app with chatbot

APIs/geolocation.py

@@ -53,10 +53,3 @@ def get_risques(code_insee):
     else:
         risques = None
     return risques
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    lon, lat, code_insee = get_geolocation(
-        "6 allée de chartres 91370 Verrieres le Buisson", None, None)
-
-    print(get_risques(code_insee))

app.py

@@ -1,18 +1,26 @@
 import gradio as gr
 from utils import *
 
+
 with gr.Blocks() as demo:
-    with gr.Row():
+    temperature = gr.Number(visible=False)
+    humidite = gr.Number(visible=False)
+    meteo = gr.Textbox(visible=False)
+    gr.Markdown(
+        "## GAIA Démo \nDémo avec Mistral AI & LlamaIndex afin d'estimer les risques sanitaires d'un élevage.")
+    with gr.Row(equal_height=True):
         with gr.Column():
-            lat = gr.Number(value=48.832408, label="Latitude",
-                            info="La latitude de votre élevage")
-            lon = gr.Number(value=2.28619, label="Longitude",
-                            info="La longitude de votre élevage")
-            address = gr.Textbox(
-                label="Address",
-                info="Dans le cas ou vous ne connaissez pas vos coordonnées GPS, rentrez votre adresse !")
-        with gr.Column():
-            type_elevage = gr.CheckboxGroup(choices=[
+            with gr.Tab("Adresse"):
+                address = gr.Textbox(
+                    label="Address",
+                    info="Dans le cas ou vous ne connaissez pas vos coordonnées GPS, rentrez votre adresse !"
+                )
+            with gr.Tab("Coordonnées GPS"):
+                lat = gr.Number(value=48.832408, label="Latitude",
+                                info="La latitude de votre élevage")
+                lon = gr.Number(value=2.28619, label="Longitude",
+                                info="La longitude de votre élevage")
+            type_elevage = gr.Radio(choices=[
                 "Bovin",
                 "Ovin",
                 "Caprin",
@@ -20,16 +28,26 @@ with gr.Blocks() as demo:
                 "Volailles",
                 "Equin"
             ], label="Type d'élevage", info="Quel est votre type d'élevage?")
-        with gr.Column():
+
             btn = gr.Button(value="Submit", size="sm")
 
-    with gr.Tab("Map"):
-        map = gr.HTML()
+        with gr.Column():
+            with gr.Tab("Map"):
+                map = gr.HTML()
+
+            with gr.Tab("Weather data"):
+                fig = gr.Plot(label="Météo")
 
-    with gr.Tab("Weather data"):
-        fig = gr.Plot(label="Météo")
+    with gr.Row():
+        chatbot = gr.Chatbot()
+        msg = gr.Textbox(
+            placeholder="Vous pouvez me poser une question, appuyez sur Entrée pour valider")
+        clear = gr.ClearButton([msg, chatbot])
 
-    demo.load(show_map, [lat, lon, address], [map, fig])
-    btn.click(show_map, [lat, lon, address], [map, fig])
+    demo.load(on_init, [lat, lon, address], [map, fig, temperature, humidite])
+    btn.click(on_init, [lat, lon, address], [map, fig])
+    msg.submit(respond, [type_elevage, temperature,
+               humidite, meteo, msg, chatbot], [msg, chatbot])
 
+demo.title = "Démo GAIA - Les 5 Mousquetaires"
 demo.launch()

utils.py

@@ -4,6 +4,69 @@ from folium import IFrame
 import plotly.graph_objects as go
 from APIs.geolocation import get_geolocation, get_risques
 from APIs.meteo import get_info_meteo
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
+from llama_index.llms.mistralai import MistralAI
+from llama_index.embeddings.mistralai import MistralAIEmbedding
+from llama_index.core import Settings
+from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine
+
+load_dotenv()
+
+Settings.llm = MistralAI(
+    max_tokens=1024,
+    api_key=os.environ.get('MISTRAL_API_KEY')
+)
+
+Settings.embed_model = MistralAIEmbedding(
+    model_name="mistral-embed",
+    api_key=os.environ.get('MISTRAL_API_KEY')
+)
+
+documents = SimpleDirectoryReader("documents").load_data()
+index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
+query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=15)
+
+
+def on_init(lat, lon, address):
+    print('titi')
+    map_html, fig = show_map(lat, lon, address)
+    df = get_info_meteo(lat, lon)
+    avg_temp = df.loc[:, 'avg_hourly_soil_temperature_0cm_C'].mean()
+    avg_humidity = df.loc[:, 'avg_hourly_soil_moisture_0_to_1cm_m³'].mean()
+
+    print('toto')
+    return map_html, fig, avg_temp, avg_humidity
+
+
+def print_conversation(chat_history):
+    for question, response in chat_history:
+        print('Question: ', end='\n')
+        print(question, end='\n')
+        print('Response: ', end='\n')
+        print(response, end='\n')
+
+
+def respond(elevage, temperature, humidite, meteo, message, chat_history):
+    PROMPT = f"""
+    Tu es un chatbot qui répond en français, qui doit aider à déterminer les risques parasitaires d'élevage en fonction des conditions météorologiques.
+    Voici les conditions: 
+    - élevage: {elevage}
+    - température moyenne : {temperature}
+    - humidité moyenne : {humidite}
+    - météo : {meteo}
+
+    {message}
+
+    Donne-moi ensuite les solutions de prévention et de traitement pour chacun d'eux indépendamment du tableau.
+    Tu dois impérativement répondre en français"""
+
+    reponse = query_engine.query(PROMPT)
+    chat_history.append((message, str(reponse)))
+
+    print_conversation(chat_history)
+    return '', chat_history
 
 
 def get_and_plot_meteo(lat, lon):