update

app.py

@@ -22,10 +22,6 @@ SYMPTOMS = [
     "Nausea", "Headaches", "Breast tenderness", "Acne"
 ]
 
-# Définir les classes de données d'entrée avec Pydantic
-class RequestData(BaseModel):
-   
-    message: str
 
 # Initialiser l'application FastAPI
 app = FastAPI()
@@ -34,14 +30,18 @@ app = FastAPI()
 @app.get("/")
 async def home():
     return 'kitty'
-
 @app.post("/analyze")
 def predict(request: RequestData):
-    prompt = DEFAULT_PROMPT2 +request.message
+    # Construire la liste de messages
+    prompt = [
+        {"role": "system", "content": DEFAULT_PROMPT2},
+        {"role": "user", "content": request.message}
+    ]
+    
     try:
         completion = client.chat.completions.create(
             model="meta/llama-3.1-8b-instruct",
-            messages=prompt,
+            messages=prompt,  # Envoyer la liste de messages
             temperature=0.2,
             top_p=0.9,
             max_tokens=1024,
@@ -56,4 +56,4 @@ def predict(request: RequestData):
         return {"response": full_response}
 
     except Exception as e:
-        return {"error": f"Erreur : {str(e)}"}
+        return {"error": f"Erreur : {str(e)}"}update