Update gpt.py

gpt.py

@@ -1,21 +1,121 @@
+# import openai
+# import json
+
+# openai.api_key = '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'
+
+# model = "gpt-3.5-turbo"
+
+
+# def get_keywords(question):
+#     prompt = f"""je souhaite trouver la réponse à la question suivante à partir d'un fichier PDF en français. Veuillez me fournir 10 mots-clés et synonymes que je peux utiliser pour trouver les informations du PDF. Un seul mot par mot-clé. Utilisez uniquement des lettres minuscules.
+# {question}"""
+
+#     response = openai.chat.completions.create(
+#         model=model,
+#         messages=[
+#             {
+#                 "role": "system",
+#                 "content": "Vous fournirez toujours des mots-clés incluant les synonymes des mots de la question d'origine. Les synonymes  doivent être des termes juridiques couramment utilisés dans les articles de loi canadienne",     },
+#             {
+#                 "role": "user",
+#                 "content": prompt,
+#             },
+#         ],
+#         functions=[
+#             {
+#                 "name": "list_keywords",
+#                 "description": "Utilisez cette fonction pour donner à l'utilisateur une liste de mots-clés",
+#                 "parameters": {
+#                     "type": "object",
+#                     "properties": {
+#                         "list": {
+#                             "type": "array",
+#                             "items": {"type": "string", "description": "A keyword"},
+#                             "description": "A list of keywords",
+#                         }
+#                     },
+#                 },
+#                 "required": ["list"],
+#             }
+#         ],
+#         function_call={"name": "list_keywords", "arguments": ["list"]},
+#     )
+
+#     arguments = response.choices[0].message.function_call.arguments.lower()
+#     print(arguments)
+#     return " ".join(arguments).split(" ")
+
+
+# def answer_question(chunk, question):
+#     prompt = f"""```
+# {chunk}
+# ```
+
+# Sur la base des informations ci-dessus, quelle est la réponse à cette question?
+
+# ```
+# {question}
+# ```"""
+
+#     response = openai.chat.completions.create(
+#         model=model,
+#         messages=[
+#             {
+#                 "role": "system",
+#                 "content": "Définissez toujours answer_found sur false si la réponse à la question n'a pas été trouvée dans les informations fournies.",
+#             },
+#             {
+#                 "role": "user",
+#                 "content": prompt,
+#             },
+#         ],
+#         functions=[
+#             {
+#                 "name": "give_response",
+#                 "description": "Utilisez cette fonction pour donner la réponse et si la réponse à la question a été trouvée ou non dans le texte.",
+#                 "parameters": {
+#                     "type": "object",
+#                     "properties": {
+#                         "answer_found": {
+#                             "type": "boolean",
+#                             "description": "Définissez ceci sur true uniquement si le texte fourni inclut une réponse à la question",
+#                         },
+#                         "response": {
+#                             "type": "string",
+#                             "description": "La réponse complète à la question, si l'information était pertinente",
+#                         },
+#                     },
+#                 },
+#                 "required": ["answer_found"],
+#             }
+#         ],
+#     )
+
+#     try:
+#         function_call = response.choices[0].message.function_call
+#         arguments = function_call.arguments.lower()
+#         result = json.loads(arguments)
+#         return result
+#     except KeyError:
+#         return {"answer_found": False, "response": ""}
+
 import openai
 import json
 
-openai.api_key = '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'
-
 model = "gpt-3.5-turbo"
 
 
 def get_keywords(question):
-    prompt = f"""je souhaite trouver la réponse à la question suivante à partir d'un fichier PDF en français. Veuillez me fournir 10 mots-clés et synonymes que je peux utiliser pour trouver les informations du PDF. Un seul mot par mot-clé. Utilisez uniquement des lettres minuscules.
+    prompt = f""" Je souhaite trouver la réponse à la question suivante dans une colonne d'un fichier csv. Veuillez me fournir 10 mots-clés et synonymes que je peux utiliser pour trouver les informations du csv. Un seul mot par mot-clé. Utilisez uniquement des lettres minuscules.
 {question}"""
 
-    response = openai.chat.completions.create(
+
+    response = openai.ChatCompletion.create(
         model=model,
         messages=[
             {
                 "role": "system",
-                "content": "Vous fournirez toujours des mots-clés incluant les synonymes des mots de la question d'origine. Les synonymes  doivent être des termes juridiques couramment utilisés dans les articles de loi canadienne",     },
+                "content": "Vous fournirez toujours 10 mots-clés incluant des synonymes pertinents et explicit des mots de la question d’origine. Les synonymes  doivent être des termes juridiques couramment utilisés dans les articles de loi canadienne",     },
             {
                 "role": "user",
                 "content": prompt,
@@ -41,9 +141,10 @@ def get_keywords(question):
         function_call={"name": "list_keywords", "arguments": ["list"]},
     )
 
-    arguments = response.choices[0].message.function_call.arguments.lower()
-    print(arguments)
-    return " ".join(arguments).split(" ")
+    arguments = response["choices"][0]["message"]["function_call"]["arguments"].lower()
+    keywords = json.loads(arguments)["list"]
+
+    return " ".join(keywords).split(" ")
 
 
 def answer_question(chunk, question):
@@ -57,7 +158,7 @@ Sur la base des informations ci-dessus, quelle est la réponse à cette question
 {question}
 ```"""
 
-    response = openai.chat.completions.create(
+    response = openai.ChatCompletion.create(
         model=model,
         messages=[
             {
@@ -92,8 +193,8 @@ Sur la base des informations ci-dessus, quelle est la réponse à cette question
     )
 
     try:
-        function_call = response.choices[0].message.function_call
-        arguments = function_call.arguments.lower()
+        function_call = response["choices"][0]["message"]["function_call"]
+        arguments = function_call["arguments"].lower()
         result = json.loads(arguments)
         return result
     except KeyError: