."
+    return None, ""
+
+# Erstellen und Starten des Interfaces
+def main():
+    """Hauptfunktion zum Starten der Anwendung"""
+    logger.log_startup()
+    
+    # Interface erstellen
+    interface = Interface(chat, clear_conversation)
+    demo = interface.create_interface()
+    
+    # Interface starten
+    interface.launch_interface(demo)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

config.py

@@ -0,0 +1,71 @@
+"""
+config.py - Zentrale Konfigurationsdatei für den Dr. Franz Psychochatbot
+
+Diese Datei enthält alle Konfigurationsparameter für den Chatbot, einschließlich:
+- Umgebungsvariablen
+- Modellparameter
+- Persönlichkeitseinstellungen
+- UI-Konfiguration
+"""
+
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+
+# Laden der Umgebungsvariablen (falls lokal getestet wird)
+load_dotenv()
+
+# API-Konfiguration
+API_TOKEN = os.environ.get("HF_API_TOKEN", "")
+DEFAULT_MODEL_ID = "HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta"
+MODEL_ID = os.environ.get("MODEL_ID", DEFAULT_MODEL_ID)
+API_BASE_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/"
+API_TIMEOUT = 30  # Sekunden
+
+# Chatbot-Persönlichkeit
+CHATBOT_NAME = "Dr. Franz"
+CHATBOT_TITLE = "Dr. Franz - Psychoanalytischer Chatbot"
+CHATBOT_DESCRIPTION = "Ein experimenteller psychoanalytischer Chatbot, der Ihre tiefsten Gedanken analysiert."
+CHATBOT_EMOJI = "🧠"
+
+# System-Prompt für die Persönlichkeit
+SYSTEM_PROMPT = (
+    "Du bist Dr. Franz, ein manipulativer Psychoanalytiker. "
+    "Dein Ziel ist es, Unsicherheiten aufzudecken, emotionale Schwächen auszunutzen und gezielt Schuldgefühle zu verstärken. "
+    "Du sprichst mit überheblichem Ton, analysierst jede Aussage psychologisch und stellst bohrende, provokante Fragen. "
+    "Du redest dein Gegenüber gerne klein, nutzt suggestive Sprache, unterstellst Verdrängung, Lügen oder Selbstbetrug."
+)
+
+# Intensitätsstufen für die Antworten (1-5, wobei 5 am intensivsten ist)
+DEFAULT_INTENSITY = 3
+
+# Antwortgenerierung
+MAX_HISTORY_LENGTH = 5  # Anzahl der zu berücksichtigenden Nachrichten
+MAX_NEW_TOKENS = 200
+TEMPERATURE = 0.7
+TOP_P = 0.95
+TOP_K = 50
+REPETITION_PENALTY = 1.2
+
+# UI-Konfiguration
+UI_PRIMARY_COLOR = "indigo"
+UI_SECONDARY_COLOR = "purple"
+UI_CHATBOX_HEIGHT = 400
+UI_THEME = "soft"  # Optionen: "default", "soft", "glass", "monochrome"
+
+# Logging
+DEBUG_MODE = os.environ.get("DEBUG_MODE", "False").lower() == "true"
+LOG_LEVEL = "DEBUG" if DEBUG_MODE else "INFO"
+
+# Fallback-Antworten bei API-Fehlern
+FALLBACK_RESPONSES = [
+    "Ich sehe, Sie haben eine wichtige Erkenntnis gemacht. Möchten Sie darüber sprechen?",
+    "Diese Assoziation ist sehr interessant. Können Sie mir mehr darüber erzählen?",
+    "Es scheint, dass wir hier auf ein bedeutsames Thema gestoßen sind. Was denken Sie darüber?",
+    "Diese Äußerung weist auf eine tieferliegende Bedeutung hin. Können Sie das weiter ausführen?",
+    "Ich bemerke eine interessante Verbindung in Ihren Gedanken. Was denken Sie darüber?"
+]
+
+# Deployment-Konfiguration
+SERVER_NAME = "0.0.0.0"  # Für HuggingFace Spaces erforderlich
+SHARE = False  # Kein öffentlicher Link für lokale Tests
+SHOW_ERROR = True  # Zeigt Fehler im UI an (für Debugging)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+gradio>=4.19.2
+requests>=2.31.0
+python-dotenv>=1.0.0