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CHANGED
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@@ -507,7 +507,7 @@ async def setup_agent(settings):
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message_id9 = await cl.Message(content="🕝 Récupération de la fiche synoptique et des compétences afférentes").send()
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taskMDF1.forId = message_id9
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await MDF.send()
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question = f"En fonction du contexte qui suit. Contexte :
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taskMDF1.status = cl.TaskStatus.DONE
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await MDF.send()
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message_id10 = await cl.Message(content="🕝 Construction des Modules de formation - cours").send()
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@@ -517,7 +517,7 @@ async def setup_agent(settings):
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model="claude-2.1",
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max_tokens_to_sample=4000,
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temperature=1,
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prompt=f"Réponds à la question suivante en utilisant seulement le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. 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.${HUMAN_PROMPT}. Questions : {question}${AI_PROMPT}",
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)
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taskMDF2.status = cl.TaskStatus.DONE
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await MDF.send()
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message_id9 = await cl.Message(content="🕝 Récupération de la fiche synoptique et des compétences afférentes").send()
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taskMDF1.forId = message_id9
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await MDF.send()
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question = f"En fonction du contexte qui suit. Contexte : fiche synoptique : {cl.user_session.get('FCS' + romeListArray[0])}. Liste des compétences professionnelles : {allcompetences}. Public cible : de la fiche synoptique donne les niveaux d'études requis en fonction des niveaux de qualification donnés dans la fiche synoptique. Crée un ensemble de 10 modules de formations, très détaillé et très complèt, entrecoupés eux-mêmes de 5 cours, en corrélation avec les compétences précédentes, en langue française seulement et exclusivement, jusqu'à 4000 mots. Réponds et restitue la réponse au format tableau de 10 lignes correspondant aux 10 compétences et de 2 colonnes, plus le header"
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taskMDF1.status = cl.TaskStatus.DONE
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await MDF.send()
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| 513 |
message_id10 = await cl.Message(content="🕝 Construction des Modules de formation - cours").send()
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| 517 |
model="claude-2.1",
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| 518 |
max_tokens_to_sample=4000,
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| 519 |
temperature=1,
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| 520 |
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prompt=f"Réponds à la question suivante en utilisant seulement le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. 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. Si les informations du contexte sont insuffisantes, procédez à une projection sur les méthodes pédagogiques et les objectifs d'apprentissage, pour construire les modules de formation.${HUMAN_PROMPT}. Questions : {question}${AI_PROMPT}",
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)
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| 522 |
taskMDF2.status = cl.TaskStatus.DONE
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await MDF.send()
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