Update main.py

main.py

@@ -259,7 +259,7 @@ async def start():
         contextChat = "Il n'y a pas de contexte."
     model = ChatOpenAI(
         temperature=1,
-        model= "gpt-4-turbo-2024-04-09",
+        model= "gpt-4o-2024-05-13",
         streaming=True
     )
     cl.user_session.set("memory", ConversationBufferMemory(return_messages=True))
@@ -298,7 +298,7 @@ async def construction_REV(romeListArray,settings):
         
         
         completion_REV = client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4-turbo-2024-04-09",
+            model="gpt-4o-2024-05-13",
             messages = [
                 {"role": "system", "content": prompt},
                 {"role": "user", "content": question}
@@ -348,7 +348,7 @@ async def construction_MDC(romeListArray,settings):
         question = f"En fonction du contexte qui suit. Contexte : liste des compétences professionnelles : {allcompetences}. Liste des modules de formation et des cours : {allmodules}. Déduis une matrice de cohérences en corrélation des modules de formation, des cours précédents et des compétences professionnelles précédentes ci-avant, sous la forme d'un tableau à double entrée, exploitable dans le logiciel Excel, en respectant tous les intitulés, et rempli par des coches entre les modules, les cours et les compétences professionnelles correspondantes, en langue française seulement et exclusivement, en 4000 mots. Réponds et restitue la matrice de cohérences au format tableau avec des lignes correspondant aux modules de formation et aux cours et des colonnes avec des titres de colonne correspondant aux compétences professionnelles, et pour finir des cellules avec les coches X montrant la corrélation entre les modules, les cours et les compétences professionnelles."
         prompt=f"Réponds à la question suivante en utilisant seulement le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Si vous ne pouvez pas répondre à la question sur la base des informations, dites que vous ne trouvez pas de réponse ou que vous ne parvenez pas à trouver de réponse. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies. Ne générez pas de réponses non pertinentes. Si les informations du contexte sont insuffisantes, procédez quand même à une estimation et donc à une projection sur les liens entre les modules de formation et les compétences, pour construire la matrice de cohérences."
         completion_MDC = client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4-turbo-2024-04-09",
+            model="gpt-4o-2024-05-13",
             messages = [
                 {"role": "system", "content": prompt},
                 {"role": "user", "content": question}
@@ -399,7 +399,7 @@ async def construction_MDF(romeListArray,settings):
         question = f"En fonction du contexte qui suit. Contexte : note de composante sectorielle : {getChainNCS} à partir de laquelle tu fais une déduction des niveaux d'études, de l'expérience professionnelle, des besoins de formation caractérisés ainsi que des objectifs à atteindre pendant ces formations. Liste des activités professionnelles : {allactivites}. Liste des compétences professionnelles : {allcompetences}. Public cible : de la note de composante sectorielle, donne les niveaux d'études requis en fonction des niveaux de qualification donnés dans la note de composante sectorielle. Déduis un ensemble de 10 modules de formations, en corrélation avec les compétences professionnelles précédentes, dont les intitulés seront très détaillés et très complèts, entrecoupés eux-mêmes de 5 cours, en langue française seulement et exclusivement, en 4000 mots. Réponds et restitue la réponse au format tableau de 10 lignes correspondant aux 10 compétences professionnelles et de 3 colonnes dont les intitulés du header sont les compétences professionnelles, les modules de formation et les cours associés."
         prompt=f"Réponds à la question suivante en utilisant seulement le contexte détaillé ci-après. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Si les informations du contexte sont insuffisantes, crée approximativement les modules de formation et les cours tout en réalisant une estimation sur les intitulés, et tout en faisant une prédiction et donc une projection sur les objectifs pédagogiques, les besoins en compétences et en formation, les niveaux requis, les lacunes à combler, les méthodes pédagogiques et les objectifs d'apprentissage, pour construire les modules de formation."
         completion_MDF = client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4-turbo-2024-04-09",
+            model="gpt-4o-2024-05-13",
             messages = [
                 {"role": "system", "content": prompt},
                 {"role": "user", "content": question}
@@ -451,7 +451,7 @@ async def construction_FCC(romeListArray,settings):
         question = f"En fonction de la compétence : {competenceSingle}, issue du document précédent correspondant à la fiche synoptique, crée une fiche compétence très détaillée et très complète de la compétence professionnelle précédente, en se fixant sur les mots de l'intitulé de cette même compétence professionnelle, en 5 paragraphes comportant les paragraphes suivants : 1. description de la compétence et le processus de la mise en oeuvre dans laquelle seront identifiées les situations susceptibles de déclencher la mise en oeuvre des tâches et la mobilisation des savoirs, 2. contexte exposant les conditions et les contraintes d'exécution ainsi que les environnements techniques, 3. critères exposant les critères de réussite de l'action et correspondant à une pertinence une efficience une efficacité une cohérence, 4. liste des savoirs et savoir-faire et savoirs comportementaux."
         prompt=f"Contexte : Réponds à la question suivante en utilisant le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez en vous basant sur les informations fournies. Contexte: Définition d'une compétence : la compétence est une combinaison de savoirs en action, mobilisés en vue de réaliser une activité professionnelle. Elle s'apprécie, en tant qu'acquis de l'apprentissage selon des modalités adaptées permettant d'en certifier la possession et au regard de l'atteinte d'un résultat pour un niveau d'exigence prédéterminé. Les compétences peuvent être regroupées par domaines selon la nature et leur liaison subordonnée aux activités. Elles s'écrivent à l'aide de verbe d'action à l'infinitif comme le stipule la taxonomie de Bloom pour marquer une progression dans l'exercice de la compétence. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez en vous basant sur les informations fournies. Fiche synoptique : {ficheSynoptique}"
         completion_FCC = client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4-turbo-2024-04-09",
+            model="gpt-4o-2024-05-13",
             messages = [
                 {"role": "system", "content": prompt},
                 {"role": "user", "content": question}
@@ -503,7 +503,7 @@ async def construction_FCA(romeListArray,settings):
         question = f"En fonction de l'activité : {activiteSingle}, issue du document précédent correspondant à la fiche synoptique, crée une fiche activité très détaillée et très complète de l'activité professionnelle précédente, en se fixant sur les mots de l'intitulé de cette même activité professionnelle, en 5 paragraphes comportant les paragraphes suivants : 1. description de l'activité pour indiquer la finalité de l'activité en terme de service ou de produit, 2. description pour indiquer les étapes du processus métier en décrivant la combinatoire entre les principales compétences de l'activité et en indiquant les actions et les opérations avec les ressources et les moyens nécessaires pour finalement décrire les relations hiérarchiques et fonctionnelles des interlocuteurs, 3. contextualisation pour indiquer les conditions d'exercice de l'activité : lieu mobilité risques astreintes, 4. liste des compétences professionnelles de l'activité, 5. compétences transversales de l'activité."
         prompt=f"Contexte : Réponds à la question suivante en utilisant le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez en vous basant sur les informations fournies. Contexte: Définition d'une activité : une activité est un ensemble cohérent d'actions combinées : pour la réaliser, plusieurs compétences et opérations sont nécessaires, soit successivement, soit conjointement. Elles s'inscrivent à des moments clés du processus de réalisation et ne peuvent en aucun cas être occultées, car elles conditionnent le résultat. Plusieurs activités en vue d'une finalité avec une valeur ajoutée à un produit ou un service sont nécessaires pour mettre en œuvre un processus métier. De ce fait, il est essentiel de déterminer pour chaque activité sa propre finalité et de s'assurer que l'ensemble des activités participent bien d'un même processus. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez en vous basant sur les informations fournies. Fiche synoptique : {ficheSynoptique}"
         completion_FCA = client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4-turbo-2024-04-09",
+            model="gpt-4o-2024-05-13",
             messages = [
                 {"role": "system", "content": prompt},
                 {"role": "user", "content": question}
@@ -563,7 +563,7 @@ async def construction_FPPS(romeListArray,settings):
                 prompt=f"Contexte : Réponds à la question suivante en utilisant le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez en vous basant sur les informations fournies. Contexte: Descriptifs de formation : {infoFormation}. Note de composante sectorielle : {noteSectorielle}. Fiche Synoptique : {ficheSynoptique}. Intitulé de la formation : {intituleFormation}. Codes ROME : {codesRome}"
             
                 completion_FPPS = client.chat.completions.create(
-                    model="gpt-4-turbo-2024-04-09",
+                    model="gpt-4o-2024-05-13",
                     messages = [
                         {"role": "system", "content": prompt},
                         {"role": "user", "content": question}
@@ -634,7 +634,7 @@ async def construction_FCS(romeListArray,settings):
         """
         prompt=f"Contexte : Réponds aux questions suivantes en utilisant le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez en vous basant sur les informations fournies. Contexte: Définition d'une activité : une activité est un ensemble cohérent d'actions combinées : pour la réaliser, plusieurs compétences et opérations sont nécessaires, soit successivement, soit conjointement. Elles s'inscrivent à des moments clés du processus de réalisation et ne peuvent en aucun cas être occultées, car elles conditionnent le résultat. Plusieurs activités en vue d'une finalité avec une valeur ajoutée à un produit ou un service sont nécessaires pour mettre en œuvre un processus métier. De ce fait, il est essentiel de déterminer pour chaque activité sa propre finalité et de s'assurer que l'ensemble des activités participent bien d'un même processus. Définition d'une compétence : la compétence est une combinaison de savoirs en action, mobilisés en vue de réaliser une activité professionnelle. Elle s'apprécie, en tant qu'acquis de l'apprentissage selon des modalités adaptées permettant d'en certifier la possession et au regard de l'atteinte d'un résultat pour un niveau d'exigence prédéterminé. Les compétences peuvent être regroupées par domaines selon la nature et leur liaison subordonnée aux activités. Contexte et note de composante sectorielle : {getChain}"
         completion_FCS = client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4-turbo-2024-04-09",
+            model="gpt-4o-2024-05-13",
             messages = [
                 {"role": "system", "content": prompt},
                 {"role": "user", "content": question}
@@ -680,7 +680,7 @@ async def construction_FCS(romeListArray,settings):
             },
             "required": ["activité professionnelle", "compétence professionnelle"],
         }
-        llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4-turbo-2024-04-09")
+        llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4o-2024-05-13")
         chainExtraction = create_extraction_chain(schema, llm)
         dataframe = chainExtraction.invoke(completionFCS)
         actSkills = dataframe['text']
@@ -763,7 +763,7 @@ async def construction_NCS(romeListArray):
     """
     prompt=f"Contexte : Vous êtes un spécialiste du marché de l'emploi en fonction du niveau de qualification, des compétences professionnelles, des compétences transversales, des savoirs, du contexte au travail, du salaire, de l'expérience, de l'évolution professionnelle, des débouchés, des avantages du métier, des inconvénients du métier et des conseils pour réussir dans ce métier . Vous êtes doué pour faire des analyses du système travail sur les métiers les plus demandés grâce à votre aptitude à synthétiser les informations en fonction des critères définis ci-avant et des statistiques du marché du travail sur le rapport entre offres, demandeurs et embauches. En fonction des informations suivantes et du contexte suivant. Contexte : {context}. {definitions} Modèle de note sectorielle : {structure}. Réponds en langue française strictement à la question suivante en respectant les données du contexte. Si vous ne pouvez pas répondre à la question sur la base des informations, dites que vous ne trouvez pas de réponse ou que vous ne parvenez pas à trouver de réponse. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez en vous basant sur les informations fournies. Si les informations du contexte sont insuffisantes, procédez à une projection sur le secteur, les entreprises et le marché de l'emploi, pour construire la note de composante sectorielle."
     completion_NCS = client.chat.completions.create(
-        model="gpt-4-turbo-2024-04-09",
+        model="gpt-4o-2024-05-13",
         messages = [
             {"role": "system", "content": prompt},
             {"role": "user", "content": question}
@@ -1065,7 +1065,7 @@ async def setup_agent(settings):
         contextChat = "Il n'y a pas de contexte."
     model = ChatOpenAI(
         temperature=1,
-        model= "gpt-4-turbo-2024-04-09",
+        model= "gpt-4o-2024-05-13",
         streaming=False
     )
     memory = cl.user_session.get("memory")