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@@ -21,11 +21,14 @@ llm = ChatAnthropic(
21
  items = [
22
  "Contacts Prescripteurs-Ensemble des données.csv",
23
  "Lieux-Ensemble des données.csv",
24
- "Thèmes de séjour-Ensemble des données.csv"
 
 
25
  ]
26
 
27
  # Fonction pour interroger les données CSV
28
  def query_data(query, csv_file_path):
 
29
  # Rediriger la sortie standard vers un buffer
30
  old_stdout = sys.stdout
31
  new_stdout = io.StringIO()
@@ -44,7 +47,7 @@ def query_data(query, csv_file_path):
44
  # number_of_head_rows=1
45
  )
46
  try:
47
- response = agent.invoke(query)
48
  # Récupérer la sortie de la console
49
  console_output = new_stdout.getvalue()
50
 
@@ -54,7 +57,8 @@ def query_data(query, csv_file_path):
54
  # Retourner la réponse et la sortie de la console
55
  return {
56
  "output": response["output"],
57
- "console_output": response['intermediate_steps']
 
58
  }
59
  except Exception as e:
60
  console_output = new_stdout.getvalue()
@@ -64,7 +68,7 @@ def query_data(query, csv_file_path):
64
  # Retourner la réponse et la sortie de la console
65
  return {
66
  "output": f"**Error :** {e}",
67
- "console_output": console_output
68
  }
69
 
70
 
@@ -72,13 +76,11 @@ def query_data(query, csv_file_path):
72
  # Fonction de chat
73
  def chat(question, csv_file_path, chat_history):
74
  csv_file_path +=".csv"
75
- question=f"df.columns : \n{pd.read_csv(csv_file_path).columns}\n\n"+question
76
- print(question)
77
  # Appeler la fonction query_data
78
  result = query_data(question, csv_file_path)
79
 
80
  # Ajouter la question, la réponse finale et la sortie de la console à l'historique du chat
81
- chat_history.append((question, f"**Réflexion de l'IA :**\n{result['console_output']}\n\n**Réponse finale**:\n{result['output']}"))
82
 
83
  # Retourner l'historique mis à jour
84
  return chat_history
 
21
  items = [
22
  "Contacts Prescripteurs-Ensemble des données.csv",
23
  "Lieux-Ensemble des données.csv",
24
+ "Thèmes de séjour-Ensemble des données.csv",
25
+ "Participants-Ensemble des données.csv",
26
+ "Séjours-Séjours 2025 - Réunion équipe.csv"
27
  ]
28
 
29
  # Fonction pour interroger les données CSV
30
  def query_data(query, csv_file_path):
31
+
32
  # Rediriger la sortie standard vers un buffer
33
  old_stdout = sys.stdout
34
  new_stdout = io.StringIO()
 
47
  # number_of_head_rows=1
48
  )
49
  try:
50
+ response = agent.invoke(f"df.columns : \n{pd.read_csv(csv_file_path).columns}\n\n"+query)
51
  # Récupérer la sortie de la console
52
  console_output = new_stdout.getvalue()
53
 
 
57
  # Retourner la réponse et la sortie de la console
58
  return {
59
  "output": response["output"],
60
+ "console_output":""
61
+ # "console_output": response['intermediate_steps']
62
  }
63
  except Exception as e:
64
  console_output = new_stdout.getvalue()
 
68
  # Retourner la réponse et la sortie de la console
69
  return {
70
  "output": f"**Error :** {e}",
71
+ "console_output": console_output+"\n"
72
  }
73
 
74
 
 
76
  # Fonction de chat
77
  def chat(question, csv_file_path, chat_history):
78
  csv_file_path +=".csv"
 
 
79
  # Appeler la fonction query_data
80
  result = query_data(question, csv_file_path)
81
 
82
  # Ajouter la question, la réponse finale et la sortie de la console à l'historique du chat
83
+ chat_history.append((question, f"{result['console_output']}{result['output']}"))
84
 
85
  # Retourner l'historique mis à jour
86
  return chat_history