Update main.py

main.py

@@ -453,40 +453,37 @@ async def start():
         welcomeUserArray = welcomeUser.split('@')
         welcomeUserStr = welcomeUserArray[0].replace('.',' ')
         await cl.Message(f"> Bonjour {welcomeUserStr}").send()
-        valuesRome = []
-        valuesRome = ["", "M1302 - DU entrepreneuriat", "F1102,B1301 - LP Chargé.e d'Affaires en Agencement (CAA)", "M1502,M1503 - LP Gestion Opérationnelles des Ressources Humaines", "K1902 - LP Management et Droits des Affaires Immobilières"]
-        cl.user_session.set("arraySettingsRome", valuesRome)
+        
+        df_allcompetences = pd.read_csv('./public/referentiel_competence.csv')
+        df_allcompetences = df_allcompetences.sort_values(by=['libelle_competence'])
+        df_competences = df_allcompetences[['libelle_competence']].copy()
+        competences_list = df_competences['libelle_competence'].tolist()
+        
+        cl.user_session.set("arraySettingsComp", competences_list)
         settings = await cl.ChatSettings(
             [
                 Select(
-                    id="rome",
-                    label="Codes Rome",
-                    values=valuesRome,
-                    initial_index=0,
-                ),
-                TextInput(id="romeInput", label="ou saisir une liste de codes ROME jusqu'à 5 codes", placeholder="ou saisir une liste de codes ROME jusqu'à 5 codes", tooltip="saisir une liste de codes Rome séparés par des virgules, jusqu'à 5 codes ROME"),
-                Select(
-                    id="type",
-                    label="Type de fiche",
-                    values=["", "Note de composante sectorielle - NCS", "Fiche synoptique - FCS", "Fiche Potentiel Profil de Sortie - FPPS", "Fiche activité - FCA", "Fiche compétence - FCC", "Module de formation - cours - MDF", "Matrice de cohérences - MDC", "Référentiel d'évaluation - REV"],
+                    id="competence",
+                    label="Compétences",
+                    values=competences_list,
                     initial_index=0,
                 ),
+                TextInput(id="competenceInput", label="ou saisir une compétence voire des objectifs pédagogiques", placeholder="ou saisir une compétence voire des objectifs pédagogiques", tooltip="saisir une compétence voire des objectifs pédagogiques"),
             ]
         ).send()
-        value = settings["rome"]
+        value = settings["competence"]
     
         if len(value) < 2:
             warning = [
                         cl.Image(name="Warning", size="small", display="inline", path="./public/warning.png")
             ]
-            await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="1️⃣ Cliquez sur le bouton dont l'image suit, dans le prompt, pour commencer à élaborer un premier texte de la chaîne documentaire APCC!").send()
+            await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="1️⃣ Cliquez sur le bouton dont l'image suit, dans le prompt, pour commencer à élaborer une note sectorielle de la chaîne documentaire APCC!").send()
             await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="", elements=warning).send()
-            await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="2️⃣ Puis sélectionnez ou saisissez un ou plusieurs codes ROME et un type de fiche dans les menus déroulants proposés. Et vous êtes prêt!\n\n🔗 Plateforme de feedback et de fil d'activité : https://cloud.getliteral.ai/").send()
+            await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="2️⃣ Puis sélectionnez ou saisissez une compétence ou des objectifs pédagogiques. Et vous êtes prêt!\n\n🔗 Plateforme de feedback et de fil d'activité : https://cloud.getliteral.ai/").send()
     contextChat = cl.user_session.get("contextChatBot")
     if not contextChat:
         contextChat = "Il n'y a pas de contexte."
     os.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN'] = os.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN']
-    #repo_id = "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1"
     repo_id = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3"
 
     model = HuggingFaceEndpoint(
@@ -517,532 +514,7 @@ async def start():
     cl.user_session.set("runnable", runnable)
 
 @literal_client.step(type="run")
-async def construction_REV(romeListArray,settings):
-    if cl.user_session.get("FCS" + romeListArray[0]) and cl.user_session.get("allskills"):
-        getChain = await recuperation_contexte("FCS" + romeListArray[0])
-        getChainSkills = await recuperation_contexte("allskills")
-        memory = ConversationBufferMemory(return_messages=True)
-        client_llm = await IA()
-        allcompetences = getChainSkills
-        template = """<s>[INST] Vous êtes un spécialiste du marché de l'emploi en fonction du niveau de qualification, des compétences professionnelles, des compétences transversales, du salaire et de l'expérience. Vous êtes doué pour faire des analyses du système travail sur les métiers les plus demandés grâce à votre aptitude à synthétiser les informations en fonction des critères définis ci-avant.
-    
-        En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement, répondez à la question ci-dessous à partir du contexte ci-dessous :
-        {context}
-        {question} [/INST] </s>
-        """
-        question_p = f"En fonction du contexte qui suit. Contexte : fiche synoptique : {cl.user_session.get('FCS' + romeListArray[0])}. Liste des compétences professionnelles : {allcompetences}. Crée un référentiel d'évaluation en fonction des compétences précédentes, sous la forme d'un tableau recensant les modalités d'évaluation, les compétences professionnelles et les critères d'évaluation, tu en déduiras un autre tableau en fonction des compétences professionnelles précédentes et des compétences transversales correspondantes, exploitable dans le logiciel Excel, en respectant tous les intitulés, en langue française seulement et exclusivement, en 4000 mots. Réponds et restitue le référentiel d'évaluation au format tableau."
-        context_p = f"Réponds à la question suivante en utilisant seulement le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Si vous ne pouvez pas répondre à la question sur la base des informations, dites que vous ne trouvez pas de réponse ou que vous ne parvenez pas à trouver de réponse. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies. Ne générez pas de réponses non pertinentes. Si les informations fournies dans le contexte ne sont pas suffisantes, fais une projection sur les modalités d'évaluation, les critères d'évaluation, pour construire le référentiel d'évaluation."
-        prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question","context"])
-        chain = (
-            RunnablePassthrough.assign(
-                history=RunnableLambda(memory.load_memory_variables) | itemgetter("history")
-            )
-            | prompt | client_llm
-        )
-    
-        msg = cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="")
-        async for chunk in chain.astream({"question":question_p,"context":context_p},
-                    config=RunnableConfig(callbacks=[cl.AsyncLangchainCallbackHandler(stream_final_answer=True)])):
-            await msg.stream_token(chunk)
-        completionREV = msg.content
-        
-        await cl.sleep(3)
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Référentiel d'évaluation :\n\n" + completionREV
-        ).send()
-        cl.user_session.set("REV" + romeListArray[0], completionREV)
-        cl.user_session.set("contextChatBot", completionREV)
-        await cl.sleep(2)
-        actions = [
-            cl.Action(name="download", value=completionREV, description="download_referentiel_evaluation")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger le référentiel", actions=actions).send()
-        await cl.sleep(2)
-        saves = [
-            cl.Action(name="saveToMemory", value=completionREV, description="Mettre en mémoire le référentiel")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Mettre en mémoire le référentiel", actions=saves).send()
-        await cl.sleep(2)
-        if not cl.user_session.get("saveMemory"):
-            cl.user_session.set("saveMemory", "")
-        memories = [
-            cl.Action(name="download", value=cl.user_session.get('saveMemory'), description="download_referentiel")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger la mise en mémoire de vos fiches", actions=memories).send()
-    else:
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="⛔ Vous n'avez pas encore créé de Fiche synoptique!"
-        ).send()
-    memory.chat_memory.add_user_message(question_p)
-    memory.chat_memory.add_ai_message(msg.content)
-    return "Construction du Référentiel d'Evaluation"
-        
-@literal_client.step(type="run")
-async def construction_MDC(romeListArray,settings):
-    if cl.user_session.get("FCS" + romeListArray[0]) and cl.user_session.get("allskills") and cl.user_session.get("MDF" + romeListArray[0]):
-        await recuperation_contexte("FCS" + romeListArray[0])
-        getChainSkills = await recuperation_contexte("allskills")
-        getChainMDF = await recuperation_contexte("MDF" + romeListArray[0])
-        memory = ConversationBufferMemory(return_messages=True)
-        client_llm = await IA()
-        allcompetences = getChainSkills
-        allmodules = getChainMDF
-        template = """<s>[INST] Vous êtes un spécialiste du marché de l'emploi en fonction du niveau de qualification, des compétences professionnelles, des compétences transversales, du salaire et de l'expérience. Vous êtes doué pour faire des analyses du système travail sur les métiers les plus demandés grâce à votre aptitude à synthétiser les informations en fonction des critères définis ci-avant.
-    
-        En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement, répondez à la question ci-dessous à partir du contexte ci-dessous :
-        {context}
-        {question} [/INST] </s>
-        """
-        question_p = f"En fonction du contexte qui suit. Contexte : liste des compétences professionnelles : {allcompetences}. Liste des modules de formation et des cours : {allmodules}. Déduis une matrice de cohérences en corrélation des modules de formation, des cours précédents et des compétences professionnelles précédentes ci-avant, sous la forme d'un tableau à double entrée, exploitable dans le logiciel Excel, en respectant tous les intitulés, et rempli par des coches entre les modules, les cours et les compétences professionnelles correspondantes, en langue française seulement et exclusivement, en 4000 mots. Réponds et restitue la matrice de cohérences au format tableau avec des lignes correspondant aux modules de formation et aux cours et des colonnes avec des titres de colonne correspondant aux compétences professionnelles, et pour finir des cellules avec les coches X montrant la corrélation entre les modules, les cours et les compétences professionnelles."
-        context_p = f"Réponds à la question suivante en utilisant seulement le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Si vous ne pouvez pas répondre à la question sur la base des informations, dites que vous ne trouvez pas de réponse ou que vous ne parvenez pas à trouver de réponse. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies. Ne générez pas de réponses non pertinentes. Si les informations du contexte sont insuffisantes, procédez quand même à une estimation et donc à une projection sur les liens entre les modules de formation et les compétences, pour construire la matrice de cohérences."
-        prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question","context"])
-        chain = (
-            RunnablePassthrough.assign(
-                history=RunnableLambda(memory.load_memory_variables) | itemgetter("history")
-            )
-            | prompt | client_llm
-        )
-    
-        msg = cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="")
-        async for chunk in chain.astream({"question":question_p,"context":context_p},
-                    config=RunnableConfig(callbacks=[cl.AsyncLangchainCallbackHandler(stream_final_answer=True)])):
-            await msg.stream_token(chunk)
-        completionMDC = msg.content
-        
-        await cl.sleep(3)
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Matrice de cohérences :\n\n" + completionMDC
-        ).send()
-        cl.user_session.set("MDC" + romeListArray[0], completionMDC)
-        cl.user_session.set("contextChatBot", completionMDC)
-        await cl.sleep(2)
-        actions = [
-            cl.Action(name="download", value=completionMDC, description="download_matrice_coherence")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger la matrice", actions=actions).send()
-        await cl.sleep(2)
-        saves = [
-            cl.Action(name="saveToMemory", value=completionMDC, description="Mettre en mémoire la matrice")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Mettre en mémoire la matrice", actions=saves).send()
-        await cl.sleep(2)
-        if not cl.user_session.get("saveMemory"):
-            cl.user_session.set("saveMemory", "")
-        memories = [
-            cl.Action(name="download", value=cl.user_session.get('saveMemory'), description="download_referentiel")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger la mise en mémoire de vos fiches", actions=memories).send()
-    else:
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="⛔ Vous n'avez pas encore créé de Fiche synoptique!"
-        ).send()
-    memory.chat_memory.add_user_message(question_p)
-    memory.chat_memory.add_ai_message(msg.content)
-    return "Construction de la Matrice de Cohérences"
-@literal_client.step(type="run")
-async def construction_MDF(romeListArray,settings):
-    if cl.user_session.get("FCS" + romeListArray[0]) and cl.user_session.get("allskills"):
-        getChainNCS = await recuperation_contexte("NCS" + romeListArray[0])
-        getChain = await recuperation_contexte("FCS" + romeListArray[0])
-        getChainSkills = await recuperation_contexte("allskills")
-        getChainActivities = await recuperation_contexte("allactivities")
-        memory = ConversationBufferMemory(return_messages=True)
-        client_llm = await IA()
-        allactivites = getChainActivities
-        allcompetences = getChainSkills
-        
-        template = """<s>[INST] Vous êtes un spécialiste du marché de l'emploi en fonction du niveau de qualification, des compétences professionnelles, des compétences transversales, du salaire et de l'expérience. Vous êtes doué pour faire des analyses du système travail sur les métiers les plus demandés grâce à votre aptitude à synthétiser les informations en fonction des critères définis ci-avant.
-    
-        En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement, répondez à la question ci-dessous à partir du contexte ci-dessous :
-        {context}
-        {question} [/INST] </s>
-        """
-        question_p = f"En fonction du contexte qui suit. Contexte : note de composante sectorielle : {getChainNCS} à partir de laquelle tu fais une déduction des niveaux d'études, de l'expérience professionnelle, des besoins de formation caractérisés ainsi que des objectifs à atteindre pendant ces formations. Liste des activités professionnelles : {allactivites}. Liste des compétences professionnelles : {allcompetences}. Public cible : de la note de composante sectorielle, donne les niveaux d'études requis en fonction des niveaux de qualification donnés dans la note de composante sectorielle. Déduis un ensemble de 10 modules de formations, en corrélation avec les compétences professionnelles précédentes, dont les intitulés seront très détaillés et très complèts, entrecoupés eux-mêmes de 5 cours, en langue française seulement et exclusivement, en 4000 mots. Réponds et restitue la réponse au format tableau de 10 lignes correspondant aux 10 compétences professionnelles et de 3 colonnes dont les intitulés du header sont les compétences professionnelles, les modules de formation et les cours associés."
-        context_p = f"Réponds à la question suivante en utilisant seulement le contexte détaillé ci-après. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Si les informations du contexte sont insuffisantes, crée approximativement les modules de formation et les cours tout en réalisant une estimation sur les intitulés, et tout en faisant une prédiction et donc une projection sur les objectifs pédagogiques, les besoins en compétences et en formation, les niveaux requis, les lacunes à combler, les méthodes pédagogiques et les objectifs d'apprentissage, pour construire les modules de formation."
-        prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question","context"])
-        chain = (
-            RunnablePassthrough.assign(
-                history=RunnableLambda(memory.load_memory_variables) | itemgetter("history")
-            )
-            | prompt | client_llm
-        )
-    
-        msg = cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="")
-        async for chunk in chain.astream({"question":question_p,"context":context_p},
-                    config=RunnableConfig(callbacks=[cl.AsyncLangchainCallbackHandler(stream_final_answer=True)])):
-            await msg.stream_token(chunk)
-        completionMDF = msg.content
-    
-        await cl.sleep(3)
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Modules de formations :\n\n" + completionMDF
-        ).send()
-        cl.user_session.set("MDF" + romeListArray[0], completionMDF)
-        cl.user_session.set("contextChatBot", getChainSkills + "\n" + completionMDF)
-        await cl.sleep(2)
-        actions = [
-            cl.Action(name="download", value=completionMDF, description="download_module_formation")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger les modules", actions=actions).send()
-        await cl.sleep(2)
-        saves = [
-            cl.Action(name="saveToMemory", value=completionMDF, description="Mettre en mémoire les modules")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Mettre en mémoire les modules", actions=saves).send()
-        await cl.sleep(2)
-        if not cl.user_session.get("saveMemory"):
-            cl.user_session.set("saveMemory", "")
-        memories = [
-            cl.Action(name="download", value=cl.user_session.get('saveMemory'), description="download_referentiel")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger la mise en mémoire de vos fiches", actions=memories).send()
-    else:
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="⛔ Vous n'avez pas encore créé de Fiche synoptique!"
-        ).send()
-    memory.chat_memory.add_user_message(question_p)
-    memory.chat_memory.add_ai_message(msg.content)
-    return "Construction des Modules de formation - Cours"
-        
-@literal_client.step(type="run")
-async def construction_FCC(romeListArray,settings):
-    if cl.user_session.get("FCS" + romeListArray[0]) and (settings['competence'].find('--- Choisir une compétence ---')==-1 or settings['competenceInput']):
-        getChain = await recuperation_contexte("FCS" + romeListArray[0])
-        memory = ConversationBufferMemory(return_messages=True)
-        client_llm = await IA()
-        ficheSynoptique = getChain
-        if settings['competenceInput']:
-            competenceSingle = settings['competenceInput']
-        else:
-            competenceSingle = settings['competence']
-        
-        template = """<s>[INST] Vous êtes un spécialiste du marché de l'emploi en fonction du niveau de qualification, des compétences professionnelles, des compétences transversales, du salaire et de l'expérience. Vous êtes doué pour faire des analyses du système travail sur les métiers les plus demandés grâce à votre aptitude à synthétiser les informations en fonction des critères définis ci-avant.
-    
-        En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement, répondez à la question ci-dessous à partir du contexte ci-dessous :
-        {context}
-        {question} [/INST] </s>
-        """
-        question_p =f"En fonction de la compétence : {competenceSingle}, issue du document précédent correspondant à la fiche synoptique, crée une fiche compétence très détaillée et très complète de la compétence professionnelle précédente, en se fixant sur les mots de l'intitulé de cette même compétence professionnelle, en 3000 mots et 5 paragraphes comportant les paragraphes suivants : 1. description de la compétence et le processus de la mise en oeuvre dans laquelle seront identifiées les situations susceptibles de déclencher la mise en oeuvre des tâches et la mobilisation des savoirs, 2. contexte exposant les conditions et les contraintes d'exécution ainsi que les environnements techniques, 3. critères exposant les critères de réussite de l'action et correspondant à une pertinence une efficience une efficacité une cohérence, 4. liste des savoirs et savoir-faire et savoirs comportementaux."
-        context_p = f"Contexte : Réponds à la question suivante en utilisant seulement le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies. Contexte: Définition d'une compétence : la compétence est une combinaison de savoirs en action, mobilisés en vue de réaliser une activité professionnelle. Elle s'apprécie, en tant qu'acquis de l'apprentissage selon des modalités adaptées permettant d'en certifier la possession et au regard de l'atteinte d'un résultat pour un niveau d'exigence prédéterminé. Les compétences peuvent être regroupées par domaines selon la nature et leur liaison subordonnée aux activités. Elles s'écrivent à l'aide de verbe d'action à l'infinitif comme le stipule la taxonomie de Bloom pour marquer une progression dans l'exercice de la compétence. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies. Fiche synoptique : {ficheSynoptique}."
-        prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question","context"])
-        chain = (
-            RunnablePassthrough.assign(
-                history=RunnableLambda(memory.load_memory_variables) | itemgetter("history")
-            )
-            | prompt | client_llm
-        )
-    
-        msg = cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="")
-        async for chunk in chain.astream({"question":question_p,"context":context_p},
-                    config=RunnableConfig(callbacks=[cl.AsyncLangchainCallbackHandler(stream_final_answer=True)])):
-            await msg.stream_token(chunk)
-        completionFCC = msg.content
-        
-        await cl.sleep(3)
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Fiche compétence : " + competenceSingle + "\n\n" + completionFCC
-        ).send()
-        cl.user_session.set("FCC" + romeListArray[0], completionFCC)
-        cl.user_session.set("contextChatBot", ficheSynoptique + "\n" + completionFCC)
-        await cl.sleep(2)
-        actions = [
-            cl.Action(name="download", value=completionFCC, description="download_fiche_competence")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger la fiche", actions=actions).send()
-        await cl.sleep(2)
-        saves = [
-            cl.Action(name="saveToMemory", value=completionFCC, description="Mettre en mémoire la fiche")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Mettre en mémoire la fiche", actions=saves).send()
-        await cl.sleep(2)
-        if not cl.user_session.get("saveMemory"):
-            cl.user_session.set("saveMemory", "")
-        memories = [
-            cl.Action(name="download", value=cl.user_session.get('saveMemory'), description="download_referentiel")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger la mise en mémoire de vos fiches", actions=memories).send()
-    else:
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="⛔ Vous n'avez pas encore créé de Fiche synoptique!"
-        ).send()
-    memory.chat_memory.add_user_message(question_p)
-    memory.chat_memory.add_ai_message(msg.content)
-    return "Construction de la Fiche Compétence : " + competenceSingle
-        
-@literal_client.step(type="run")
-async def construction_FCA(romeListArray,settings):
-    if cl.user_session.get("FCS" + romeListArray[0]) and (settings['activite'].find('--- Choisir une activité ---')==-1 or settings['activiteInput']):
-        getChain = await recuperation_contexte("FCS" + romeListArray[0])
-        memory = ConversationBufferMemory(return_messages=True)
-        client_llm = await IA()
-        ficheSynoptique = getChain
-        if settings['activiteInput']:
-            activiteSingle = settings['activiteInput']
-        else:
-            activiteSingle = settings['activite']
-        
-        template = """<s>[INST] Vous êtes un spécialiste du marché de l'emploi en fonction du niveau de qualification, des compétences professionnelles, des compétences transversales, du salaire et de l'expérience. Vous êtes doué pour faire des analyses du système travail sur les métiers les plus demandés grâce à votre aptitude à synthétiser les informations en fonction des critères définis ci-avant.
-    
-        En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement, répondez à la question ci-dessous à partir du contexte ci-dessous :
-        {context}
-        {question} [/INST] </s>
-        """
-        question_p = f"En fonction de l'activité : {activiteSingle}, issue du document précédent correspondant à la fiche synoptique, crée une fiche activité très détaillée et très complète de l'activité professionnelle précédente, en se fixant sur les mots de l'intitulé de cette même activité professionnelle, en 3000 mots et 5 paragraphes comportant les paragraphes suivants : 1. description de l'activité pour indiquer la finalité de l'activité en terme de service ou de produit, 2. description pour indiquer les étapes du processus métier en décrivant la combinatoire entre les principales compétences de l'activité et en indiquant les actions et les opérations avec les ressources et les moyens nécessaires pour finalement décrire les relations hiérarchiques et fonctionnelles des interlocuteurs, 3. contextualisation pour indiquer les conditions d'exercice de l'activité : lieu mobilité risques astreintes, 4. liste des compétences professionnelles de l'activité, 5. compétences transversales de l'activité."
-        context_p = f"Contexte : Réponds à la question suivante en utilisant seulement le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies. Contexte: Définition d'une activité : une activité est un ensemble cohérent d'actions combinées : pour la réaliser, plusieurs compétences et opérations sont nécessaires, soit successivement, soit conjointement. Elles s'inscrivent à des moments clés du processus de réalisation et ne peuvent en aucun cas être occultées, car elles conditionnent le résultat. Plusieurs activités en vue d'une finalité avec une valeur ajoutée à un produit ou un service sont nécessaires pour mettre en œuvre un processus métier. De ce fait, il est essentiel de déterminer pour chaque activité sa propre finalité et de s'assurer que l'ensemble des activités participent bien d'un même processus. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies. Fiche synoptique : {ficheSynoptique}."
-        prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question","context"])
-        chain = (
-            RunnablePassthrough.assign(
-                history=RunnableLambda(memory.load_memory_variables) | itemgetter("history")
-            )
-            | prompt | client_llm
-        )
-    
-        msg = cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="")
-        async for chunk in chain.astream({"question":question_p,"context":context_p},
-                    config=RunnableConfig(callbacks=[cl.AsyncLangchainCallbackHandler(stream_final_answer=True)])):
-            await msg.stream_token(chunk)
-        completionFCA = msg.content
-        
-        await cl.sleep(3)
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Fiche activité : " + activiteSingle + "\n\n" + completionFCA
-        ).send()
-        cl.user_session.set("FCA" + romeListArray[0], completionFCA)
-        cl.user_session.set("contextChatBot", ficheSynoptique + "\n" + completionFCA)
-        await cl.sleep(2)
-        actions = [
-            cl.Action(name="download", value=completionFCA, description="download_fiche_activite")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger la fiche", actions=actions).send()
-        await cl.sleep(2)
-        saves = [
-            cl.Action(name="saveToMemory", value=completionFCA, description="Mettre en mémoire la fiche")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Mettre en mémoire la fiche", actions=saves).send()
-        await cl.sleep(2)
-        if not cl.user_session.get("saveMemory"):
-            cl.user_session.set("saveMemory", "")
-        memories = [
-            cl.Action(name="download", value=cl.user_session.get('saveMemory'), description="download_referentiel")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger la mise en mémoire de vos fiches", actions=memories).send()        
-    else:
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="⛔ Vous n'avez pas encore créé de Fiche synoptique!"
-        ).send()
-    memory.chat_memory.add_user_message(question_p)
-    memory.chat_memory.add_ai_message(msg.content)
-    return "Construction de la Fiche Activité" + activiteSingle
-
-@literal_client.step(type="run")
-async def construction_FPPS(romeListArray,settings):
-    if cl.user_session.get("NCS" + romeListArray[0]) and cl.user_session.get("FCS" + romeListArray[0]):
-        goFPPS1 = await cl.AskUserMessage(content="A partir de quelle formation, voulez-vous construire la Fiche Potentiel et Profil de Sortie?", timeout=120).send()
-        if goFPPS1:
-            goFPPS2 = await cl.AskUserMessage(content="A partir de quel(s) code(s) ROME, voulez-vous construire la Fiche Potentiel et Profil de Sortie?", timeout=120).send()
-            if goFPPS2:
-                docsearch = await vectorOFDatabase_connexion()
-                retrieve = docsearch.similarity_search(goFPPS1['output'], k=5, filter={'categorie': {'$eq': 'OF'}})
-                infoFormation = ''
-                for i in range(0,len(retrieve)):
-                    infoFormation += '\n' + retrieve[i].page_content
-                noteSectorielle = await recuperation_contexte("NCS" + romeListArray[0])
-                ficheSynoptique = await recuperation_contexte("FCS" + romeListArray[0])
-                intituleFormation = goFPPS1['output']
-                codesRome = goFPPS2['output']
-                
-                memory = ConversationBufferMemory(return_messages=True)
-                client_llm = await IA()
-                
-                template = """<s>[INST] Vous êtes un spécialiste du marché de l'emploi en fonction du niveau de qualification, des compétences professionnelles, des compétences transversales, du salaire et de l'expérience. Vous êtes doué pour faire des analyses du système travail sur les métiers les plus demandés grâce à votre aptitude à synthétiser les informations en fonction des critères définis ci-avant.
-    
-                En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement, répondez à la question ci-dessous à partir du contexte ci-dessous :
-                {context}
-                {question} [/INST] </s>
-                """
-                question_p =f"En fonction du contexte intégrant les descriptifs de formation, la note de composante sectorielle et la fiche synoptique, crée une fiche Potentiel Profil de Sortie sous forme d'une fiche descriptive très détaillée et très complète, construite d'après le modèle et la structure de document suivante. Structure de document : {str(modele('Fiche Potentiel Profil de Sortie'))}"
-                context_p = f"Contexte : Réponds à la question suivante en utilisant le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez en vous basant sur les informations fournies. Contexte: Descriptifs de formation : {infoFormation}. Note de composante sectorielle : {noteSectorielle}. Fiche Synoptique : {ficheSynoptique}. Intitulé de la formation : {intituleFormation}. Codes ROME : {codesRome}."
-    
-                client_anthropic = await IA()
-                question =f"En fonction du contexte intégrant les descriptifs de formation, la note de composante sectorielle et la fiche synoptique, crée une fiche Potentiel Profil de Sortie sous forme d'une fiche descriptive très détaillée et très complète, construite d'après le modèle et la structure de document suivante. Structure de document : {str(modele('Fiche Potentiel Profil de Sortie'))}"
-                prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question","context"])
-                chain = (
-                    RunnablePassthrough.assign(
-                        history=RunnableLambda(memory.load_memory_variables) | itemgetter("history")
-                    )
-                    | prompt | client_llm
-                )
-    
-                msg = cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="")
-                async for chunk in chain.astream({"question":question_p,"context":context_p},
-                            config=RunnableConfig(callbacks=[cl.AsyncLangchainCallbackHandler(stream_final_answer=True)])):
-                    await msg.stream_token(chunk)
-                completionFPPS = msg.content
-                
-                await cl.sleep(0.5)
-                await cl.Message(
-                    author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Fiche Potentiel Profil de sortie : " + romeListArray[1] + "\n\n" + completionFPPS
-                ).send()
-                cl.user_session.set("FPPS" + romeListArray[0], completionFPPS)
-                cl.user_session.set("contextChatBot", "Note sectorielle" + noteSectorielle + "\nFiche syoptique" + ficheSynoptique + "\nFiche Potentiel Profil de sortie" + completionFPPS)
-                await cl.sleep(1)
-                actions = [
-                    cl.Action(name="download", value=completionFPPS, description="download_fiche_synoptique")
-                ]
-                await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger la fiche", actions=actions).send()
-                await cl.sleep(1)
-                saves = [
-                    cl.Action(name="saveToMemory", value=completionFPPS, description="Mettre en mémoire la fiche")
-                ]
-                await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Mettre en mémoire la fiche", actions=saves).send()
-                await cl.sleep(1)
-                memories = [
-                    cl.Action(name="download", value=cl.user_session.get('saveMemory'), description="download_referentiel")
-                ]
-                await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger la mise en mémoire de vos fiches", actions=memories).send()
-    else:
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="⛔ Vous n'avez pas encore créé de Note sectorielle ou de Fiche Synoptique!"
-        ).send()
-    memory.chat_memory.add_user_message(question_p)
-    memory.chat_memory.add_ai_message(msg.content)
-    return "Construction de la Fiche Potentiel Profil de Sortie"
-    
-@literal_client.step(type="run")
-async def construction_FCS(romeListArray,settings):
-    if cl.user_session.get("NCS" + romeListArray[0]):
-        goFCS = await cl.AskActionMessage(
-            content="Voulez-vous téléverser votre propre document de Note sectorielle?",
-            actions=[
-                cl.Action(name="continue", value="continue", label="✅ Oui, je veux charger ma note sectorielle pour modifier le contexte"),
-                cl.Action(name="cancel", value="cancel", label="❌ Non, je veux continuer avec la version du contexte en cours"),
-            ],
-        ).send()
-
-        if goFCS and goFCS.get("value") == "continue":
-            files = None
-            while files == None:
-                files = await cl.AskFileMessage(
-                    content="Télécharger votre document de note sectorielle (⚠️ Attention, le contexte initial sera modifié!)", accept=["text/plain", "application/pdf"],max_size_mb=2
-                ).send()
-
-            text_file = files[0]
-            text_file_string = process_file(text_file)
-            text_file_string = text_file_string[0].page_content
-            cl.user_session.set("NCS" + romeListArray[0], str(text_file_string))
-            getChain = "NCS" + romeListArray[0] + " : " + str(text_file_string)
-        else:
-            getChain = await recuperation_contexte("NCS" + romeListArray[0])
-        
-        memory = ConversationBufferMemory(return_messages=True)
-        client_llm = await IA()
-        template = """<s>[INST] Vous êtes un spécialiste du marché de l'emploi en fonction du niveau de qualification, des compétences professionnelles, des compétences transversales, du salaire et de l'expérience. Vous êtes doué pour faire des analyses du système travail sur les métiers les plus demandés grâce à votre aptitude à synthétiser les informations en fonction des critères définis ci-avant.
-    
-        En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement, répondez à la question ci-dessous à partir du contexte ci-dessous :
-        {context}
-        {question} [/INST] </s>
-        """
-        question_p ="""
-        1) Extrais de la note de composante sectorielle du contexte, seulement et strictement la liste des 5 appellations métiers principales et écris-la au format liste formée de 5 lignes de ces mêmes métiers, sans phrase d'introduction de type \"Voici...\" et sans y apporter plus de précision quant à la génération de la note de composante sectorielle; la liste devant se termniner par la dernière appellation métier.
-        2) En fonction des 5 appellations métiers du secteur listées dans le document précédent correspondant à la note de composante sectorielle, crée une fiche synoptique sous forme d'une fiche descriptive très détaillée et très complète, en 5000 mots, comprenant une liste numérotées de 5 activités professionnelles différentes bien décrites, entrecoupées elles-mêmes par une sous-liste numérotées, imbriquée dans chaque liste activité professionnelle, de 3 compétences professionnelles distinctes et bien décrites commençant par un verbe d'action conformément à la taxonomie de Bloom, marquant une progression dans l'acquisition des compétences.
-        3) Extrais de la fiche synoptique créée, seulement et strictement la liste des 25 premières activités professionnelles principales et écris-la sur une seule ligne construite de ces mêmes 10 activités séparées par des points virgules, sans phrase d'introduction de type \"Voici...\" et sans y apporter plus de précision quant à la génération de la fiche synoptique; la ligne devant commencer par \"activités : --- Choisir une activité --- ; \" et devant se termniner par la dernière activité professionnelle.
-        4) Extrais de la fiche synoptique créée, seulement et strictement la liste des 25 premières compétences professionnelles principales et écris-la sur une seule ligne construite de ces mêmes 10 compétences séparées par des points virgules, sans phrase d'introduction de type \"Voici...\" et sans y apporter plus de précision quant à la génération de la fiche synoptique; la ligne devant commencer par \"compétences : --- Choisir une compétence --- ; \" et devant se termniner par la dernière compétence professionnelle.
-        """
-        context_p = f"Contexte : Réponds aux questions suivantes en utilisant seulement le contexte ci-contre. Réponds à la manière d'un ingénieur pédagogique pour créer un référentiel. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies. Contexte: Définition d'une activité : une activité est un ensemble cohérent d'actions combinées : pour la réaliser, plusieurs compétences et opérations sont nécessaires, soit successivement, soit conjointement. Elles s'inscrivent à des moments clés du processus de réalisation et ne peuvent en aucun cas être occultées, car elles conditionnent le résultat. Plusieurs activités en vue d'une finalité avec une valeur ajoutée à un produit ou un service sont nécessaires pour mettre en œuvre un processus métier. De ce fait, il est essentiel de déterminer pour chaque activité sa propre finalité et de s'assurer que l'ensemble des activités participent bien d'un même processus. Définition d'une compétence : la compétence est une combinaison de savoirs en action, mobilisés en vue de réaliser une activité professionnelle. Elle s'apprécie, en tant qu'acquis de l'apprentissage selon des modalités adaptées permettant d'en certifier la possession et au regard de l'atteinte d'un résultat pour un niveau d'exigence prédéterminé. Les compétences peuvent être regroupées par domaines selon la nature et leur liaison subordonnée aux activités. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies. Note de composante sectorielle : {getChain}."
-        prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question","context"])
-        chain = (
-            RunnablePassthrough.assign(
-                history=RunnableLambda(memory.load_memory_variables) | itemgetter("history")
-            )
-            | prompt | client_llm
-        )
-    
-        msg = cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="")
-        async for chunk in chain.astream({"question":question_p,"context":context_p},
-                config=RunnableConfig(callbacks=[cl.AsyncLangchainCallbackHandler(stream_final_answer=True)])):
-            await msg.stream_token(chunk)
-        completionFCS = msg.content
-        await cl.sleep(1)
-        arrayActivites = completionFCS.split('activités : ')
-        arrayOfActivites = arrayActivites[1].split('compétences : ')
-        arrayOfCompetences = completionFCS.split('compétences : ')
-        arrayOfRome = np.array(cl.user_session.get("arraySettingsRome"))
-        if settings['rome']:
-            indexOfRome = np.where(arrayOfRome==settings['rome'])[0][0]
-        else:
-            indexOfRome = 0
-        settings = await cl.ChatSettings(
-            [
-                Select(
-                id="rome",
-                label="Codes Rome",
-                values=["", "M1302 - DU entrepreneuriat", "F1102,B1301 - LP Chargé.e d'Affaires en Agencement (CAA)", "M1502,M1503 - LP Gestion Opérationnelles des Ressources Humaines", "K1902 - LP Management et Droits des Affaires Immobilières"],
-                initial_index=indexOfRome,
-                ),
-                TextInput(id="romeInput", label="ou saisir une liste de codes ROME jusqu'à 5 codes", initial=settings['romeInput'], placeholder="ou saisir une liste de codes ROME jusqu'à 5 codes", tooltip="saisir une liste de codes Rome séparés par des virgules, jusqu'à 5 codes ROME"),
-                Select(
-                id="type",
-                label="Type de fiche",
-                values=["", "Note de composante sectorielle - NCS", "Fiche synoptique - FCS", "Fiche Potentiel Profil de Sortie - FPPS", "Fiche activité - FCA", "Fiche compétence - FCC", "Module de formation - cours - MDF", "Matrice de cohérences - MDC", "Référentiel d'évaluation - REV"],
-                initial_index=2,
-                ),
-                Select(
-                id="activite",
-                label="Activites",
-                values=arrayOfActivites[0].split(';'),
-                initial_index=0,
-                ),
-                TextInput(id="activiteInput", label="ou saisir une activité", placeholder="ou saisir une activité", tooltip="saisir votre propre activité professionnelle pour en avoir un descriptif détaillé"),
-                Select(
-                id="competence",
-                label="Competences",
-                values=arrayOfCompetences[1].split(';'),
-                initial_index=0,
-                ),
-                TextInput(id="competenceInput", label="ou saisir une compétence", placeholder="ou saisir une compétence", tooltip="saisir votre propre compétence professionnelle pour en avoir un descriptif détaillé"),
-            ]
-        ).send()
-        await cl.sleep(3)
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Fiche synoptique : " + romeListArray[1] + "\n\n" + msg.content
-        ).send()
-        cl.user_session.set("FCS" + romeListArray[0], msg.content)
-        cl.user_session.set("contextChatBot", getChain + "\n" + msg.content)
-        await cl.sleep(2)
-        listPrompts_name = f"Liste des requêtes sur la fiche synoptique"
-        prompt_elements = []
-        prompt_elements.append(
-            cl.Text(content=definition('promptLibraryFCS'), name=listPrompts_name)
-        )
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="📚 Bibliothèque de prompts : " + listPrompts_name, elements=prompt_elements).send()
-        await cl.sleep(2)
-        actions = [
-            cl.Action(name="download", value=msg.content, description="download_fiche_synoptique")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger la fiche", actions=actions).send()
-        await cl.sleep(2)
-        saves = [
-            cl.Action(name="saveToMemory", value=msg.content, description="Mettre en mémoire la fiche")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Mettre en mémoire la fiche", actions=saves).send()
-        await cl.sleep(2)
-        memories = [
-            cl.Action(name="download", value=cl.user_session.get('saveMemory'), description="download_referentiel")
-        ]
-        await cl.Message(author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="Télécharger la mise en mémoire de vos fiches", actions=memories).send()
-        await cl.sleep(2)
-        cl.user_session.set("allactivities", arrayOfActivites[0])
-        cl.user_session.set("allskills", arrayOfCompetences[1])
-    else:
-        await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content="⛔ Vous n'avez pas encore créé de Note sectorielle!"
-        ).send()
-    memory.chat_memory.add_user_message(question_p)
-    memory.chat_memory.add_ai_message(msg.content)
-    return "Construction de la Fiche Synoptique"
-
-@literal_client.step(type="run")
-async def construction_NCS(romeListArray):
+async def construction_NCS(competenceList):
     context = await contexte(romeListArray)
     emploisST = cl.user_session.get("EmploiST")
     memory = ConversationBufferMemory(return_messages=True)
@@ -1419,51 +891,28 @@ async def IA():
 
 @cl.on_settings_update
 async def setup_agent(settings):
-    if not settings['rome'] and not settings['type'] and not settings['romeInput']:
+    if not settings['competence'] and not settings['competenceInput']:
         await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content=f"⚠️ Pas de contexte : {settings['rome']}\n⚠️ Pas de type de fiche : {settings['type']}\n⛔ Vous ne pouvez pas élaborer de fiche!"
+            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content=f"⚠️ Pas de contexte : {settings['competence']}\n⛔ Vous ne pouvez pas élaborer de note sectorielle!"
         ).send()
-    elif settings['rome'] and not settings['type'] and not settings['romeInput']:
+    elif settings['competence'] and not settings['competenceInput']:
         await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content=f"👍 Changement de contexte : {settings['rome']}\n⚠️ Pas de type de fiche : {settings['type']}\n⛔ Vous ne pouvez pas élaborer de fiche!"
+            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content=f"👍 Changement de contexte : {settings['competence']}"
         ).send()
-    elif not settings['rome'] and settings['type'] and not settings['romeInput']:
+        competenceList = settings['competence']
+        cl.user_session.set("competenceFree", competenceList)
+    else:
         await cl.Message(
-            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content=f"⚠️ Pas de contexte : {settings['rome']}\n👍 Type de fiche : {settings['type']}\n⛔ Vous ne pouvez pas élaborer de fiche!"
+            author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content=f"👍 Changement de contexte : {settings['competenceInput']}"
         ).send()
-    else:
-        if settings['romeInput']:
-            await cl.Message(
-                author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content=f"👍 Changement de contexte : {settings['romeInput']}\n👍 Type de fiche : {settings['type']}"
-            ).send()
-            romeList = settings['romeInput'] + " - " + settings['romeInput']
-            cl.user_session.set("romeFree", romeList)
-        else:
-            await cl.Message(
-                author="Datapcc : 🌐🌐🌐",content=f"👍 Changement de contexte : {settings['rome']}\n👍 Type de fiche : {settings['type']}"
-            ).send()
-            romeList = settings['rome']
-        romeListArray = romeList.split(' - ')
-        cl.user_session.set("typeDoc", settings['type'])
-        if not cl.user_session.get("saveMemory"):
-            cl.user_session.set("saveMemory", "")
+        competenceList = settings['competenceInput']
+        cl.user_session.set("competenceFree", competenceList)
+    
+    if not cl.user_session.get("saveMemory"):
+        cl.user_session.set("saveMemory", "")
         
-        if settings['type'] == 'Note de composante sectorielle - NCS':
-            await construction_NCS(romeListArray)
-        elif settings['type'] == 'Fiche synoptique - FCS':
-            await construction_FCS(romeListArray,settings)
-        elif settings['type'] == 'Fiche Potentiel Profil de Sortie - FPPS':
-            await construction_FPPS(romeListArray,settings)
-        elif settings['type'] == 'Fiche activité - FCA':
-            await construction_FCA(romeListArray,settings)
-        elif settings['type'] == 'Fiche compétence - FCC':
-            await construction_FCC(romeListArray,settings)
-        elif settings['type'] == 'Module de formation - cours - MDF':
-            await construction_MDF(romeListArray,settings)
-        elif settings['type'] == 'Matrice de cohérences - MDC':
-            await construction_MDC(romeListArray,settings)
-        elif settings['type'] == "Référentiel d'évaluation - REV":
-            await construction_REV(romeListArray,settings)
+    await construction_NCS(competenceList)
+    
     contextChat = cl.user_session.get("contextChatBot")
     if not contextChat:
         contextChat = "Il n'y a pas de contexte."
@@ -1484,7 +933,7 @@ async def setup_agent(settings):
         [
             (
                 "system",
-                f"Contexte : Vous êtes un spécialiste du marché de l'emploi en fonction du niveau de qualification, des compétences professionnelles, des compétences transversales, du salaire et de l'expérience. Vous êtes doué pour faire des analyses du système travail sur les métiers les plus demandés grâce à votre aptitude à synthétiser les informations en fonction des critères définis ci-avant. En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement. Contexte : {contextChat[0:26500]}. Réponds à la question suivante de la manière la plus pertinente, la plus exhaustive et la plus détaillée possible, avec au minimum 3000 tokens jusqu'à 4000 tokens, seulement et strictement dans le contexte et les informations fournies. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies.",
+                f"Contexte : Vous êtes un spécialiste du marché de l'emploi en fonction du niveau de qualification, des compétences professionnelles, des compétences transversales, du salaire et de l'expérience. Vous êtes doué pour faire des analyses du système travail sur les métiers les plus demandés grâce à votre aptitude à synthétiser les informations en fonction des critères définis ci-avant. En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement. Contexte : {contextChat[0:28875]}. Réponds à la question suivante de la manière la plus pertinente, la plus exhaustive et la plus détaillée possible, avec au minimum 3000 tokens jusqu'à 3600 tokens, seulement et strictement dans le contexte et les informations fournies. Essayez donc de comprendre en profondeur le contexte et répondez uniquement en vous basant sur les informations fournies.",
             ),
             MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
             ("human", "{question}, dans le contexte fourni."),