Remove unsued variables & add metadata

app.py

@@ -41,18 +41,6 @@ def init_app():
                 "prompt_system": chapter['prompt_system'],
                 "prompts": chapter['prompts'],
             }
-            
-
-        if 'parts' in config['variables']:
-            # Flatten structure by adding part name to each field
-            st.session_state["data_dict"] = [
-                {**field, "part": part["name"]}
-                for part in config["variables"]["parts"]
-                for field in part["fields"]
-            ]
-        else:
-            # Initialize session state with single list of variables
-            st.session_state["data_dict"] = [{**field} for field in config["variables"]]
 
 
 def main():

config.yaml

@@ -17,8 +17,7 @@ chapters:
     num: 1
     key: "context_objectives"
     prompts:
-      - "Pré - remplir le Diagnostic"
-      - "Quels sont les objectifs principaux ?"
+      - "Pré-remplis le diagnostique"
     prompt_system: "ROLE : Tu es conseiller d'entreprise agricole\n
 
 CONTEXTE / RESSOURCES : Tu as accès à l'entretien que le conseiller a eu avec l'exploitant agricole. Cet entretien est fourni sous forme de transcript à cette conversation (voir pièce jointe)\n
@@ -42,8 +41,7 @@ CONTRAINTE : Tu dois le présenter rigoureusement de la façon suivante :
     num: 2
     key: "social_legal_fiscal_status"
     prompts:
-      - "Pré - remplir le Diagnostic"
-      - "Quelles sont les obligations fiscales ?"
+      - "Pré-remplis le diagnostique"
     prompt_system: "ROLE : Tu es conseiller d'entreprise agricole\n
 
 CONTEXTE / RESSOURCES :\n
@@ -78,9 +76,7 @@ Tu dois le présenter rigoureusement de la façon suivante :\n
     num: 3
     key: "human_resources"
     prompts:
-      - "Pré - remplir le Diagnostic"
-      - "Décrivez la composition de l'équipe."
-      - "Quelles sont les compétences clés ?"
+      - "Pré-remplis le diagnostique"
     prompt_system: "ROLE : Tu es conseiller d'entreprise agricole\n
 
 CONTEXTE / RESSOURCES :\n
@@ -107,9 +103,7 @@ Tu dois le présenter rigoureusement de la façon suivante :\n
     num: 4
     key: "production_resources"
     prompts:
-      - "Pré - remplir le Diagnostic"
-      - "Quels sont les équipements nécessaires ?"
-      - "Quels sont les fournisseurs principaux ?"
+      - "Pré-remplis le diagnostique"
     prompt_system: "ROLE : Tu es conseiller d'entreprise agricole\n
 
 CONTEXTE / RESSOURCES :\n
@@ -161,9 +155,7 @@ Section 16 : \n
     num: 5
     key: "workshop_production"
     prompts:
-      - "Pré - remplir le Diagnostic"
-      - "Quels sont les différents ateliers de production ?"
-      - "Décrivez le processus de fabrication."
+      - "Pré-remplis le diagnostique"
     prompt_system: "ROLE : Tu es conseiller d'entreprise agricole\n
 
 CONTEXTE / RESSOURCES :\n
@@ -189,63 +181,6 @@ FORMAT : Pour chacune des production que tu aura identifié, présente les résu
 * Évolutions possibles / Préconisations\n"
 
 
-variables:
-  parts:
-    - name: "Panier"
-      number: 1
-      fields:
-        - label: "Région viticole"
-          nature: 'radio'
-          key: param1
-          options: ["Champagne", "Vin de Bordeaux", "Occitanie"]
-          value: # Valeur par défaut
-
-        - label: "Millésime"
-          nature: 'selectbox'
-          key: param2
-          options: ["2019", "2020", "2021", "2022"]
-          value: # Valeur par défaut
-
-        - label: "Budget prévu (en €)"
-          nature: 'numeric'
-          key: param3
-          value: # Valeur par défaut
-
-    - name: "Livraison"
-      number: 2
-      fields:
-        - label: "Adresse de livraison"
-          nature: ''
-          key: param6
-          value: # Valeur par défaut
-
-        - label: "Date de livraison souhaitée"
-          nature: 'date'
-          key: param7
-          value: # Valeur par défaut
-
-    - name: "Paiement"
-      number: 3
-      fields:
-        - label: "Mode de paiement"
-          nature: 'selectbox'
-          key: param8
-          options: ["Carte de crédit", "Virement bancaire", "Chèque"]
-          value: # Valeur par défaut
-
-        - label: "Conditions de paiement"
-          nature: 'text_area'
-          key: param9
-          value: # Valeur par défaut
-
-    - name: "Remarques supplémentaires"
-      number: 4
-      fields:
-        - label: "Remarques générales"
-          nature: 'text_area'
-          key: param10
-          value: # Valeur par défaut
-
 prompt_system: "Prompt system par défaut"
 
 prompt_template: "

pages/chatbot.py

@@ -1,8 +1,9 @@
 import streamlit as st
 import uuid
+import os
+
 from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
 from model import selector
-from util import getYamlConfig
 from st_copy_to_clipboard import st_copy_to_clipboard
 
 chapter_num = 0
@@ -35,13 +36,19 @@ def display_messages():
 
 def launchQuery(query: str = None):
 
+    metadata = {
+        "production": os.environ.get("env") == "production"
+    }
+    print(metadata)
+
     # Initialize the assistant's response
     full_response = st.write_stream(
         st.session_state["assistant"].ask(
             query,
             prompt_system=st.session_state.prompt_system,
             messages=st.session_state[chapter_session_key]["messages"] if "messages" in st.session_state[chapter_session_key] else [],
-            variables=st.session_state["data_dict"]
+            # variables=st.session_state["data_dict"],
+            metadata=metadata
         ))
 
     # Temporary placeholder AI message in chat history
@@ -112,14 +119,11 @@ def page():
     display_messages()
 
 
-    user_query = st.chat_input("", key=f"input_{chapter_session_key}")
+    user_query = st.chat_input("", key=f"input_{chapter_session_key}_{uuid.uuid4()}")
     
-    print(f"submission : {user_query}")
     if user_query is not None and user_query != "":
-        print(user_query)
-
+    
         st.session_state[chapter_session_key]["messages"].append(HumanMessage(content=user_query))
-        print(st.session_state[chapter_session_key]["messages"])
         
         # Stream and display response
         launchQuery(user_query)

rag.py

@@ -79,7 +79,7 @@ class Rag:
             },
         )
 
-    def ask(self, query: str, prompt_system: str, messages: list, variables: list = None):
+    def ask(self, query: str, prompt_system: str, messages: list, variables: list = None, metadata: dict = {}):
         self.chain = self.prompt | self.model | StrOutputParser()
         
         # Retrieve the context document
@@ -111,7 +111,7 @@ class Rag:
             chain_input.update(extra_vars)
         
 
-        return self.chain.stream(chain_input)
+        return self.chain.stream(chain_input, { metadata : metadata })
 
     def clear(self):
         self.document_vector_store = None