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 import openai
 
 openai.api_key = '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'
-model = "gpt-3.5-turbo-1106"
+
+model = "gpt-3.5-turbo"
+
 
 def get_keywords(question):
-    prompt = f"Extract 10 keywords from the following question, including synonyms. Use only lowercase letters:\n\n{question}"
-    response = openai.chat.completions.create(model=model, prompt=prompt, max_tokens=60, temperature=0)
-    keywords = response.choices[0].text.strip().split(', ')
-    return keywords
+    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.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",     },
+            {
+                "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()
+    keywords = json.loads(arguments)["list"]
+
+    return " ".join(keywords).split(" ")
+
 
 def answer_question(chunk, question):
-    prompt = f"Based on the following information, what is the answer to this question?\n\nText:\n{chunk}\n\nQuestion:\n{question}"
-    response = openai.chat.completions.create(model=model, prompt=prompt, max_tokens=150, temperature=0)
-    answer = response.choices[0].text.strip()
-    return answer
-
-# Example usage
-question = "What are the key aspects of climate change?"
-keywords = get_keywords(question)
-print("Keywords:", keywords)
-
-chunk = "Climate change is a long-term change in the average weather patterns..."
-answer = answer_question(chunk, question)
-print("Answer:", answer)
+    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": ""}