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@@ -18,6 +18,7 @@ from langchain.callbacks.base import BaseCallbackHandler
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from langchain.chains import (
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StuffDocumentsChain, ConversationalRetrievalChain
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)
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import chainlit as cl
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from chainlit.input_widget import TextInput, Select, Switch, Slider
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@@ -181,8 +182,9 @@ async def on_message(message: cl.Message):
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#):
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# await msg.stream_token(chunk)
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cb = cl.AsyncLangchainCallbackHandler()
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-
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187 |
await cl.Message(content=GoogleTranslator(source='auto', target='fr').translate(answer)).send()
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search = vectorstore.similarity_search(message.content,k=50, filter={"categorie": {"$eq": "bibliographie-OPP-DGDIN"}})
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from langchain.chains import (
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StuffDocumentsChain, ConversationalRetrievalChain
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)
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+
from langchain_core.tracers.context import tracing_v2_enabled
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22 |
import chainlit as cl
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23 |
from chainlit.input_widget import TextInput, Select, Switch, Slider
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182 |
#):
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183 |
# await msg.stream_token(chunk)
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184 |
cb = cl.AsyncLangchainCallbackHandler()
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with tracing_v2_enabled():
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results = await runnable.acall("Contexte : Vous êtes un chercheur de l'enseignement supérieur et vous êtes doué pour faire des analyses d'articles de recherche sur les thématiques liées à la pédagogie, en fonction des critères définis ci-avant. En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement, répondez en langue française strictement à la question ci-dessous à partir du contexte ci-dessous. En plus, tu créeras 3 questions supplémentaires en relation avec le contexte initial. Tu écriras les 3 questions supplémentaires en relation avec le contexte initial, avec un titrage de niveau 1 qui a pour titre \"Questions en relation avec le contexte : \". Si vous ne pouvez pas répondre à la question sur la base des informations, dites que vous ne trouvez pas de réponse ou que vous ne parvenez pas à trouver de réponse. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies. Ne générez pas de réponses non pertinentes. Question : " + message.content, callbacks=[cb])
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answer = results["answer"]
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await cl.Message(content=GoogleTranslator(source='auto', target='fr').translate(answer)).send()
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search = vectorstore.similarity_search(message.content,k=50, filter={"categorie": {"$eq": "bibliographie-OPP-DGDIN"}})
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