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  1. nodes.py +3 -6
nodes.py CHANGED
@@ -14,8 +14,7 @@ from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
14
  from pydantic import BaseModel, Field
15
  from models import NatureJugement
16
  from prompts import df_prompt, feed_back_prompt, reflection_prompt
17
- from dotenv import load_dotenv
18
- load_dotenv()
19
 
20
  llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
21
  MAX_GENERATIONS = 2
@@ -63,9 +62,7 @@ class GraphState(BaseModel):
63
  # Surcharger l'initialisation pour créer les champs 'region' et 'dep'
64
  def __init__(self, **data):
65
  super().__init__(**data)
66
-
67
- # Extraire le DataFrame
68
- #df = self.get_df()
69
 
70
  # Générer les chaînes pour les régions et départements
71
  distinct_regions = self.df['region_nom_officiel'].dropna().unique().tolist()
@@ -82,7 +79,7 @@ def generate_query_node(state: GraphState):
82
  Query,
83
  include_raw=True, # permet de checker les erreurs en sortie
84
  )
85
- # Ajouter le retour erreur de parse_error
86
  try :
87
  query_generate = generate_df_query.invoke({
88
  'df_head' : state.df_head,
 
14
  from pydantic import BaseModel, Field
15
  from models import NatureJugement
16
  from prompts import df_prompt, feed_back_prompt, reflection_prompt
17
+
 
18
 
19
  llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
20
  MAX_GENERATIONS = 2
 
62
  # Surcharger l'initialisation pour créer les champs 'region' et 'dep'
63
  def __init__(self, **data):
64
  super().__init__(**data)
65
+
 
 
66
 
67
  # Générer les chaînes pour les régions et départements
68
  distinct_regions = self.df['region_nom_officiel'].dropna().unique().tolist()
 
79
  Query,
80
  include_raw=True, # permet de checker les erreurs en sortie
81
  )
82
+ # TODO : Ajouter le retour erreur de parse_error
83
  try :
84
  query_generate = generate_df_query.invoke({
85
  'df_head' : state.df_head,