Update app.py

app.py

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 import streamlit as st
 import json
-from pydantic import BaseModel, Field
-from typing import List, Tuple
-from langchain import LLMChain, PromptTemplate
+from typing import List
 from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
+from pydantic.v1 import BaseModel, Field, validator
+from langchain.prompts import PromptTemplate
+from typing import List
+from pydantic import BaseModel, Field, validator, ValidationError
+from typing import List, Tuple
+from langchain.prompts import PromptTemplate
+from langchain_openai import OpenAI,ChatOpenAI
+
 
 # Modèles Pydantic pour la détection de fautes de style
 class StyleErrorDetection(BaseModel):
@@ -57,8 +63,10 @@ def get_llm_chain():
     output_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=StyleErrorResult)
     prompt = PromptTemplate(input_variables=["text"], template=prompt_template)
     # Remplacez `llm` par votre modèle de langage préféré, tel que OpenAI GPT ou autre
-    llm = None  # Remplacez ceci par votre modèle LLM
-    llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, output_parser=output_parser)
+    # llm = None  # Remplacez ceci par votre modèle LLM
+    # llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, output_parser=output_parser)
+    llm_chain = ChatOpenAI(model='gpt-4o',temperature=0.5, api_key="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", verbose = True)
+
     return llm_chain
 
 # Fonction pour analyser les fautes de style