Update app.py

app.py

@@ -8,6 +8,7 @@ from langchain.chains import LLMChain, RetrievalQA
 import gspread
 from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
 import json
+
 import gspread
 from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
 import json
@@ -21,17 +22,16 @@ service_account_info = json.loads(GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_JSON)
 creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_dict(service_account_info, scope)
 client = gspread.authorize(creds)
 sheet = client.open("users feedback").sheet1  # Replace with your Google Sheet name
-
-# Function to save user feedback to Google Sheets
+# Fonction pour enregistrer les retours utilisateur dans Google Sheets
 def save_feedback(user_input, bot_response, rating, comment):
     feedback = [user_input, bot_response, rating, comment]
     sheet.append_row(feedback)
 
-# Hugging Face API login
+# Connexion API Hugging Face
 from huggingface_hub import login
 login(token=st.secrets["HF_TOKEN"])
 
-# Initialize LangChain components
+# Initialiser les composants LangChain
 db = FAISS.load_local("faiss_index", HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2'), allow_dangerous_deserialization=True)
 retriever = db.as_retriever(search_type="mmr", search_kwargs={'k': 1})
 
@@ -57,16 +57,16 @@ mistral_llm = HuggingFaceEndpoint(
     repo_id=repo_id, max_length=2048, temperature=0.05, huggingfacehub_api_token=st.secrets["HF_TOKEN"]
 )
 
-# Create prompt from prompt template
+# Créer le prompt à partir du modèle de prompt
 prompt = PromptTemplate(
     input_variables=["question"],
     template=prompt_template,
 )
 
-# Create llm chain
+# Créer la chaîne LLM
 llm_chain = LLMChain(llm=mistral_llm, prompt=prompt)
 
-# Create RetrievalQA chain
+# Créer la chaîne RetrievalQA
 qa = RetrievalQA.from_chain_type(
     llm=mistral_llm,
     chain_type="stuff",
@@ -74,24 +74,24 @@ qa = RetrievalQA.from_chain_type(
     chain_type_kwargs={"prompt": prompt},
 )
 
-# Streamlit interface with improved aesthetics
+# Interface Streamlit avec une esthétique améliorée
 st.set_page_config(page_title="Alter-IA Chat", page_icon="🤖")
 
-# Define function to handle user input and display chatbot response
+# Définir la fonction pour gérer l'entrée utilisateur et afficher la réponse du chatbot
 def chatbot_response(user_input):
     response = qa.run(user_input)
     return response
 
-# Create columns for logos
+# Créer des colonnes pour les logos
 col1, col2, col3 = st.columns([2, 3, 2])
 
 with col1:
-    st.image("Design 3_22.png", width=150, use_column_width=True)  # Adjust image path and size as needed
+    st.image("Design 3_22.png", width=150, use_column_width=True)  # Ajustez le chemin et la taille de l'image selon vos besoins
 
 with col3:
-    st.image("Altereo logo 2023 original - eau et territoires durables.png", width=150, use_column_width=True)  # Adjust image path and size as needed
+    st.image("Altereo logo 2023 original - eau et territoires durables.png", width=150, use_column_width=True)  # Ajustez le chemin et la taille de l'image selon vos besoins
 
-# Streamlit components
+# Composants Streamlit
 st.markdown("""
     <style>
     .centered-text {
@@ -104,36 +104,36 @@ st.markdown("""
     </style>
     """, unsafe_allow_html=True)
 
-# Use the CSS classes to style the text
+# Utiliser les classes CSS pour styliser le texte
 st.markdown('<h3 class="centered-text">🤖 AlteriaChat 🤖</h3>', unsafe_allow_html=True)
 st.markdown('<p class="centered-orange-text">"Votre Réponse à Chaque Défi Méthodologique"</p>', unsafe_allow_html=True)
 
-# Input and button for user interaction
-user_input = st.text_input("You:", "")
-submit_button = st.button("Ask 📨")
-
-# Handle user input
-if submit_button:
-    if user_input.strip() != "":
-        bot_response = chatbot_response(user_input)
-        st.markdown("### Bot:")
-        st.text_area("", value=bot_response, height=600)
-
-        # Feedback form
-        st.markdown("### Rate the response:")
-        rating = st.slider("Select a rating:", min_value=1, max_value=5, value=1)
-
-        st.markdown("### Leave a comment:")
-        comment = st.text_area("")
-
-        # Feedback submission
-        if st.button("Submit Feedback"):
-            if comment.strip() and rating:
-                save_feedback(user_input, bot_response, rating, comment)
-                st.success("Thank you for your feedback!")
-            else:
-                st.warning("⚠️ Please provide a comment and a rating.")
-
-# Motivational quote at the bottom
+# Interface utilisateur avec formulaire
+with st.form(key='feedback_form'):
+    user_input = st.text_input("You:")
+    submit_button = st.form_submit_button("Ask 📨")
+
+    if submit_button:
+        if user_input.strip() != "":
+            bot_response = chatbot_response(user_input)
+            st.markdown("### Bot:")
+            st.text_area("", value=bot_response, height=600)
+
+            # Formulaire de retour d'information
+            st.markdown("### Rate the response:")
+            rating = st.slider("Select a rating:", min_value=1, max_value=5, value=1)
+
+            st.markdown("### Leave a comment:")
+            comment = st.text_area("")
+
+            # Soumettre les retours d'information
+            if st.form_submit_button("Submit Feedback"):
+                if comment.strip() and rating:
+                    save_feedback(user_input, bot_response, rating, comment)
+                    st.success("Thank you for your feedback!")
+                else:
+                    st.warning("⚠️ Please provide a comment and a rating.")
+
+# Citation motivante en bas de page
 st.markdown("---")
 st.markdown("La collaboration est la clé du succès. Chaque question trouve sa réponse, chaque défi devient une opportunité.")