Update main.py

main.py

@@ -380,7 +380,7 @@ async def setup_agent(settings):
                     author="🌐🌐🌐",content="⛔ Vous n'avez pas encore créé de Note sectorielle!"
                 ).send()
         elif settings['type'] == 'Fiche activité - FCA':
-            if cl.user_session.get("FCS" + romeListArray[0]):
+            if cl.user_session.get("FCS" + romeListArray[0]) and settings['activite'].find('--- Choisir une activité ---')==-1:
                 ficheSynoptique = cl.user_session.get('FCS' + romeListArray[0])
                 FCA = cl.TaskList()
                 FCA.status = "Running..."
@@ -423,7 +423,7 @@ async def setup_agent(settings):
                     author="🌐🌐🌐",content="⛔ Vous n'avez pas encore créé de Fiche synoptique!"
                 ).send()
         elif settings['type'] == 'Fiche compétence - FCC':
-            if cl.user_session.get("FCS" + romeListArray[0]):
+            if cl.user_session.get("FCS" + romeListArray[0]) and settings['activite'].find('--- Choisir une compétence ---')==-1:
                 ficheSynoptique = cl.user_session.get('FCS' + romeListArray[0])
                 FCC = cl.TaskList()
                 FCC.status = "Running..."
@@ -465,34 +465,36 @@ async def setup_agent(settings):
                 await cl.Message(
                     author="🌐🌐🌐",content="⛔ Vous n'avez pas encore créé de Fiche synoptique!"
                 ).send()
-        os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] = os.environ['ANTHROPIC_API_KEY']
-        contextChat = cl.user_session.get("contextChatBot")
-        model = ChatAnthropic(
-            streaming=True,
-            temperature=1,
-            max_tokens=4000
-        )
-        cl.user_session.set("memory", ConversationBufferMemory(return_messages=True))
-        memory = cl.user_session.get("memory")
-        prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
-            [
-                (
-                    "system",
-                    f"Contexte : Vous êtes un spécialiste du marché de l'emploi en fonction du niveau de qualification, des compétences professionnelles, des compétences transversales, du salaire et de l'expérience. Vous êtes doué pour faire des analyses du système travail sur les métiers les plus demandés grâce à votre aptitude à synthétiser les informations en fonction des critères définis ci-avant. En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement. Contexte : {contextChat}. Réponds à la question suivante de la manière la plus pertinente, la plus exhaustive et la plus détaillée possible, avec au minimum 3000 tokens jusqu'à 4000 tokens, seulement et strictement dans le contexte et les informations fournies. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies.",
-                ),
-                MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
-                ("human", "{question}, dans le contexte fourni."),
-            ]
-        )
-        runnable = (
-            RunnablePassthrough.assign(
-                history=RunnableLambda(memory.load_memory_variables) | itemgetter("history")
-            )
-            | prompt
-            | model
-            | StrOutputParser()
+    os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] = os.environ['ANTHROPIC_API_KEY']
+    contextChat = cl.user_session.get("contextChatBot")
+    if not contextChat:
+        contextChat = "Il n'y a pas de contexte."
+    model = ChatAnthropic(
+        streaming=True,
+        temperature=1,
+        max_tokens=4000
+    )
+    cl.user_session.set("memory", ConversationBufferMemory(return_messages=True))
+    memory = cl.user_session.get("memory")
+    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
+        [
+            (
+                "system",
+                f"Contexte : Vous êtes un spécialiste du marché de l'emploi en fonction du niveau de qualification, des compétences professionnelles, des compétences transversales, du salaire et de l'expérience. Vous êtes doué pour faire des analyses du système travail sur les métiers les plus demandés grâce à votre aptitude à synthétiser les informations en fonction des critères définis ci-avant. En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement. Contexte : {contextChat}. Réponds à la question suivante de la manière la plus pertinente, la plus exhaustive et la plus détaillée possible, avec au minimum 3000 tokens jusqu'à 4000 tokens, seulement et strictement dans le contexte et les informations fournies. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies.",
+            ),
+            MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
+            ("human", "{question}, dans le contexte fourni."),
+        ]
+    )
+    runnable = (
+        RunnablePassthrough.assign(
+            history=RunnableLambda(memory.load_memory_variables) | itemgetter("history")
         )
-        cl.user_session.set("runnable", runnable)
+        | prompt
+        | model
+        | StrOutputParser()
+    )
+    cl.user_session.set("runnable", runnable)
 
 @cl.on_message
 async def main(message: cl.Message):