Update main.py

main.py

@@ -84,9 +84,8 @@ async def start():
         ]
     ).send()
     
-    memory = ConversationBufferMemory(
-        return_messages=True
-        )
+    cl.user_session.set("memory", ConversationBufferMemory(return_messages=True))
+    memory = cl.user_session.get("memory")
     template = """<s>[INST] Vous êtes un chercheur de l'enseignement supérieur et vous êtes doué pour faire des analyses d'articles de recherche sur les thématiques liées à la pédagogie, en fonction des critères définis ci-avant.
     
     En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement, répondez en langue française strictement à la question ci-dessous à partir du contexte ci-dessous. 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.
@@ -104,14 +103,19 @@ async def start():
     
 @cl.on_message
 async def main(message: cl.Message):
+    memory = cl.user_session.get("memory")
     runnable = cl.user_session.get("runnable")
     
     xq = embeddings.embed_query(message.content)
-    xc = index.query(vector=xq, filter={"categorie": {"$eq": "bibliographie-OPP-DGDIN"}},top_k=150, include_metadata=True)
+    xc = index.query(vector=xq, filter={"categorie": {"$eq": "bibliographie-OPP-DGDIN"}},top_k=300, include_metadata=True)
     context_p = ""
     for result in xc['matches']:
         context_p = context_p + result['metadata']['text']
-    msg = cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="")
+    msg = cl.Message(author="Assistant Reviewstream",content="")
     async for chunk in runnable.astream({"question": message.content,"context":context_p},
             config=RunnableConfig(callbacks=[cl.AsyncLangchainCallbackHandler(stream_final_answer=True)])):
-        await msg.stream_token(chunk)
+        await msg.stream_token(chunk)
+        
+    await msg.send()
+    memory.chat_memory.add_user_message(message.content)
+    memory.chat_memory.add_ai_message(msg.content)