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main.py CHANGED
@@ -54,7 +54,7 @@ os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.environ['OPENAI_API_KEY']
54
 
55
  @cl.author_rename
56
  def rename(orig_author: str):
57
- rename_dict = {"DatapccSkillStream": "Datapcc", "ConversationalRetrievalChain": "Assistant conversationnel 💬", "Retriever": "Agent conversationnel", "StuffDocumentsChain": "Chaîne de documents", "LLMChain": "Agent", "ChatOpenAI": "IA🤖"}
58
  return rename_dict.get(orig_author, orig_author)
59
 
60
  @cl.action_callback("download")
@@ -105,11 +105,12 @@ async def start():
105
  welcomeUser = app_user.identifier
106
  welcomeUserArray = welcomeUser.split('@')
107
  welcomeUserStr = welcomeUserArray[0].replace('.',' ')
108
- await cl.Message(f"> Bonjour {welcomeUserStr}").send()
109
- await cl.Message(
110
- author="Datapcc 🌐🌐🌐",content=f"✨ Commencez à poser vos questions sur les données \"{chat_profile}\"\n- Création de BCC à partir d'une liste de savoirs ou d'objectifs pédagogiques\n- Création du tableau de la version n°1 de la maquette de formation"
111
- ).send()
112
-
 
113
  from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
114
 
115
  _template = """Given the following conversation and a follow up question, rephrase the follow up question to be a standalone question, in its original language.
 
54
 
55
  @cl.author_rename
56
  def rename(orig_author: str):
57
+ rename_dict = {"DatapccSkillStream": "Skills Stream", "ConversationalRetrievalChain": "Assistant conversationnel 💬", "Retriever": "Agent conversationnel", "StuffDocumentsChain": "Chaîne de documents", "LLMChain": "Agent", "ChatOpenAI": "IA🤖"}
58
  return rename_dict.get(orig_author, orig_author)
59
 
60
  @cl.action_callback("download")
 
105
  welcomeUser = app_user.identifier
106
  welcomeUserArray = welcomeUser.split('@')
107
  welcomeUserStr = welcomeUserArray[0].replace('.',' ')
108
+ await cl.Message(f"> Bonjour {welcomeUserStr}\n\n✨ Commencez à poser vos questions sur les données \"{chat_profile}\"\n- Création de BCC à partir d'une liste de savoirs ou d'objectifs pédagogiques\n- Création d'un tableau récapitulatif \"Savoirs ou Objectifs pédagogiques\" | \"BCC\"\n- Répondez aux 2 questions qui vont suivre :").send()
109
+ #await cl.Message(
110
+ # author="Datapcc 🌐🌐🌐",content=f"✨ Commencez à poser vos questions sur les données \"{chat_profile}\"\n- Création de BCC à partir d'une liste de savoirs ou d'objectifs pédagogiques\n- Création du tableau de la version n°1 de la maquette de formation"
111
+ #).send()
112
+ goOF1 = await cl.AskUserMessage(content="A partir de quelle formation, voulez-vous créer des BCC? Répondez dans le prompt.", timeout=300).send()
113
+ goOF2 = await cl.AskUserMessage(content="Coller dans le prompt la liste de vos savoirs ou de vos objectifs pédagogiques.", timeout=300).send()
114
  from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
115
 
116
  _template = """Given the following conversation and a follow up question, rephrase the follow up question to be a standalone question, in its original language.