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@@ -42,28 +42,38 @@ def get_text_embedding(text):
 
     return embeddings.embed_query(text)
 
-# Supposons que vous ayez déjà chargé vos chunks de texte
-# Remplacez ceci par le chargement réel de vos chunks
-chunks = ["Ceci est le premier chunk de texte.", "Ceci est le deuxième chunk de texte."]
-
 # Charger l'index FAISS
 doc_path = hf_hub_download(repo_id="xavierbarbier/rag_ngap", filename="resource/embeddings_ngap.faiss", repo_type="space")
 index = faiss.read_index(doc_path)
 
 def qa(question):
-    """Fonction principale pour répondre à la question en utilisant RAG."""
+    """Fonction principale pour répondre à la question en utilisant RAG avec jusqu'à 5 chunks."""
     if not GEMINI_API_KEY:
-        return "Erreur : La clé API Gemini n'est pas configurée."
+        return "Erreur : La clé API Gemini n'est pas configurée.", ""
 
     question_embeddings = np.array([get_text_embedding(question)])
-    D, I = index.search(question_embeddings, k=1)  # distance, index
-    retrieved_chunk = [chunks[i] for i in I.tolist()[0]] if I.size > 0 else "Aucune information pertinente trouvée."
-    
+    k = 5  # Nombre de voisins à récupérer
+    D, I = index.search(question_embeddings, k=k)  # distances et indices
+
+    retrieved_chunks = []
+    if I.size > 0:
+        for indices in I.tolist():
+            for index in indices:
+                # Vérifiez si l'index est valide avant d'accéder à la liste chunks
+                if 0 <= index < len(chunks):
+                    retrieved_chunks.append(chunks[index])
+                else:
+                    print(f"Avertissement : Index FAISS hors de portée de la liste chunks: {index}")
+
+    if not retrieved_chunks:
+        context = "Aucune information pertinente trouvée."
+    else:
+        context = "\n---------------------\n".join(retrieved_chunks)
 
     prompt = f"""
         Context information is below.
         ---------------------
-        {retrieved_chunk}
+        {context}
         ---------------------
         Given the context information and not prior knowledge, answer the query.
         Query: {question}