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@@ -65,18 +65,18 @@ def qa(question: str) -> str:
65
  docs = vectordb.max_marginal_relevance_search(question,k=1)
66
 
67
 
68
- """
69
- prompt = f"""<s>[INST]
70
- Les informations contextuelles sont ci-dessous.
71
- ---------------------
72
- {docs[0].page_content}
73
- ---------------------
74
- [/INST]
75
- Compte tenu des informations contextuelles et non des connaissances préalables, répondez à la requête. </s>
76
- [INST] Requête: {question} [/INST]
77
- Réponse:
78
- """
79
- """
80
  #outputs = model.generate(prompt=prompt, temp=0.5, top_k = 40, top_p = 1, max_tokens = max_new_tokens)
81
  return docs[0].page_content #"".join(outputs)
82
 
 
65
  docs = vectordb.max_marginal_relevance_search(question,k=1)
66
 
67
 
68
+
69
+ # prompt = f"""<s>[INST]
70
+ # Les informations contextuelles sont ci-dessous.
71
+ # ---------------------
72
+ # {docs[0].page_content}
73
+ # ---------------------
74
+ # [/INST]
75
+ # Compte tenu des informations contextuelles et non des connaissances préalables, répondez à la requête. </s>
76
+ # [INST] Requête: {question} [/INST]
77
+ # Réponse:
78
+ # """
79
+
80
  #outputs = model.generate(prompt=prompt, temp=0.5, top_k = 40, top_p = 1, max_tokens = max_new_tokens)
81
  return docs[0].page_content #"".join(outputs)
82