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2a2cac8 61a68fd 2a2cac8 61a68fd 901ba08 2a2cac8 ebc3bbc 2a2cac8 ebc3bbc 2a2cac8 ebc3bbc 377e098 ebc3bbc 2a2cac8 b8597f4 61a68fd b8597f4 61a68fd 901ba08 2a2cac8 ebc3bbc 2a2cac8 ebc3bbc 2a2cac8 377e098 c0a2b6f ebc3bbc |
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import pandas as pd
import chainlit as cl
from chainlit.input_widget import Select, TextInput
from chainlit import user_session
async def homeRome():
app_user = cl.user_session.get("user")
welcomeUser = app_user.identifier
welcomeUserArray = welcomeUser.split('@')
welcomeUserStr = welcomeUserArray[0].replace('.',' ')
await cl.Message(f"> Bonjour {welcomeUserStr}").send()
fileCompetences = "./public/referentiel_competence.csv"
df_allcompetences = pd.read_csv(fileCompetences)
df_competences = df_allcompetences[['libelle_competence']].copy()
df_competences = df_competences.sort_values(by=['libelle_competence'])
competences_list = df_competences['libelle_competence'].tolist()
competences_list.sort()
competences_list.insert(0, "")
cl.user_session.set("arraySettingsComp", competences_list)
settings = await cl.ChatSettings(
[
Select(
id="competence",
label="Compétences",
values=competences_list,
initial_index=0,
),
TextInput(id="competenceInput", label="ou saisir une compétence voire des objectifs pédagogiques", placeholder="ou saisir une compétence voire des objectifs pédagogiques", tooltip="saisir une compétence voire des objectifs pédagogiques"),
]
).send()
value = settings["competence"]
if len(value) < 2:
warning = [
cl.Image(name="Warning", size="small", display="inline", path="./public/warning.png")
]
await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="1️⃣ Cliquez sur le bouton dont l'image suit, dans le prompt, pour commencer à élaborer une note sectorielle de la chaîne documentaire APCC!").send()
await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="", elements=warning).send()
await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="2️⃣ Puis sélectionnez ou saisissez une compétence ou des objectifs pédagogiques. Et vous êtes prêt!\n\n🔗 Plateforme de feedback et de fil d'activité : https://cloud.getliteral.ai/").send()
contextChat = cl.user_session.get("contextChatBot")
if not contextChat:
contextChat = df_competences.to_string(index = False)
cl.user_session.set("contextDFCOMPChatBot", df_competences.to_string(index = False))
return contextChat
async def homeEsco():
app_user = cl.user_session.get("user")
welcomeUser = app_user.identifier
welcomeUserArray = welcomeUser.split('@')
welcomeUserStr = welcomeUserArray[0].replace('.',' ')
await cl.Message(f"> Bonjour {welcomeUserStr}").send()
fileCompetences = "./public/escoCompetencesAppellation.csv"
df_allcompetences = pd.read_csv(fileCompetences)
df_competences = df_allcompetences[['compétence']].copy()
df_competences = df_competences.sort_values(by=['compétence'])
competences_list = df_competences['compétence'].tolist()
competences_list.sort()
competences_list.insert(0, "")
cl.user_session.set("arraySettingsComp", competences_list)
settings = await cl.ChatSettings(
[
Select(
id="competence",
label="Compétences",
values=competences_list,
initial_index=0,
),
TextInput(id="competenceInput", label="ou saisir une compétence voire un métier en lien avec le développement durable", placeholder="ou saisir une compétence voire un métier en lien avec le développement durable", tooltip="saisir une compétence voire un métier en lien avec le développement durable"),
]
).send()
value = settings["competence"]
if len(value) < 2:
warning = [
cl.Image(name="Warning", size="small", display="inline", path="./public/warning.png")
]
await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="1️⃣ Cliquez sur le bouton dont l'image suit, dans le prompt, pour commencer à élaborer une analyse des compétences liées au développement durable!").send()
await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="", elements=warning).send()
await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="2️⃣ Puis sélectionnez ou saisissez une compétence ou un métier en lien avec le développement durable. Et vous êtes prêt!\n\n🔗 Plateforme de feedback et de fil d'activité : https://cloud.getliteral.ai/").send()
contextChat = cl.user_session.get("contextChatBot")
if not contextChat:
contextChat = df_competences.to_string(index = False)
cl.user_session.set("contextDFCOMPChatBot", df_competences.to_string(index = False))
return contextChat
async def homeRne():
app_user = cl.user_session.get("user")
welcomeUser = app_user.identifier
welcomeUserArray = welcomeUser.split('@')
welcomeUserStr = welcomeUserArray[0].replace('.',' ')
await cl.Message(f"> Bonjour {welcomeUserStr}").send()
fileSecteurs = "./public/secteurs_codes.csv"
df_allsecteurs = pd.read_csv(fileSecteurs, sep=";", encoding='latin1')
df_allsecteurs['libelle_secteur'] = df_allsecteurs[df_allsecteurs.columns[0:2]].apply(
lambda x: '; '.join(x.dropna().astype(str)),
axis=1
)
df_secteurs = df_allsecteurs[['libelle_secteur']].copy()
df_secteurs = df_secteurs.sort_values(by=['libelle_secteur'])
secteurs_list = df_secteurs['libelle_secteur'].tolist()
secteurs_list.sort()
secteurs_list.insert(0, "")
cl.user_session.set("arraySettingsRne", secteurs_list)
settings = await cl.ChatSettings(
[
Select(
id="secteur",
label="Secteurs",
values=secteurs_list,
initial_index=0,
),
TextInput(id="secteurInput", label="ou saisir un secteur d'activités", placeholder="ou saisir un secteur d'activités", tooltip="saisir un secteur d'activités"),
]
).send()
value = settings["secteur"]
if len(value) < 2:
warning = [
cl.Image(name="Warning", size="small", display="inline", path="./public/warning.png")
]
await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="1️⃣ Cliquez sur le bouton dont l'image suit, dans le prompt, pour commencer à élaborer une liste d'entreprises du secteur d'activités de votre choix!").send()
await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="", elements=warning).send()
await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="2️⃣ Puis sélectionnez ou saisissez un secteur d'activités. Et vous êtes prêt!\n\n🔗 Plateforme de feedback et de fil d'activité : https://cloud.getliteral.ai/").send()
contextChat = cl.user_session.get("contextChatBot")
if not contextChat:
contextChat = df_secteurs.to_string(index = False)
cl.user_session.set("contextDFCOMPChatBot", df_secteurs.to_string(index = False))
return contextChat |