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1
  import json
2
  import os
3
  import time
 
 
4
  from pathlib import Path
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5
  import chainlit as cl
6
  from azure.ai.inference import ChatCompletionsClient
7
  from azure.ai.inference.models import SystemMessage, UserMessage
8
  from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
9
-
10
  os.environ["GITHUB_TOKEN"] = os.environ["GITHUB_TOKEN"]
 
 
11
 
12
- @cl.step(type="tool", show_input=True)
13
- def Chargement_des_datas(profile):
14
- if profile == "Toutes les formations":
15
- file_path='./public/content-MIPI-MITIC.json'
16
- elif profile == "Licence MIPI":
17
- file_path='./public/content-Licence-MIPI.json'
18
- elif profile == "Licence MITIC":
19
- file_path='./public/content-Licence-MITIC.json'
20
- elif profile == "Master MIPI":
21
- file_path='./public/content-Master-MIPI.json'
22
- elif profile == "Master MITIC":
23
- file_path='./public/content-Master-MITIC.json'
24
- elif profile == "Métiers de l'immobilier":
25
- file_path='./public/metiers-MIPI.json'
26
- elif profile == "Métiers du numérique":
27
- file_path='./public/metiers-MITIC.json'
28
 
29
- return json.loads(Path(file_path).read_text())
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
30
 
31
- @cl.step(type="tool", show_input=True)
32
- def Chargement_des_datas_web(profile):
33
- if profile == "Toutes les formations":
34
- file_path='./public/html-MIPI-MITIC.txt'
35
- elif profile == "Licence MIPI":
36
- file_path='./public/html-Licence-MIPI.txt'
37
- elif profile == "Licence MITIC":
38
- file_path='./public/html-Licence-MITIC.txt'
39
- elif profile == "Master MIPI":
40
- file_path='./public/html-Master-MIPI.txt'
41
- elif profile == "Master MITIC":
42
- file_path='./public/html-Master-MITIC.txt'
43
- elif profile == "Métiers de l'immobilier":
44
- file_path='./public/metiers-MIPI.txt'
45
- elif profile == "Métiers du numérique":
46
- file_path='./public/metiers-MITIC.txt'
47
-
48
- fileOpen = open(file_path, "r")
49
- txt = fileOpen.read()
50
- fileOpen.close()
51
- return txt
 
52
 
53
- @cl.step(type="llm", show_input=True)
54
- def Connexion_Mistral():
55
- return ChatCompletionsClient(
56
  endpoint="https://models.inference.ai.azure.com",
57
  credential=AzureKeyCredential(os.environ["GITHUB_TOKEN"]),
58
  )
59
-
60
- @cl.step(type="tool", show_input=True)
61
- def Generation_reponse(client, data, question):
62
- return client.complete(
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
63
  stream=True,
64
  messages=[
65
- SystemMessage(content="Tu es un spécialiste de l'enseignement supérieur, des formations et de la pédagogie. Tu es en capacité d'analyser en profondeur les séances pédagogiques et de les mettre en adéquation avec les théories de la recherche en éducation. Répondez à la question seulement et exclusivement à partir du contexte et des définitions ci-contre, de la manière la plus pertinente, seulement en fonction des informations fournies. Contexte : " + str(data) + ". Définition : les formations MIPI (Management de l'Innovation et du Patrimoine Immobilier) concernent le secteur de l'immobilier : facility management, property management, asset management. Les formations MITIC (Management de l'Innovation des Technologies de l'Information et de la Communication) concernent le secteur du numérique : management de projet, innovation et conseil, support numérique aux métiers"),
66
- UserMessage(content=question + "Donne le résultat au format texte markdown, jusqu'à 3000 caractères convertis en UTF-8. Continue la réponse en citant, dans un paragraphe supplémentaire de 3 lignes, introduit un saut de ligne et par \"\n📚 Sources : \", les 3 verbatim, jusqu'à 100 caractères pour chaque verbatim, avec leur numéro de ligne respectif, qui ont permis de générer la réponse, à partir du contexte. Termine la réponse en créant, dans un dernier paragraphe d'une seule et unique ligne, introduite par un saut de ligne et par \"\n📣 Question en relation avec le sujet : \", 1 seule et unique question en relation avec la question posée, en commençant la ligne par \"Question relative au contexte :\"."),
67
  ],
68
  model="Phi-3.5-MoE-instruct",
69
  presence_penalty=0.1,
70
  frequency_penalty=0.8,
71
- max_tokens=1024,
72
  stop=["<|endoftext|>"],
73
  temperature=0,
74
  top_p=1,
75
  model_extras={
76
  "logprobs": True
77
  }
78
- )
79
- @cl.step(type="tool", show_input=True)
80
- async def Affichage_reponse(response):
81
- msg = cl.Message(author="COPILOT",content="")
82
-
83
  for update in response:
84
  if update.choices:
85
- time.sleep(0.125)
86
- await msg.stream_token(update.choices[0].delta.content.replace('Ã','é').replace('©','').replace('Ã','è').replace('¨','').replace('â','\'').replace('€','').replace('™','').replace('<','').replace('>','').replace('/',''))
87
 
88
  await msg.send()
89
- return msg
 
 
 
90
 
91
- @cl.step(type="tool", show_input=True)
92
- async def Affichage_question_contexte(answer, question):
93
- try:
94
- indexDeb = answer.index("Question en relation avec le sujet")
95
- indexDebLength = len("Question en relation avec le sujet")
96
- except:
97
- if answer.find("Question relative au contexte") != -1:
98
- indexDeb = answer.index("Question relative au contexte")
99
- indexDebLength = len("Question relative au contexte")
100
- else:
101
- indexDeb = answer.index("Question relative au sujet")
102
- indexDebLength = len("Question relative au sujet")
103
-
104
- indexFin = answer.index("?")
105
-
106
- extraction = answer[indexDeb + indexDebLength + 1: indexFin]
107
-
108
- actions = [
109
- cl.Action(name="Activer", value=extraction + "?", description="Activer la question en relation avec le contexte.")
110
- ]
111
- await cl.Message(author="COPILOT", content="🌐 Question en relation avec le contexte : " + extraction + "?", actions=actions).send()
112
-
113
- actionsWeb = [
114
- cl.Action(name="Site web", value=question, description="Rechercher sur le site web de l'université.")
115
- ]
116
- await cl.Message(author="COPILOT", content="🌐 Rechercher sur le site web de l'université : " + question, actions=actionsWeb).send()
117
-
118
- @cl.action_callback("Activer")
119
- async def on_action(action):
120
- client = cl.user_session.get("client")
121
- data = cl.user_session.get("data")
122
- question = action.value
123
-
124
- response = Generation_reponse(client, data, question)
125
-
126
- msg = await Affichage_reponse(response)
127
-
128
- answer = msg.content
129
-
130
- await Affichage_question_contexte(answer, question)
131
-
132
- @cl.action_callback("Site web")
133
- async def on_action(action):
134
- client = cl.user_session.get("client")
135
- data = Chargement_des_datas_web(cl.user_session.get("chat_profile"))
136
- data = data[0:6975]
137
- question = action.value
138
-
139
- response = Generation_reponse(client, data, question)
140
-
141
- msg = await Affichage_reponse(response)
142
-
143
- answer = msg.content
144
-
145
- await Affichage_question_contexte(answer, question)
146
-
147
-
148
- @cl.set_chat_profiles
149
- async def chat_profile():
150
- return [
151
- cl.ChatProfile(
152
- name="Toutes les formations",
153
- markdown_description="Posez vos questions sur l'ensemble des compétences, des cours et des situations de travail pour toutes les formations MIS.",
154
- icon="/public/public_request-theme.svg",
155
- starters = [
156
- cl.Starter(
157
- label="Compétences de la (des) formation(s)",
158
- message="Quelles sont toutes les compétences des formations? Donne la liste exhaustive.",
159
- icon="/public/public_learn.svg",
160
- ),
161
- cl.Starter(
162
- label="Cours de la (des) formation(s)",
163
- message="Quels sont tous les cours des formations? Donne la liste exhaustive.",
164
- icon="/public/public_learn.svg",
165
- ),
166
- cl.Starter(
167
- label="Compétences en situation professionnelle",
168
- message="Quelles sont les compétences à mettre en oeuvre pour gérer un projet, du besoin client jusqu'à la livraison, en passant par la planification et le management d'équipe, dans un environnement professionnel en entreprise?",
169
- icon="/public/public_learn.svg",
170
- )
171
- ]
172
- ),
173
- cl.ChatProfile(
174
- name="Licence MIPI",
175
- markdown_description="Posez vos questions sur l'ensemble des compétences, des cours et des situations de travail pour la licence MIPI",
176
- icon="/public/public_request-theme.svg",
177
- starters = [
178
- cl.Starter(
179
- label="Compétences de la licence MIPI",
180
- message="Quelles sont toutes les compétences de la licence MIPI? Donne la liste exhaustive.",
181
- icon="/public/public_learn.svg",
182
- ),
183
- cl.Starter(
184
- label="Cours de la licence MIPI",
185
- message="Quels sont tous les cours de la licence MIPI? Donne la liste exhaustive.",
186
- icon="/public/public_learn.svg",
187
- ),
188
- cl.Starter(
189
- label="Compétences en situation professionnelle",
190
- message="Quelles sont les compétences de la licence MIPI à mettre en oeuvre pour gérer un projet, du besoin client jusqu'à la livraison, en passant par la planification et le management d'équipe, dans un environnement professionnel en entreprise?",
191
- icon="/public/public_learn.svg",
192
- )
193
- ]
194
- ),
195
- cl.ChatProfile(
196
- name="Licence MITIC",
197
- markdown_description="Posez vos questions sur l'ensemble des compétences, des cours et des situations de travail pour la licence MITIC",
198
- icon="/public/public_request-theme.svg",
199
- starters = [
200
- cl.Starter(
201
- label="Compétences de la licence MITIC",
202
- message="Quelles sont toutes les compétences de la licence MITIC? Donne la liste exhaustive.",
203
- icon="/public/public_learn.svg",
204
- ),
205
- cl.Starter(
206
- label="Cours de la licence MITIC",
207
- message="Quels sont tous les cours de la licence MITIC? Donne la liste exhaustive.",
208
- icon="/public/public_learn.svg",
209
- ),
210
- cl.Starter(
211
- label="Compétences en situation professionnelle",
212
- message="Quelles sont les compétences de la licence MITIC à mettre en oeuvre pour gérer un projet, du besoin client jusqu'à la livraison, en passant par la planification et le management d'équipe, dans un environnement professionnel en entreprise?",
213
- icon="/public/public_learn.svg",
214
- )
215
- ]
216
- ),
217
- cl.ChatProfile(
218
- name="Master MIPI",
219
- markdown_description="Posez vos questions sur l'ensemble des compétences, des cours et des situations de travail pour les Masters MIPI",
220
- icon="/public/public_request-theme.svg",
221
- starters = [
222
- cl.Starter(
223
- label="Compétences du master MIPI",
224
- message="Quelles sont toutes les compétences du master MIPI? Donne la liste exhaustive.",
225
- icon="/public/public_learn.svg",
226
- ),
227
- cl.Starter(
228
- label="Cours du master MIPI",
229
- message="Quels sont tous les cours du master MIPI? Donne la liste exhaustive.",
230
- icon="/public/public_learn.svg",
231
- ),
232
- cl.Starter(
233
- label="Compétences en situation professionnelle",
234
- message="Quelles sont les compétences du master MIPI à mettre en oeuvre pour gérer un projet, du besoin client jusqu'à la livraison, en passant par la planification et le management d'équipe, dans un environnement professionnel en entreprise?",
235
- icon="/public/public_learn.svg",
236
- )
237
- ]
238
- ),
239
- cl.ChatProfile(
240
- name="Master MITIC",
241
- markdown_description="Posez vos questions sur l'ensemble des compétences, des cours et des situations de travail pour les masters MITIC",
242
- icon="/public/public_request-theme.svg",
243
- starters = [
244
- cl.Starter(
245
- label="Compétences du master MITIC",
246
- message="Quelles sont toutes les compétences du master MITIC? Donne la liste exhaustive.",
247
- icon="/public/public_learn.svg",
248
- ),
249
- cl.Starter(
250
- label="Cours du master MITIC",
251
- message="Quels sont tous les cours du master MITIC? Donne la liste exhaustive.",
252
- icon="/public/public_learn.svg",
253
- ),
254
- cl.Starter(
255
- label="Compétences en situation professionnelle",
256
- message="Quelles sont les compétences du master MITIC à mettre en oeuvre pour gérer un projet, du besoin client jusqu'à la livraison, en passant par la planification et le management d'équipe, dans un environnement professionnel en entreprise?",
257
- icon="/public/public_learn.svg",
258
- )
259
- ]
260
- ),
261
- cl.ChatProfile(
262
- name="Métiers de l'immobilier",
263
- markdown_description="Posez vos questions sur les métiers types du secteur de l'immobilier.",
264
- icon="/public/public_request-theme.svg",
265
- starters = [
266
- cl.Starter(
267
- label="Métiers du Facility Management",
268
- message="Quels sont les métiers types de l'immobilier relatifs au Facility Management?",
269
- icon="/public/public_learn.svg",
270
- ),
271
- cl.Starter(
272
- label="Métiers du Property Management",
273
- message="Quels sont les métiers types de l'immobilier relatifs au Property Management?",
274
- icon="/public/public_learn.svg",
275
- ),
276
- cl.Starter(
277
- label="Métiers de l'Asset Management",
278
- message="Quels sont les métiers types de l'immobilier relatifs à l'Asset Management?",
279
- icon="/public/public_learn.svg",
280
- )
281
- ]
282
- ),
283
- cl.ChatProfile(
284
- name="Métiers du numérique",
285
- markdown_description="Posez vos questions sur les métiers types du secteur du numérique.",
286
- icon="/public/public_request-theme.svg",
287
- starters = [
288
- cl.Starter(
289
- label="Métiers du Management de projet",
290
- message="Quels sont les métiers types du numérique relatifs au Management de projet?",
291
- icon="/public/public_learn.svg",
292
- ),
293
- cl.Starter(
294
- label="Métiers de l'innovation et du conseil",
295
- message="Quels sont les métiers types du numérique relatifs à l'innovation et au conseil?",
296
- icon="/public/public_learn.svg",
297
- ),
298
- cl.Starter(
299
- label="Métiers du support numérique aux métiers",
300
- message="Quels sont les métiers types du numérique relatifs au support numérique aux métiers?",
301
- icon="/public/public_learn.svg",
302
- )
303
- ]
304
- ),
305
- ]
306
-
307
- @cl.on_message
308
- async def main(message: cl.Message):
309
- data = Chargement_des_datas(cl.user_session.get("chat_profile"))
310
- client = Connexion_Mistral()
311
- cl.user_session.set("data", data)
312
- cl.user_session.set("client", client)
313
-
314
- response = Generation_reponse(client, data, message.content)
315
 
316
- msg = await Affichage_reponse(response)
 
 
317
 
318
- answer = msg.content
319
- await Affichage_question_contexte(answer, message.content)
320
 
321
- @cl.on_stop
322
- def on_stop():
323
- print("L'utilisateur veut arrêter la completion en cours!")
 
1
  import json
2
  import os
3
  import time
4
+ from urllib.request import urlopen
5
+ import pandas as pd
6
  from pathlib import Path
7
+ from typing import Dict, List, Optional
8
+ from operator import itemgetter
9
+ from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
10
+ from langchain.vectorstores import ElasticsearchStore
11
+ from langchain import HuggingFacePipeline
12
+ from langchain.chains import RetrievalQA
13
+ from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
14
+ from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser
15
+ from langchain.schema.runnable import Runnable, RunnablePassthrough, RunnableLambda
16
+ from langchain.schema.runnable.config import RunnableConfig
17
+ from langchain.memory import ChatMessageHistory, ConversationBufferMemory
18
+ from huggingface_hub import login
19
+ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
20
+ from transformers import AutoTokenizer, pipeline
21
+ from deep_translator import GoogleTranslator
22
  import chainlit as cl
23
  from azure.ai.inference import ChatCompletionsClient
24
  from azure.ai.inference.models import SystemMessage, UserMessage
25
  from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
26
+ #os.environ['HF_TOKEN'] = os.environ['HF_TOKEN']
27
  os.environ["GITHUB_TOKEN"] = os.environ["GITHUB_TOKEN"]
28
+ from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint
29
+ from langchain_core.prompts import PromptTemplate
30
 
31
+ @cl.on_chat_start
32
+ def on_chat_start():
33
+ print("A new chat session has started!")
34
+
35
+ file_path='./public/content-MIPI-MITIC.json'
36
+ data = json.loads(Path(file_path).read_text())
37
+
38
+ #template = """<s>[INST] Tu es un spécialiste de l'enseignement supérieur, des formations et de la pédagogie.
39
+ #Tu es en capacité d'analyser en profondeur les séances pédagogiques et de les mettre en adéquation avec les théories de la recherche en éducation.
 
 
 
 
 
 
 
40
 
41
+ #Répondez à la question ci-dessous seulement et exclusivement à partir du contexte ci-dessous, de la manière la plus pertinente, seulement en fonction des informations fournies :
42
+ #Contexte : {context}.
43
+ #Question : {question} [/INST].
44
+
45
+ #Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies.
46
+ #Dis que tu ne connais pas la réponse, lorsque tu ne trouves pas les informations nécessaires dans le contexte.
47
+
48
+ #Donne la réponse au format texte markdown, jusqu'à 500 mots, sans générer de code.
49
+ #Donne la réponse au format tableau lorsque cela est utile.
50
+ #Donne la réponse en français seulement.</s>
51
+ #"""
52
 
53
+ #prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
54
+ #prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question","context"])
55
+ #repo_id = "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1"
56
+ #repo_id = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2"
57
+ #llm = HuggingFaceEndpoint(
58
+ # repo_id=repo_id, task="text2text-generation", max_new_tokens=1024, temperature=0.001, streaming=True
59
+ #)
60
+ #chain = prompt | llm | StrOutputParser()
61
+ #cl.user_session.set("memory", ConversationBufferMemory(return_messages=True))
62
+ #memory = cl.user_session.get("memory")
63
+
64
+ #runnable = (
65
+ # RunnablePassthrough.assign(
66
+ # history=RunnableLambda(memory.load_memory_variables) | itemgetter("history")
67
+ # )
68
+ # | prompt
69
+ # | llm
70
+ # | StrOutputParser()
71
+ #)
72
+
73
+ #cl.user_session.set("referentiel", data)
74
+ #cl.user_session.set("chain", chain)
75
 
76
+ client = ChatCompletionsClient(
 
 
77
  endpoint="https://models.inference.ai.azure.com",
78
  credential=AzureKeyCredential(os.environ["GITHUB_TOKEN"]),
79
  )
80
+
81
+ cl.user_session.set("data", data)
82
+ cl.user_session.set("client", client)
83
+
84
+ @cl.on_message
85
+ async def main(message: cl.Message):
86
+ # Your custom logic goes here...
87
+ #memory = cl.user_session.get("memory")
88
+ #chain = cl.user_session.get("chain")
89
+ #data = cl.user_session.get("referentiel")
90
+
91
+ msg = cl.Message(author="COPILOT",content="")
92
+ #async for chunk in chain.stream(
93
+ # {"question": message.content,"context":data},
94
+ # config=RunnableConfig(callbacks=[cl.LangchainCallbackHandler()])
95
+ #):
96
+ # await msg.stream_token(chunk)
97
+ #await msg.send()
98
+
99
+
100
+ #for chunk in chain.stream({"question":message.content + ". Réponds au format tableau. Réponds seulement en français et jamais en anglais.","context":data},config=RunnableConfig(callbacks=[cl.LangchainCallbackHandler(stream_final_answer=True, answer_prefix_tokens=["FINAL", "ANSWER", "Chatbot", "Assistant", "answer"])])):
101
+ # await msg.stream_token(chunk)
102
+ #print(s, end="", flush=True)
103
+ data = cl.user_session.get("data")
104
+ client = cl.user_session.get("client")
105
+ response = client.complete(
106
  stream=True,
107
  messages=[
108
+ SystemMessage(content="Tu es un spécialiste de l'enseignement supérieur, des formations et de la pédagogie. Tu es en capacité d'analyser en profondeur les séances pédagogiques et de les mettre en adéquation avec les théories de la recherche en éducation. Répondez à la question seulement et exclusivement à partir du contexte ci-contre, de la manière la plus pertinente, seulement en fonction des informations fournies. Contexte : " + str(data)),
109
+ UserMessage(content=message.content + "Donne le résultat au format texte."),
110
  ],
111
  model="Phi-3.5-MoE-instruct",
112
  presence_penalty=0.1,
113
  frequency_penalty=0.8,
114
+ max_tokens=4096,
115
  stop=["<|endoftext|>"],
116
  temperature=0,
117
  top_p=1,
118
  model_extras={
119
  "logprobs": True
120
  }
121
+ )
 
 
 
 
122
  for update in response:
123
  if update.choices:
124
+ await msg.stream_token(update.choices[0].delta.content)
 
125
 
126
  await msg.send()
127
+ # Send a response back to the user
128
+ #await cl.Message(
129
+ # content=f"Réponse: {res}",
130
+ #).send()
131
 
132
+ @cl.on_stop
133
+ def on_stop():
134
+ print("L'utilisateur veut arrêter la completion en cours!")
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
135
 
136
+ #@cl.on_chat_end
137
+ #def on_chat_end():
138
+ # print("The user disconnected!")
139
 
140
+ #from chainlit.types import ThreadDict
 
141
 
142
+ #@cl.on_chat_resume
143
+ #async def on_chat_resume(thread: ThreadDict):
144
+ # print("The user resumed a previous chat session!")