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