import asyncio

async def main():
  print("Hello")
  await asyncio.sleep(1)  # एसिंक्रोनस स्लीप, इवेंट लूप को ब्लॉक नहीं करता
  print("world")

# एसिंक्रोनस मेन फ़ंक्शन को चलाना
asyncio.run(main())

import discord
import os
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से पर्यावरण चर लोड करें
load_dotenv()

intents = discord.Intents.default()
intents.messages = True

client = discord.Client(intents=intents)

@client.event
async def on_ready():
    print(f'Logged in as {client.user}')

@client.event
async def on_message(message):
    # बॉट को खुद को जवाब न देने दें
    if message.author == client.user:
        return

    elif message.content.startswith('!hello'):
        await message.channel.send('Hello!')

    elif message.content.startswith('hi'):
        await message.channel.send('welcome!')

    elif message.content.startswith('what is the best meetup up there?'):
        await message.channel.send('The Ubuntu Tech Hive :)')

    elif message.content.startswith('!bye'):
        await message.channel.send('Goodbye!')

    else:
        await message.channel.send("I did not understand your request!!")


client.run(os.environ["DISCORD_TOKEN"])import math  # मैथ लाइब्रेरी को इम्पोर्ट करना

• बॉट बातचीत नहीं कर सकता।
• केवल शर्त के आधार पर विशिष्ट प्रॉम्प्ट का जवाब देता है।
• बहुत उपयोगी नहीं है।

import discord
import my_openai
import os
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से पर्यावरण चर लोड करें
load_dotenv()

intents = discord.Intents.default()
intents.messages = True

client = discord.Client(intents=intents)

@client.event
async def on_ready():
    print(f'Logged in as {client.user}')

@client.event
async def on_message(message):
    # बॉट को खुद को जवाब न देने दें
    if message.author == client.user:
        return

    if message.content.startswith('$hello'):
        await message.channel.send('Hello, how can I help?')

# जांचें कि क्या संदेश किसी प्रश्न कीवर्ड से शुरू होता है
    if message.content.startswith('!ask'):
        # कमांड भाग को हटा दें और अग्रणी/अनुगामी व्हाइटस्पेस को स्ट्रिप करें
        user_question = message.content[len('!ask'):].strip()

        if user_question:

            try:
                response = my_openai.generate_answer(message.content)
                await message.channel.send("Hang Tight! Looking for the response...")
                await message.channel.send(response)

            except Exception as e:
                await message.channel.send(f"Error processing your request: {str(e)}")
        else:
            await message.channel.send("Please provide a question after !ask")


    if message.content.startswith('$question'):
        response = my_openai.generate_answer(message.content)
        await message.channel.send("looking for response")
        await message.channel.send(response)

# 'your_token_here' को अपने बॉट के वास्तविक टोकन से बदलें
client.run(os.environ["DISCORD_TOKEN"])

from openai import OpenAI
import os

# अपने OpenAI API क्रेडेंशियल्स सेट करें
client = OpenAI(
    # यह डिफ़ॉल्ट है और इसे छोड़ा जा सकता है
    api_key=os.environ["OPENAI_TOKEN"],
)


MODEL = "gpt-3.5-turbo"
# उत्तर उत्पन्न करने के लिए फ़ंक्शन को परिभाषित करें
def generate_answer(question):
    response = client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant in a discord server answering question and being helpful."},
            {"role": "user", "content": question},
        ],
        temperature=0,
    )

    return response.choices[0].message.content

import discord
import my_openai
import os
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से पर्यावरण चर लोड करें
load_dotenv()

intents = discord.Intents.default()
intents.messages = True

client = discord.Client(intents=intents)

@client.event
async def on_ready():
    print(f'Logged in as {client.user}')

@client.event
async def on_message(message):
    # बॉट को खुद को जवाब न देने दें
    if message.author == client.user:
        return

    if message.content.startswith('$hello'):
        await message.channel.send('Hello, how can I help?')

# जांचें कि क्या संदेश किसी प्रश्न कीवर्ड से शुरू होता है
    if message.content.startswith('!ask'):
        # कमांड भाग को हटा दें और अग्रणी/अनुगामी व्हाइटस्पेस को स्ट्रिप करें
        user_question = message.content[len('!ask'):].strip()

        if user_question:

            try:
                response = my_openai.generate_answer(message.content)
                await message.channel.send("Hang Tight! Looking for the response...")
                await message.channel.send(response)

            except Exception as e:
                await message.channel.send(f"Error processing your request: {str(e)}")
        else:
            await message.channel.send("Please provide a question after !ask")


    if message.content.startswith('$question'):
        response = my_openai.generate_answer(message.content)
        await message.channel.send("looking for response")
        await message.channel.send(response)

# 'your_token_here' को अपने बॉट के वास्तविक टोकन से बदलें
client.run(os.environ["DISCORD_TOKEN"])

from replit import db

# यूआरएल और उनकी संबंधित कस्टम कुंजियाँ
urls = {
    "deep-dive-into-rag-with-langchain": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/deep-dive-into-rag-with-langchain/",
    "exploring-new-chatgpt-features": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/exploring-new-chatgpt-features-/",
    "build-small-apps-with-llms": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/build-small-apps-with-llms/",
    "docker-orchestra-swarm-k8s-kubernetes-for-beginners": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/docker-orchestra-swarm-k8s-kubernetes-for-beginners/",
    "devops-from-scratch-automated-basics": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/devops-from-scratch-automated-basics/",
    "from-networks-to-http-and-apis": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/from-networks-to-http-and-apis/",
    "data-and-cloud-infrastructure-as-code": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/data-and-cloud-infrastructure-as-code/"
}

# 'articles' कुंजी के तहत डेटाबेस में स्टोर करें
db["articles"] = urls

from openai import OpenAI
import os



# अपने OpenAI API क्रेडेंशियल्स सेट करें
# my_api_key = ''
client = OpenAI(
    # यह डिफ़ॉल्ट है और इसे छोड़ा जा सकता है
    api_key=os.environ["OPENAI_TOKEN"],
)


MODEL = "gpt-3.5-turbo"
# उत्तर उत्पन्न करने के लिए फ़ंक्शन को परिभाषित करें
def generate_answer(question):
# सिस्टम संदेश के साथ उदाहरण
    response = client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant in a discord server answering question and being helpful."},
            {"role": "user", "content": question},
        ],
        temperature=0,
    )

    return response.choices[0].message.content

import discord
import my_openai as opai
import os
from discord.ext import commands
from replit import db
from dotenv import load_dotenv

# .env फ़ाइल से पर्यावरण चर लोड करें
load_dotenv()

intents = discord.Intents.default()
intents.message_content = True
# डिस्कॉर्ड बॉट को इनिशियलाइज़ करें
bot = commands.Bot(command_prefix='!',intents=intents)

@bot.event
async def on_ready():
    print(f'Logged in as {bot.user}!')

@bot.command(help="उपयोगकर्ता से पूछें कि वे किस तरह का सारांश ढूंढ रहे हैं।")
async def choose_article(ctx):
    # रिप्लिट डेटाबेस से लेख प्राप्त करें
    articles = db["articles"]
    # विकल्पों के साथ एक संदेश बनाएं
    options = "\n".join([f"Send {idx+1} for {key.replace('-', ' ').title()}" for idx, key in enumerate(articles.keys())])
    prompt = "Please choose from the below list:\n" + options
    await ctx.send(prompt)

    # उपयोगकर्ता की पसंद को मान्य करने के लिए चेक फ़ंक्शन
    def check(m):
        return m.author == ctx.author and m.content.isdigit() and 1 <= int(m.content) <= len(articles)

    try:
        # उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा करें
        msg = await bot.wait_for('message', check=check, timeout=60.0)  # जवाब देने के लिए 60 सेकंड
        choice = int(msg.content) - 1
        selected_key = list(articles.keys())[choice]
        selected_article = articles[selected_key]
        # आप लेख का सारांश देने के लिए यहाँ अतिरिक्त कार्यक्षमता जोड़ सकते हैं
        await ctx.send(f"You selected: {selected_key.replace('-', ' ').title()}\nURL: {selected_article}")
        await ctx.send("Please wait while I get you the summary...")
        await ctx.send(opai.generate_summary(selected_article))

    except Exception as e:
        await ctx.send('No valid input received or timeout reached. Please try again.')

@bot.command(help="उपयोगी संसाधनों के साथ एक स्वागत संदेश भेजता है।")
async def new_member(ctx):
    articles = db["articles"]
    most_recent_article_key = list(articles.keys())[-1]  # सबसे हालिया लेख कुंजी प्राप्त करना
    most_recent_article_url = articles[most_recent_article_key]  # यूआरएल प्राप्त करना

    # स्वागत संदेश और संसाधन
    welcome_message = (
        f"Welcome to the server, {ctx.author.mention}! 🎉 Here are some resources you might find helpful:\n"
        f"1. Check out our latest article: {most_recent_article_url}\n"
        f"2. Visit our Ubuntu Hive website for more insights: https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/\n"
        f"3. Learn more about tech with this comprehensive tutorial: [Insert Your Tutorial Link Here]\n"
        f"4. Other misc resources and info: [Insert More Links or Info Here]\n"
    )

    await ctx.send(welcome_message)

# बॉट चलाएं
token = os.getenv("DISCORD_TOKEN")
if token:
  bot.run(token)
else:
  print("Error: Discord token not found in environment variables. Please ensure DISCORD_TOKEN is set.")

from replit import db

# यूआरएल और उनकी संबंधित कस्टम कुंजियाँ
urls = {
    "deep-dive-into-rag-with-langchain": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/deep-dive-into-rag-with-langchain/",
    "exploring-new-chatgpt-features": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/exploring-new-chatgpt-features-/",
    "build-small-apps-with-llms": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/build-small-apps-with-llms/",
    "docker-orchestra-swarm-k8s-kubernetes-for-beginners": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/docker-orchestra-swarm-k8s-kubernetes-for-beginners/",
    "devops-from-scratch-automated-basics": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/devops-from-scratch-automated-basics/",
    "from-networks-to-http-and-apis": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/from-networks-to-http-and-apis/",
    "data-and-cloud-infrastructure-as-code": "https://dev.ubuntuhive.tech/en-us/articles/data-and-cloud-infrastructure-as-code/"
}

# 'articles' कुंजी के तहत डेटाबेस में स्टोर करें
db["articles"] = urls

from openai import OpenAI
import os

# अपने OpenAI API क्रेडेंशियल्स सेट करें
# my_api_key = ''
client = OpenAI(
    # यह डिफ़ॉल्ट है और इसे छोड़ा जा सकता है
    api_key=os.environ["OPENAI_TOKEN"],
)


MODEL = "gpt-3.5-turbo"
# उत्तर उत्पन्न करने के लिए फ़ंक्शन को परिभाषित करें
def generate_answer(question):
# सिस्टम संदेश के साथ उदाहरण
    response = client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant in a discord server answering question and being helpful."},
            {"role": "user", "content": question},
        ],
        temperature=0,
    )

    return response.choices[0].message.content

def generate_summary(articles):
  response = client.chat.completions.create(
    model=MODEL,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant in a discord server. You are great as providing summaries of text when given an article link. when prompted, provide a max of 200 words summary of the provided link"},
        {"role": "user", "content": articles},
    ],
    temperature=0,
  )

  return response.choices[0].message.content