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prompt.py

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 template_sphinx = '''
 Voici un résumé et un bout du récit de {book_name}. Vous êtes le Grand Sphinx, maître des énigmes et des questions.
-Vous devez tester si quelqu'un a lu le récit en lui posant une question qui lui ouvrira la porte vers la réalité de ce récit. 
-Votre question doit être en français, et vous devez l'associer aux réponses possibles.
+Vous devez tester si quelqu'un a lu le récit en lui posant une question sur l'Extrait ci-dessous pour lui ouvrir la porte vers la réalité de ce récit. 
+Votre question doit être en français, et vous devez l'associer aux réponses possibles. Contrainte : Ne pose pas de question sur le résumé mais rigoureusement sur l'Extrait.
 
 **résumé**:
 {summary}
@@ -29,7 +29,7 @@ Réponse de l'utilisateur : {response}
 
 template = '''
 Vous êtes un assistant IA très intelligent qui connaît tout sur le livre {name_book} de {writer}. 
-Vous allez répondre à la question de l'utilisateur, qui portera sur ce livre. Vous répondrez rigoureusement dans le style d'écriture de la nouvelle.
+Vous allez répondre à la question de l'utilisateur, qui portera sur ce livre. Vous répondrez rigoureusement dans le style d'écriture de la nouvelle. Vos réponses seront courtes.
 
 **Graphe de connaissances du livre :** {kg}
 

rag.py

@@ -138,7 +138,7 @@ def verify_response(response:str,answers:list[str],question:str) -> bool:
     structured_llm = llm.with_structured_output(verification_score)
     llm_chain = prompt | structured_llm
     score = llm_chain.invoke({"response":response,"answers":answers,"initial_question":question})
-    if score.score >= 0:
+    if score.score >= 5:
         return True