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 import streamlit as st
 from transformers import pipeline
 
-# Charger un modèle en français
+# Charger le modèle CamemBERT pour le français
 @st.cache_resource
 def load_model():
-    return pipeline("text-generation", model="dbmdz/german-gpt2")  # Modèle en français
+    return pipeline("text-generation", model="camembert-base")
 
-bot = load_model()
-
-# Interface du chatbot
+# Créer l'interface Streamlit
 st.title("Chatbot Restaurant 🍽️")
 st.write("Posez vos questions sur le restaurant !")
 
+# Demander à l'utilisateur de saisir une question
 user_input = st.text_input("Votre question :")
 
+# Si l'utilisateur a posé une question
 if user_input:
-    # Ajouter un prompt pour guider le modèle
-    prompt = f"Tu es un chatbot pour un restaurant. Réponds aux questions de manière amicale et informative. Voici la question : {user_input}"
-    
-    # Générer la réponse du bot
+    bot = load_model()  # Charger le modèle
+    prompt = f"Tu es un chatbot pour un restaurant. Réponds de manière amicale et polie, et assure-toi que ta réponse est claire et bien structurée. Voici la question : {user_input}"
+
+    # Générer la réponse du modèle
     response = bot(prompt, max_length=100, do_sample=True)[0]["generated_text"]
-    
+
     # Afficher la réponse
     st.write(response)