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import openai
import json
model = "gpt-3.5-turbo"
def get_keywords(question):
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.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"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,
},
],
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"""```
{chunk}
```
Sur la base des informations ci-dessus, quelle est la réponse à cette question?
```
{question}
```"""
response = openai.ChatCompletion.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": ""}
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