Update main.py

main.py

@@ -255,7 +255,7 @@ async def start():
         contextChat = "Il n'y a pas de contexte."
     model = ChatAnthropic(
         temperature=1,
-        model_name="claude-3-opus-20240229"
+        model_name="claude-3-5-sonnet-20240620"
     )
     cl.user_session.set("memory", ConversationBufferMemory(return_messages=True))
     memory = cl.user_session.get("memory")
@@ -288,7 +288,7 @@ async def construction_REV(romeListArray,settings):
         allcompetences = getChainSkills
         question = f"En fonction du contexte qui suit. Contexte : fiche synoptique : {cl.user_session.get('FCS' + romeListArray[0])}. Liste des compétences professionnelles : {allcompetences}. Crée un référentiel d'évaluation en fonction des compétences précédentes, sous la forme d'un tableau recensant les modalités d'évaluation, les compétences professionnelles et les critères d'évaluation, tu en déduiras un autre tableau en fonction des compétences professionnelles précédentes et des compétences transversales correspondantes, exploitable dans le logiciel Excel, en respectant tous les intitulés, en langue française seulement et exclusivement, en 4000 mots. Réponds et restitue le référentiel d'évaluation au format tableau."
         completion_REV = client_anthropic.messages.create(
-            model="claude-3-opus-20240229",
+            model="claude-3-5-sonnet-20240620",
             max_tokens=4000,
             temperature=1,
             messages=[{
@@ -335,7 +335,7 @@ async def construction_MDC(romeListArray,settings):
         allmodules = getChainMDF
         question = f"En fonction du contexte qui suit. Contexte : liste des compétences professionnelles : {allcompetences}. Liste des modules de formation et des cours : {allmodules}. Déduis une matrice de cohérences en corrélation des modules de formation, des cours précédents et des compétences professionnelles précédentes ci-avant, sous la forme d'un tableau à double entrée, exploitable dans le logiciel Excel, en respectant tous les intitulés, et rempli par des coches entre les modules, les cours et les compétences professionnelles correspondantes, en langue française seulement et exclusivement, en 4000 mots. Réponds et restitue la matrice de cohérences au format tableau avec des lignes correspondant aux modules de formation et aux cours et des colonnes avec des titres de colonne correspondant aux compétences professionnelles, et pour finir des cellules avec les coches X montrant la corrélation entre les modules, les cours et les compétences professionnelles."
         completion_MDC = client_anthropic.messages.create(
-            model="claude-3-opus-20240229",
+            model="claude-3-5-sonnet-20240620",
             max_tokens=4000,
             temperature=1,
             messages=[{
@@ -382,7 +382,7 @@ async def construction_MDF(romeListArray,settings):
         allcompetences = getChainSkills
         question = f"En fonction du contexte qui suit. Contexte : note de composante sectorielle : {getChainNCS} à partir de laquelle tu fais une déduction des niveaux d'études, de l'expérience professionnelle, des besoins de formation caractérisés ainsi que des objectifs à atteindre pendant ces formations. Liste des activités professionnelles : {allactivites}. Liste des compétences professionnelles : {allcompetences}. Public cible : de la note de composante sectorielle, donne les niveaux d'études requis en fonction des niveaux de qualification donnés dans la note de composante sectorielle. Déduis un ensemble de 10 modules de formations, en corrélation avec les compétences professionnelles précédentes, dont les intitulés seront très détaillés et très complèts, entrecoupés eux-mêmes de 5 cours, en langue française seulement et exclusivement, en 4000 mots. Réponds et restitue la réponse au format tableau de 10 lignes correspondant aux 10 compétences professionnelles et de 3 colonnes dont les intitulés du header sont les compétences professionnelles, les modules de formation et les cours associés."
         completion_MDF = client_anthropic.messages.create(
-            model="claude-3-opus-20240229",
+            model="claude-3-5-sonnet-20240620",
             max_tokens=4000,
             temperature=1,
             messages=[{
@@ -430,7 +430,7 @@ async def construction_FCC(romeListArray,settings):
             competenceSingle = settings['competence']
         question = f"En fonction de la compétence : {competenceSingle}, issue du document précédent correspondant à la fiche synoptique, crée une fiche compétence très détaillée et très complète de la compétence professionnelle précédente, en se fixant sur les mots de l'intitulé de cette même compétence professionnelle, en 3000 mots et 5 paragraphes comportant les paragraphes suivants : 1. description de la compétence et le processus de la mise en oeuvre dans laquelle seront identifiées les situations susceptibles de déclencher la mise en oeuvre des tâches et la mobilisation des savoirs, 2. contexte exposant les conditions et les contraintes d'ex��cution ainsi que les environnements techniques, 3. critères exposant les critères de réussite de l'action et correspondant à une pertinence une efficience une efficacité une cohérence, 4. liste des savoirs et savoir-faire et savoirs comportementaux."
         completion_FCC = client_anthropic.messages.create(
-            model="claude-3-opus-20240229",
+            model="claude-3-5-sonnet-20240620",
             max_tokens=4000,
             temperature=1,
             messages=[{
@@ -478,7 +478,7 @@ async def construction_FCA(romeListArray,settings):
             activiteSingle = settings['activite']
         question = f"En fonction de l'activité : {activiteSingle}, issue du document précédent correspondant à la fiche synoptique, crée une fiche activité très détaillée et très complète de l'activité professionnelle précédente, en se fixant sur les mots de l'intitulé de cette même activité professionnelle, en 3000 mots et 5 paragraphes comportant les paragraphes suivants : 1. description de l'activité pour indiquer la finalité de l'activité en terme de service ou de produit, 2. description pour indiquer les étapes du processus métier en décrivant la combinatoire entre les principales compétences de l'activité et en indiquant les actions et les opérations avec les ressources et les moyens nécessaires pour finalement décrire les relations hiérarchiques et fonctionnelles des interlocuteurs, 3. contextualisation pour indiquer les conditions d'exercice de l'activité : lieu mobilité risques astreintes, 4. liste des compétences professionnelles de l'activité, 5. compétences transversales de l'activité."
         completion_FCA = client_anthropic.messages.create(
-            model="claude-3-opus-20240229",
+            model="claude-3-5-sonnet-20240620",
             max_tokens=4000,
             temperature=1,
             messages=[{
@@ -533,7 +533,7 @@ async def construction_FPPS(romeListArray,settings):
                 client_anthropic = await IA()
                 question =f"En fonction du contexte intégrant les descriptifs de formation, la note de composante sectorielle et la fiche synoptique, crée une fiche Potentiel Profil de Sortie sous forme d'une fiche descriptive très détaillée et très complète, construite d'après le modèle et la structure de document suivante. Structure de document : {str(modele('Fiche Potentiel Profil de Sortie'))}"
                 completion_FPPS = client_anthropic.messages.create(
-                    model="claude-3-opus-20240229",
+                    model="claude-3-5-sonnet-20240620",
                     max_tokens=4000,
                     temperature=1,
                     messages=[{
@@ -601,7 +601,7 @@ async def construction_FCS(romeListArray,settings):
         4) Extrais de la fiche synoptique créée, seulement et strictement la liste des 25 premières compétences professionnelles principales et écris-la sur une seule ligne construite de ces mêmes 10 compétences séparées par des points virgules, sans phrase d'introduction de type \"Voici...\" et sans y apporter plus de précision quant à la génération de la fiche synoptique; la ligne devant commencer par \"compétences : --- Choisir une compétence --- ; \" et devant se termniner par la dernière compétence professionnelle.
         """
         completion_FCS = client_anthropic.messages.create(
-            model="claude-3-opus-20240229",
+            model="claude-3-5-sonnet-20240620",
             max_tokens=4000,
             temperature=1,
             messages=[{
@@ -698,7 +698,7 @@ async def construction_NCS(romeListArray):
     Peux-tu créer une note sectorielle d'après le modèle de note sectorielle précédent en respectant ses parties : 2., 2.1, 2.1.1, 2.2, 2.2.1, 2.2.2, 2.2.3 et d'après le contexte en vous réferrant strictement aux données du contexte fixé? Réponse sous forme d'un texte généré d'après le modèle et le contexte en 5000 mots et en langue française absolument.
     """
     completion_NCS = client_anthropic.messages.create(
-        model="claude-3-opus-20240229",
+        model="claude-3-5-sonnet-20240620",
         max_tokens=4000,
         temperature=1,
         messages=[{
@@ -1091,7 +1091,7 @@ async def setup_agent(settings):
         contextChat = "Il n'y a pas de contexte."
     model = ChatAnthropic(
         temperature=1,
-        model_name="claude-3-opus-20240229"
+        model_name="claude-3-5-sonnet-20240620"
     )
     memory = cl.user_session.get("memory")
     prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(