Update main.py

main.py

@@ -15,6 +15,8 @@ from langchain.agents import AgentExecutor
 from langchain.agents.agent_types import AgentType
 from langchain_experimental.agents.agent_toolkits import create_csv_agent
 
+from deep_translator import GoogleTranslator
+
 import chainlit as cl
 
 def library():
@@ -82,7 +84,9 @@ async def on_message(message: cl.Message):
     cb = cl.AsyncLangchainCallbackHandler()
     try:
         res = await runnable.acall("Tu es un spécialiste du marché de l'emploi. Tu es en capacité d'analyser les emplois et d'en décrire les caractéristiques par rapport aux types de contrat, par rapport aux compétences professionnelles, par rapport aux niveaux de qualification. Réponds en langue française à la question suivante : " + message.content + "\nSi l'information est manquante ou de type nan, fais un projection ou une estimation.\nDétaille la réponse en faisant une analyse complète sachant que la colonne Poste correspond à la colonne des emplois, la colonne Contrat correspond à la colonne des types de contrat, la colonne Savoir correspond à la colonne des compétences professionnelles demandées par les employeurs, la colonne Localisation correspond à la colonne des départements, la colonne Niveau correspond à la colonne des niveaux de qualification.", callbacks=[cb])
-        await cl.Message(author="COPILOT",content=res['output']).send()
+        translated = GoogleTranslator(source='auto', target='de').translate("keep it up, you are awesome")
+        
+        await cl.Message(author="COPILOT",content=GoogleTranslator(source='auto', target='fr').translate(res['output'])).send()
         listPrompts_name = f"Liste des requêtes"
         prompt_elements = []
         prompt_elements.append(