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app.py

@@ -1,7 +1,6 @@
 #region# import libs
 import streamlit as st
 import os
-
 from mistralai import Mistral
 import numpy as np
 # import fitz  # PyMuPDF pour extraction PDF
@@ -12,7 +11,7 @@ from mistralai import Mistral
 # from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
 # from dotenv import load_dotenv
  
-MISTRAL_API_KEY = os.getenv("api_mistral")
+MISTRAL_API_KEY = 'DFtRafUrJnASg1cqrEWNtSMKAjZT4Njp' #os.getenv("api_mistral")
 model = "mistral-large-latest" #"ministral-8b-latest" # ancien model : 'mistral-large-latest'
 mistral_client = Mistral(api_key=MISTRAL_API_KEY)
 MAX_TOKENS = 1500
@@ -57,7 +56,6 @@ def retrieve_relevant_chunks(question, k=5):
     return [chunked_docs[i] for i in indices[0]]
 #endregion
 
-
 #region# Définition des prompts
 def generate_prompts(score:str, type: str, annee_min: str, annee_max:str, context ) -> dict:
     """
@@ -252,15 +250,13 @@ def prompt_pipeline(user_prompt: str, niveau_detail: str, type_reponse: str, sou
 
 #endregion
 
-#region# Titre de l'application et mise en page
+#region# Titre de l'application et mise en page des éléments graphiques
 st.set_page_config(page_title="VolAI", page_icon="🤖")
-st.title("VolAI, le chatbot expert nutrition de volailles")
+st.title("VolAI, le chatbot expert en nutrition de volailles")
 st.sidebar.image("img/avril_logo_rvb.jpg")
 st.sidebar.header("")
-#endregion
- 
-#region# Elements graphiques
- 
+
+
 #Choix production
 choix_prod = st.sidebar.pills(
     "Sur quelle espèce voulez-vous avoir des renseignements ?",
@@ -268,7 +264,7 @@ choix_prod = st.sidebar.pills(
  
 #Niveau vulgarisation
 choix_vulgarisation = st.sidebar.pills(
-    "Quel niveau de vulgarisation souhaitez-vous ?   (1- Très vulgarisé  2-Intermédiaire  3-Technique)",
+    "Quel niveau de vulgarisation souhaitez-vous ?   (1- Vulgarisé  2-Intermédiaire  3-Technique)",
     ("1", "2", "3"),)
 
 #Années de publication
@@ -276,11 +272,10 @@ choix_annee = st.sidebar.slider("Années de publication",
                                 min_value=2015,
                                 max_value=2025,
                                 value=(2020,2025))
- 
 #endregion
  
 #region# Interface utilisateur
-user_input = st.text_area("Entrez votre question:", placeholder="E.g., quelle est la meilleure alimentation pour les poules pondeuses ?")
+user_input = st.text_area("Entrez votre question:", placeholder="E.g.: Quelle est la réponse du GMQ à l'arginine ?")
  
 if st.button("Envoyer la question..."):
     if user_input and choix_prod and choix_vulgarisation and choix_annee :
@@ -308,8 +303,6 @@ if st.button("Envoyer la question..."):
             # """, unsafe_allow_html=True)
 
             # print("prefix = ",response0["prefix"])
-            response = response0["reponse_propre"]
-            bot_response = response
             
             # st.markdown("**Bot :** \\t " + bot_response)
             # Afficher un titre
@@ -318,10 +311,25 @@ if st.button("Envoyer la question..."):
             # Ajouter du texte Markdown avec un cadre
             st.markdown(f"""
             <div style="border: 2px solid #453103; padding: 15px; border-radius: 10px;">
-                {bot_response}
+                {response0["reponse_propre"]}
             </div>
             """, unsafe_allow_html=True)
 
+            response1 = prompt_pipeline(
+            user_prompt = user_input,
+            niveau_detail=choix_vulgarisation,
+            type_reponse=choix_prod,
+            souche=None,
+            context='',
+            annee_publication_max=max(choix_annee),
+            annee_publication_min=min(choix_annee)
+            )
+            st.subheader("Réponse sans contexte :")
+            st.markdown(f"""
+            <div style="border: 2px solid #453103; padding: 15px; border-radius: 10px;">
+                {response1['reponse_propre']}
+            </div>
+            """, unsafe_allow_html=True)
             #encadré sources
             # # Afficher un titre
             # st.subheader("Sources :")