Update app.py

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@@ -234,7 +234,9 @@ def process_final(user_prom, history):
     global history_with_docs
     documents = further_retrieve(user_prom)
     history_with_docs.append((user_prom, documents))
-    system_p = "Tu es un assistant utile. L'utilisateur va te donner des documents suivi par une question, tu dois trouver la bonne réponse apartir des document fournis .Focalise sur les service et la direction du signataire que l'utilisateur cherche. Tu ne dois pas poser de question en retour.Tu ne dois pas mentionner a l'utilisateur que tu prend tes information apartir des document ni lui donner le numéro du document. Tu t'exprimes dans la même langue que l'utilisateur."
+    system_p = f"""Tu es un assistant utile. L'utilisateur posera une question et tu devras trouver la réponse dans les documents suivants.Focalise sur les service et la direction du signataire que l'utilisateur cherche. Tu ne dois pas poser de question en retour.Tu ne dois pas mentionner le numéro des documents. Tu t'exprimes dans la même langue que l'utilisateur., 
+                                        DOCUMENTS : 
+                                        {documents}"""
     print("PHASE 03 passing to LLM\n")
     sys_p = f"<|im_start|>system \n{system_p}\n<|im_end|>"
     prompt_f = ""
@@ -258,7 +260,7 @@ def process_final(user_prom, history):
     #         prompt_f = user_p + assistant_p + prompt_f
     #         total_tokens += current_tokens
             
-    prompt_f = f"{sys_p} <|im_start|>user \n Documents: \n {documents}\nQuestion : {user_prom} \n<|im_end|><|im_start|>assistant \n"
+    prompt_f = f"{sys_p} <|im_start|>user\n {user_prom} \n<|im_end|><|im_start|>assistant \n"
     gen = llm.stream_complete(formatted=True, prompt=prompt_f)
     # print(f"le nombre TOTAL de tokens : {total_tokens}\n")
     print("_"*100)