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@@ -20,7 +20,7 @@ def library():
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  return "Exemple de requêtes sur les données de l'enquête.\n\nQ1 : Quels sont les équipements préférentiels des étudiant.e.s?\nQ2 : Quels sont les 3 outils numériques principaux de l'université pour le travail universitaire?\nQ3 : Quels sont les outils numériques de l'université préférés des étudiant.e.s?\nQ4 : Quels sont les réseaux sociaux préférés des étudiant.e.s?\nQ5 : Quels sont les outils numériques de l'université préférés des étudiant.e.s pour communiquer?\nQ6 : Quels sont les outils numériques de l'université préférés des étudiant.e.s pour le travail universitaire?\nQ7 : Quel est l'usage du mail de l'université?\nQ8 : Quel est l'usage de l'ENT de l'université?\nQ9 : Donne le pourcentage d'étudiant.e.s en licence3 qui utilise souvent Moodle?\nQ10 : Donne le pourcentage d'étudiant.e.s en licence1 qui utilise souvent le mail?\nQ11 : Donne le pourcentage d'étudiant.e.s en licence1 de la filière Sciences économiques qui utilise souvent le mail?\nQ12 : Pourquoi les étudiants utilisent WhatsApp?\nQ13 : Pourquoi les étudiants utilisent Discord?\nQ14 : Quels avantages représentent les outils numériques?\nQ15 : Quelles sont les principales difficultés?"
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  @cl.author_rename
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  def rename(orig_author: str):
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- rename_dict = {"AgentExecutor": "Agent conversationnel", "Error": "Réponse de l'assistant", "Datapcc Chain": "Copilot", "load_memory_variables": "Historique de conversation 💬", "Retriever": "Agent conversationnel", "StuffDocumentsChain": "Chaîne de documents", "LLMChain": "Agent", "ChatAnthropic": "Réponse de l'IA 🤖"}
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  return rename_dict.get(orig_author, orig_author)
25
 
26
  @cl.on_chat_start
@@ -34,12 +34,12 @@ async def on_chat_start():
34
  await cl.Message(content="📚 Bibliothèque de questions : " + listPrompts_name, elements=prompt_elements).send()
35
  await cl.Avatar(
36
  name="You",
37
- path="./logo-ofipe.jpg",
38
  ).send()
39
 
40
  agent = create_csv_agent(
41
  ChatAnthropic(temperature=1,model_name="claude-3-sonnet-20240229"),
42
- "./enquete.csv",
43
  verbose=False,
44
  agent_type=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
45
  )
 
20
  return "Exemple de requêtes sur les données de l'enquête.\n\nQ1 : Quels sont les équipements préférentiels des étudiant.e.s?\nQ2 : Quels sont les 3 outils numériques principaux de l'université pour le travail universitaire?\nQ3 : Quels sont les outils numériques de l'université préférés des étudiant.e.s?\nQ4 : Quels sont les réseaux sociaux préférés des étudiant.e.s?\nQ5 : Quels sont les outils numériques de l'université préférés des étudiant.e.s pour communiquer?\nQ6 : Quels sont les outils numériques de l'université préférés des étudiant.e.s pour le travail universitaire?\nQ7 : Quel est l'usage du mail de l'université?\nQ8 : Quel est l'usage de l'ENT de l'université?\nQ9 : Donne le pourcentage d'étudiant.e.s en licence3 qui utilise souvent Moodle?\nQ10 : Donne le pourcentage d'étudiant.e.s en licence1 qui utilise souvent le mail?\nQ11 : Donne le pourcentage d'étudiant.e.s en licence1 de la filière Sciences économiques qui utilise souvent le mail?\nQ12 : Pourquoi les étudiants utilisent WhatsApp?\nQ13 : Pourquoi les étudiants utilisent Discord?\nQ14 : Quels avantages représentent les outils numériques?\nQ15 : Quelles sont les principales difficultés?"
21
  @cl.author_rename
22
  def rename(orig_author: str):
23
+ rename_dict = {"AgentExecutor": "Agent conversationnel", "Error": "Réponse de l'assistant", "DatapccSkillStream": "Copilot", "load_memory_variables": "Historique de conversation 💬", "Retriever": "Agent conversationnel", "StuffDocumentsChain": "Chaîne de documents", "LLMChain": "Agent", "ChatAnthropic": "Réponse de l'IA 🤖"}
24
  return rename_dict.get(orig_author, orig_author)
25
 
26
  @cl.on_chat_start
 
34
  await cl.Message(content="📚 Bibliothèque de questions : " + listPrompts_name, elements=prompt_elements).send()
35
  await cl.Avatar(
36
  name="You",
37
+ path="logo-ofipe.jpg",
38
  ).send()
39
 
40
  agent = create_csv_agent(
41
  ChatAnthropic(temperature=1,model_name="claude-3-sonnet-20240229"),
42
+ "enquete.csv",
43
  verbose=False,
44
  agent_type=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
45
  )