gpt.py

# 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

model = "gpt-3.5-turbo"
openai.api_key = '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'

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.chat.completions.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.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"],
            }
        ],
        function_call={"name": "give_response", "arguments": ["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": ""}