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main.py CHANGED
@@ -18,6 +18,7 @@ from langchain.callbacks.base import BaseCallbackHandler
18
  from langchain.chains import (
19
  StuffDocumentsChain, ConversationalRetrievalChain
20
  )
 
21
  import chainlit as cl
22
  from chainlit.input_widget import TextInput, Select, Switch, Slider
23
 
@@ -181,8 +182,9 @@ async def on_message(message: cl.Message):
181
  #):
182
  # await msg.stream_token(chunk)
183
  cb = cl.AsyncLangchainCallbackHandler()
184
- results = await runnable.acall("Contexte : 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. En plus, tu créeras 3 questions supplémentaires en relation avec le contexte initial. Tu écriras les 3 questions supplémentaires en relation avec le contexte initial, avec un titrage de niveau 1 qui a pour titre \"Questions en relation avec le 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 uniquement en vous basant sur les informations fournies. Ne générez pas de réponses non pertinentes. Question : " + message.content, callbacks=[cb])
185
- answer = results["answer"]
 
186
 
187
  await cl.Message(content=GoogleTranslator(source='auto', target='fr').translate(answer)).send()
188
  search = vectorstore.similarity_search(message.content,k=50, filter={"categorie": {"$eq": "bibliographie-OPP-DGDIN"}})
 
18
  from langchain.chains import (
19
  StuffDocumentsChain, ConversationalRetrievalChain
20
  )
21
+ from langchain_core.tracers.context import tracing_v2_enabled
22
  import chainlit as cl
23
  from chainlit.input_widget import TextInput, Select, Switch, Slider
24
 
 
182
  #):
183
  # await msg.stream_token(chunk)
184
  cb = cl.AsyncLangchainCallbackHandler()
185
+ with tracing_v2_enabled():
186
+ results = await runnable.acall("Contexte : 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. En plus, tu créeras 3 questions supplémentaires en relation avec le contexte initial. Tu écriras les 3 questions supplémentaires en relation avec le contexte initial, avec un titrage de niveau 1 qui a pour titre \"Questions en relation avec le 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 uniquement en vous basant sur les informations fournies. Ne générez pas de réponses non pertinentes. Question : " + message.content, callbacks=[cb])
187
+ answer = results["answer"]
188
 
189
  await cl.Message(content=GoogleTranslator(source='auto', target='fr').translate(answer)).send()
190
  search = vectorstore.similarity_search(message.content,k=50, filter={"categorie": {"$eq": "bibliographie-OPP-DGDIN"}})