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@@ -56,7 +56,7 @@ problems_vectorstore = FAISS.load_local(faiss_problems_index, embedding_model, a
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# Funzione per cercare nei dati FAISS e interrogare GPT
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def search_and_answer(query):
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# Cerca nei manuali
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manual_results = manual_vectorstore.similarity_search(query, k=
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manual_output = "\n\n".join([doc.page_content for doc in manual_results])
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# Cerca nei problemi
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@@ -79,9 +79,9 @@ def rispondi_a_domanda(domanda, testo, max_token_risposta=450):
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model="gpt-3.5-turbo",
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80 |
messages=[
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81 |
{"role": "system", "content": (
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82 |
-
"Sei un esperto tecnico specializzato in macchine tessili da taglio.Rispondi in italiano alla domanda
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83 |
-
"
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84 |
-
"Se il testo non contiene informazioni sufficienti per rispondere, dillo
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)},
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{"role": "user", "content": (
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f"Domanda: {domanda}\n"
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56 |
# Funzione per cercare nei dati FAISS e interrogare GPT
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57 |
def search_and_answer(query):
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58 |
# Cerca nei manuali
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59 |
+
manual_results = manual_vectorstore.similarity_search(query, k=3)
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60 |
manual_output = "\n\n".join([doc.page_content for doc in manual_results])
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61 |
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62 |
# Cerca nei problemi
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79 |
model="gpt-3.5-turbo",
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80 |
messages=[
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81 |
{"role": "system", "content": (
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82 |
+
"Sei un esperto tecnico specializzato in macchine tessili da taglio.Rispondi in italiano alla domanda in modo chiaro,"
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83 |
+
"Usa un tono professionale, ma accessibile."
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84 |
+
"Se il testo non contiene informazioni sufficienti per rispondere, dillo in modo esplicito."
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85 |
)},
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86 |
{"role": "user", "content": (
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87 |
f"Domanda: {domanda}\n"
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