Update main.py

main.py

@@ -36,6 +36,7 @@ def Chargement_des_datas(profile):
     return json.loads(Path(file_path).read_text())
 
 @cl.step(type="tool", show_input=True)
+@ls.traceable(run_type="tool", name="Retrieve Context : chargement des données Web")
 def Chargement_des_datas_web(profile):
     if profile == "Toutes les formations":
         file_path='./public/html-MIPI-MITIC.txt'
@@ -62,6 +63,7 @@ def connexion_France_Travail():
                 client_secret=os.getenv('POLE_EMPLOI_CLIENT_SECRET'))
     return client
 
+@traceable(run_type="chain", name="API France Travail : recherche par code ROME",)
 def API_France_Travail_ROME(romeListArray):
     client = connexion_France_Travail()
     todayDate = datetime.datetime.today()
@@ -87,6 +89,7 @@ def API_France_Travail_ROME(romeListArray):
     results_df = pd.DataFrame(results)
     return results_df
 
+@traceable(run_type="chain", name="API France Travail : recherche par métier type",)
 def API_France_Travail_Metier(metier):
     client = connexion_France_Travail()
     todayDate = datetime.datetime.today()
@@ -122,6 +125,7 @@ def Generation_reponse(client, data, question):
         max_tokens=1024,
     )
 
+@ls.traceable(run_type="llm", name="Connexion à Mistral : paramétrages de la conversation")
 def Generation_completion(client, data, question):
     response = client.chat.complete(
         model="Mistral-Nemo",
@@ -150,7 +154,7 @@ async def Affichage_reponse(response):
     return msg
 
 @cl.step(type="tool", show_input=True)
-async def Affichage_question_contexte(answer, question):
+async def Affichage_question_contexte(answer, question, contexte):
     try:
         indexDeb = answer.index("Question en relation avec le sujet")
         indexDebLength = len("Question en relation avec le sujet")
@@ -167,12 +171,12 @@ async def Affichage_question_contexte(answer, question):
     extraction = answer[indexDeb + indexDebLength + 1: indexFin]
     
     actions = [
-            cl.Action(name="Activer", value=extraction + "?", description="Activer la question en relation avec le contexte.")
+            cl.Action(name="Activer", value=extraction + "?", description=contexte)
         ]
     await cl.Message(author="COPILOT", content="🌐 Question en relation avec le contexte : " + extraction + "?", actions=actions).send()
     
     actionsWeb = [
-        cl.Action(name="Site web", value=question, description="Rechercher sur le site web de l'université.")
+        cl.Action(name="Site web", value=question, description=contexte)
     ]
     await cl.Message(author="COPILOT", content="🌐 Rechercher sur le site web de l'université : " + question, actions=actionsWeb).send()
      
@@ -185,11 +189,15 @@ async def on_action(action):
     await cl.Message(author="COPILOT", content="📊 Connexion à Mistral").send()
     response = Generation_reponse(client, data, question)
     
-    msg = await Affichage_reponse(response)
-    
+    #msg = await Affichage_reponse(response)
+    app_inputs = {"input": question}
+    with ls.trace("Réponse de l'assistant sur les données MIS", "chain", project_name=action.description, inputs=app_inputs) as rt:
+        msg = await Affichage_reponse(response, langsmith_extra={"metadata": {"session_id": session_id}})
+        rt.end(outputs={"output": msg})
+
     answer = msg.content
     
-    await Affichage_question_contexte(answer, question)
+    await Affichage_question_contexte(answer, question, action.description)
     
 @cl.action_callback("Site web")
 async def on_action(action):
@@ -218,11 +226,15 @@ async def on_action(action):
         
     response = Generation_reponse(client, answer, question)
     
-    msg = await Affichage_reponse(response)
-    
+    #msg = await Affichage_reponse(response)
+    app_inputs = {"input": question}
+    with ls.trace("Réponse de l'assistant sur les données Web", "chain", project_name=action.description, inputs=app_inputs) as rt:
+        msg = await Affichage_reponse(response, langsmith_extra={"metadata": {"session_id": session_id}})
+        rt.end(outputs={"output": msg})
+
     result = msg.content
     
-    await Affichage_question_contexte(result, question)
+    await Affichage_question_contexte(result, question, action.description)
     
     
 @cl.set_chat_profiles
@@ -458,18 +470,27 @@ async def main(message: cl.Message):
             rt.end(outputs={"output": msg})
     
         answer = msg.content
-        await Affichage_question_contexte(answer, message.content)
+        await Affichage_question_contexte(answer, message.content, cl.user_session.get("chat_profile"))
     else:
         codeRomeStr = message.content
         if codeRomeStr.find('-') != -1 or isinstance(codeRomeStr[-4], int) or isinstance(codeRomeStr[1:5], int):
             await cl.Message(author="COPILOT", content="📊 Connexion à l'API France Travail").send()
-            df_FT = API_France_Travail_ROME(codeRomeStr)
+            app_inputs = {"input": codeRomeStr}
+            with ls.trace("Réponse de l'assistant sur les données emplois France Travail par code ROME", "chain", project_name=cl.user_session.get("chat_profile"), inputs=app_inputs) as rt:
+                df_FT = API_France_Travail_ROME(codeRomeStr)
+                rt.end(outputs={"output": df_FT})
         elif isinstance(codeRomeStr[-4], int):
             await cl.Message(author="COPILOT", content="📊 Connexion à l'API France Travail").send()
-            df_FT = API_France_Travail_ROME(codeRomeStr)
+            app_inputs = {"input": codeRomeStr}
+            with ls.trace("Réponse de l'assistant sur les données emplois France Travail par code ROME", "chain", project_name=cl.user_session.get("chat_profile"), inputs=app_inputs) as rt:
+                df_FT = API_France_Travail_ROME(codeRomeStr)
+                rt.end(outputs={"output": df_FT})
         else:
             await cl.Message(author="COPILOT", content="📊 Connexion à l'API France Travail").send()
-            df_FT = API_France_Travail_Metier(codeRomeStr)
+            app_inputs = {"input": codeRomeStr}
+            with ls.trace("Réponse de l'assistant sur les données emplois France Travail par métier type", "chain", project_name=cl.user_session.get("chat_profile"), inputs=app_inputs) as rt:
+                df_FT = API_France_Travail_Metier(codeRomeStr)
+                rt.end(outputs={"output": df_FT})
         
         await cl.Message(author="COPILOT", content="📈 Tableau des emplois les plus représentatifs : " + cl.user_session.get("chat_profile")).send()
         df_intitule = df_FT.groupby('intitule').size().reset_index(name='obs')