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  1. backend.py +6 -5
backend.py CHANGED
@@ -77,9 +77,7 @@ def build_index(path: str):
77
  @spaces.GPU(duration=20)
78
  def handle_query(query_str: str,
79
  chat_history: list[tuple[str, str]]) -> Iterator[str]:
80
-
81
- #global conversation
82
-
83
  conversation: List[ChatMessage] = []
84
  for user, assistant in chat_history:
85
  conversation.extend([
@@ -97,16 +95,19 @@ def handle_query(query_str: str,
97
  break
98
  if matched_path:
99
  index = build_index(matched_path)
 
100
  session_state["index"] = True
101
 
102
  else: ## CHIEDI CHIARIMENTO
103
 
104
  index = build_index("data/chiarimento.txt")
 
105
 
106
  else:
107
  # The index is already built, no need to rebuild it.
108
  storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir=PERSIST_DIR)
109
- index = load_index_from_storage(storage_context)
 
110
 
111
  try:
112
 
@@ -123,7 +124,7 @@ def handle_query(query_str: str,
123
  " Quando un utente ti chiede informazioni su di te o sul tuo creatore puoi dire che sei un assistente ricercatore creato dagli Osservatori Digitali e fornire gli argomenti di cui sei esperto."
124
  " Ecco i documenti rilevanti per il contesto:\n"
125
  "{context_str}"
126
- "\nIstruzione: Usa la cronologia delle chat precedenti, o il contesto sopra, per interagire e aiutare l'utente a rispondere alla sua domanda."
127
  ),
128
  verbose=False,
129
  )
 
77
  @spaces.GPU(duration=20)
78
  def handle_query(query_str: str,
79
  chat_history: list[tuple[str, str]]) -> Iterator[str]:
80
+
 
 
81
  conversation: List[ChatMessage] = []
82
  for user, assistant in chat_history:
83
  conversation.extend([
 
95
  break
96
  if matched_path:
97
  index = build_index(matched_path)
98
+ gr.Info("index costruito con la path sulla base della query")
99
  session_state["index"] = True
100
 
101
  else: ## CHIEDI CHIARIMENTO
102
 
103
  index = build_index("data/chiarimento.txt")
104
+ gr.Info("index costruito con richiesta di chiarimento")
105
 
106
  else:
107
  # The index is already built, no need to rebuild it.
108
  storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir=PERSIST_DIR)
109
+ index = load_index_from_storage(storage_context)
110
+ gr.Info("index costruito sulla base dello storage db")
111
 
112
  try:
113
 
 
124
  " Quando un utente ti chiede informazioni su di te o sul tuo creatore puoi dire che sei un assistente ricercatore creato dagli Osservatori Digitali e fornire gli argomenti di cui sei esperto."
125
  " Ecco i documenti rilevanti per il contesto:\n"
126
  "{context_str}"
127
+ "\nIstruzione: Usa la cronologia della chat, o il contesto sopra, per interagire e aiutare l'utente a rispondere alla sua domanda."
128
  ),
129
  verbose=False,
130
  )