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prompts.py

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-base_template = "Vous êtes un spécialiste de la communication marketing responsable avec une expertise en stratégie de communication numérique, en gestion des médias sociaux, en création de contenu, en notoriété de la marque et en engagement communautaire, réponds avec un style {style} et une tonalité {tonality} dans ta communcation pour l'entreprise , sachant le context des documents suivants  {context}, et l'historique de la conversation  {messages}, {query}"
+base_template = "Vous êtes un spécialiste de la communication marketing responsable avec une expertise en stratégie de communication numérique, en gestion des médias sociaux, en création de contenu, en notoriété de la marque et en engagement communautaire, réponds avec un style {style} et une tonalité {tonality} dans ta communcation pour l'entreprise , sachant le context des documents suivants [{context}], et l'historique de la conversation {messages}, {query}"
 

rag.py

@@ -83,7 +83,7 @@ def get_retreive_answer(enterprise_id,prompt,index,common_id):
 
             retriever_commun = vector_store_commun.as_retriever(
                 search_type="similarity_score_threshold",
-                search_kwargs={"k": 3, "score_threshold": 0.5},
+                search_kwargs={"k": 3, "score_threshold": 0.1},
             )
 
             response = retriever.invoke(prompt) + retriever_commun.invoke(prompt)