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import pandas as pd |
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import chainlit as cl |
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from chainlit.input_widget import Select, TextInput |
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from chainlit import user_session |
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async def homeRome(): |
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app_user = cl.user_session.get("user") |
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welcomeUser = app_user.identifier |
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welcomeUserArray = welcomeUser.split('@') |
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welcomeUserStr = welcomeUserArray[0].replace('.',' ') |
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await cl.Message(f"> Bonjour {welcomeUserStr}").send() |
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fileCompetences = "./public/referentiel_competence.csv" |
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df_allcompetences = pd.read_csv(fileCompetences) |
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df_competences = df_allcompetences[['libelle_competence']].copy() |
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df_competences = df_competences.sort_values(by=['libelle_competence']) |
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competences_list = df_competences['libelle_competence'].tolist() |
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competences_list.sort() |
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competences_list.insert(0, "") |
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cl.user_session.set("arraySettingsComp", competences_list) |
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settings = await cl.ChatSettings( |
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[ |
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Select( |
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id="competence", |
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label="Compétences", |
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values=competences_list, |
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initial_index=0, |
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), |
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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"), |
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] |
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).send() |
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value = settings["competence"] |
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if len(value) < 2: |
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warning = [ |
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cl.Image(name="Warning", size="small", display="inline", path="./public/warning.png") |
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] |
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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() |
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await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="", elements=warning).send() |
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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() |
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contextChat = cl.user_session.get("contextChatBot") |
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if not contextChat: |
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contextChat = df_competences.to_string(index = False) |
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cl.user_session.set("contextDFCOMPChatBot", df_competences.to_string(index = False)) |
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return contextChat |
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async def homeEsco(): |
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app_user = cl.user_session.get("user") |
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welcomeUser = app_user.identifier |
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welcomeUserArray = welcomeUser.split('@') |
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welcomeUserStr = welcomeUserArray[0].replace('.',' ') |
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await cl.Message(f"> Bonjour {welcomeUserStr}").send() |
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fileCompetences = "./public/escoCompetencesAppellation.csv" |
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df_allcompetences = pd.read_csv(fileCompetences) |
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df_competences = df_allcompetences[['compétence']].copy() |
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df_competences = df_competences.sort_values(by=['compétence']) |
|
competences_list = df_competences['compétence'].tolist() |
|
competences_list.sort() |
|
competences_list.insert(0, "") |
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cl.user_session.set("arraySettingsComp", competences_list) |
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settings = await cl.ChatSettings( |
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[ |
|
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"), |
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] |
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).send() |
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value = settings["competence"] |
|
|
|
if len(value) < 2: |
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warning = [ |
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cl.Image(name="Warning", size="small", display="inline", path="./public/warning.png") |
|
] |
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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() |
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contextChat = cl.user_session.get("contextChatBot") |
|
|
|
if not contextChat: |
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contextChat = df_competences.to_string(index = False) |
|
|
|
cl.user_session.set("contextDFCOMPChatBot", df_competences.to_string(index = False)) |
|
return contextChat |
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async def homeRne(): |
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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() |
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fileSecteurs = "./public/secteurs_codes.csv" |
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df_allsecteurs = pd.read_csv(fileSecteurs, sep=";", encoding='latin1') |
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df_allsecteurs['libelle_secteur'] = df_allsecteurs[df_allsecteurs.columns[0:2]].apply( |
|
lambda x: '; '.join(x.dropna().astype(str)), |
|
axis=1 |
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) |
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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="competence", |
|
label="Secteurs", |
|
values=secteurs_list, |
|
initial_index=0, |
|
), |
|
TextInput(id="competenceInput", label="ou saisir un secteur d'activités", placeholder="ou saisir un secteur d'activités", tooltip="saisir un secteur d'activités"), |
|
] |
|
).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 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 |