Update main.py

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@@ -18,7 +18,7 @@ import chainlit as cl
 os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"]
 
 def library():
-    return "Exemple de requêtes sur les données des emplois'.\n\nQ1 : donne les 10 compétences principales. Génère le résultat dans un tableau avec les emplois représentatifs correspondant à chaque compétence.\nQ2 : donne les 10 compétences principales. Génère le résultat dans un tableau avec les niveaux de qualification représentatifs correspondant à chaque compétence.\nQ3 : donne les 10 compétences principales. Génère le résultat dans un tableau avec les salaires représentatifs correspondant à chaque compétence.\nQ4 : donne les 10 compétences principales. Génère le résultat dans un tableau avec les contrats représentatifs correspondant à chaque compétence.\nQ5 : donne les 10 contrats principaux. Génère le résultat dans un tableau avec les emplois représentatifs correspondant à chaque contrat."
+    return "Exemple de requêtes sur les données des emplois'.\n\nQ1 : donne les 10 métiers principaux. Génère le résultat dans un tableau avec les compétences représentatives correspondant à chaque emploi.\nQ2 : donne les 10 compétences principales. Génère le résultat dans un tableau avec les emplois représentatifs correspondant à chaque compétence.\nQ3 : donne les 10 compétences principales. Génère le résultat dans un tableau avec les niveaux de qualification représentatifs correspondant à chaque compétence.\nQ4 : donne les 10 compétences principales. Génère le résultat dans un tableau avec les salaires représentatifs correspondant à chaque compétence.\nQ5 : donne les 10 compétences principales. Génère le résultat dans un tableau avec les contrats représentatifs correspondant à chaque compétence.\nQ6 : donne les 10 contrats principaux. Génère le résultat dans un tableau avec les emplois représentatifs correspondant à chaque contrat."
 @cl.author_rename
 def rename(orig_author: str):
     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 🤖"}
@@ -74,7 +74,7 @@ async def on_message(message: cl.Message):
     runnable = cl.user_session.get("runnable")  # type: Runnable
     cb = cl.AsyncLangchainCallbackHandler()
     try:
-        res = await runnable.acall("Tu es un spécialiste du marché de l'emploi. Tu es en capacité d'analyser les emplois et d'en décrire les caractéristiques par rapport aux types de contrat, par rapport aux compétences professionnelles, par rapport aux niveaux de qualification. Réponds en langue française à la question suivante :\n" + message.content + " Si l'information est manquante ou de type nan, fais un projection ou une estimation.\nDétaille la réponse en faisant une analyse complète sachant que la colonne Poste correspond à la colonne des emplois, la colonne Contrat correspond à la colonne des types de contrat, la colonne Savoir correspond à la colonne des compétences professionnelles demandées par les employeurs, la colonne Localisation correspond à la colonne des départements, la colonne Niveau correspond à la colonne des niveaux de qualification.", callbacks=[cb])
+        res = await runnable.acall("Tu es un spécialiste du marché de l'emploi. Tu es en capacité d'analyser les emplois et d'en décrire les caractéristiques par rapport aux types de contrat, par rapport aux compétences professionnelles, par rapport aux niveaux de qualification. Réponds en langue française à la question suivante : " + message.content + "\nSi l'information est manquante ou de type nan, fais un projection ou une estimation.\nDétaille la réponse en faisant une analyse complète sachant que la colonne Poste correspond à la colonne des emplois, la colonne Contrat correspond à la colonne des types de contrat, la colonne Savoir correspond à la colonne des compétences professionnelles demandées par les employeurs, la colonne Localisation correspond à la colonne des départements, la colonne Niveau correspond à la colonne des niveaux de qualification.", callbacks=[cb])
         await cl.Message(author="COPILOT",content=res['output']).send()
         listPrompts_name = f"Liste des requêtes"
         prompt_elements = []