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@@ -309,6 +309,17 @@ def datavisualisation_chiffres_cles_emplois(url):
309
  def listToString(list):
310
  return str(list)
311
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
312
  def arrayToString(array):
313
  arrayList = []
314
 
@@ -467,6 +478,8 @@ async def construction_NCS(competenceList, chatProfile):
467
  emploisST = context.to_string(index = False)
468
  if chatProfile == 'ROMESKILLS':
469
  romeListArray = cl.user_session.get("codeRomeArray")
 
 
470
  ficheClesMetier = await document_chiffres_cles_emplois("https://dataemploi.francetravail.fr/metier/chiffres-cles/NAT/FR/", romeListArray)
471
  contentChatBot = str(emploisST).replace('[','').replace(']','').replace('{','').replace('}','') + ficheClesMetier
472
  finals_df = context[['intitule','typeContratLibelle','experienceLibelle','competences','description','qualitesProfessionnelles','salaire','lieuTravail','formations']].copy()
@@ -730,6 +743,14 @@ async def API_France_Travail(romeListArray):
730
  results_df = pd.DataFrame(results)
731
  return results_df
732
 
 
 
 
 
 
 
 
 
733
  @cl.step(type="tool")
734
  async def creation_liste_code_Rome(competence, categorie):
735
  docsearch = await connexion_vector_database()
 
309
  def listToString(list):
310
  return str(list)
311
 
312
+ def arrayOfSecteur(array):
313
+ df_naf = pd.read_csv("./public/secteur_naf_v01.csv")
314
+ df_naf = df_naf[['libelle_secteur_naf', 'code_rome']].copy()
315
+ df_naf = df_naf.groupby(df_naf['code_rome'], as_index=False).agg({'libelle_secteur_naf': '; '.join})
316
+
317
+ df_rome = pd.DataFrame({'code_rome': array})
318
+
319
+ df_romeNaf = pd.merge(df_rome, df_naf, on="code_rome")
320
+ df_secteur = df_romeNaf[['libelle_secteur_naf']].copy()
321
+ return df_secteur.values.tolist()
322
+
323
  def arrayToString(array):
324
  arrayList = []
325
 
 
478
  emploisST = context.to_string(index = False)
479
  if chatProfile == 'ROMESKILLS':
480
  romeListArray = cl.user_session.get("codeRomeArray")
481
+ stringSecteur = await creation_liste_entreprises(arrayOfSecteur(romeListArray))
482
+ print(stringSecteur)
483
  ficheClesMetier = await document_chiffres_cles_emplois("https://dataemploi.francetravail.fr/metier/chiffres-cles/NAT/FR/", romeListArray)
484
  contentChatBot = str(emploisST).replace('[','').replace(']','').replace('{','').replace('}','') + ficheClesMetier
485
  finals_df = context[['intitule','typeContratLibelle','experienceLibelle','competences','description','qualitesProfessionnelles','salaire','lieuTravail','formations']].copy()
 
743
  results_df = pd.DataFrame(results)
744
  return results_df
745
 
746
+ @cl.step(type="tool")
747
+ async def creation_liste_entreprises(arrayOfsecteur):
748
+ docsearch = await connexion_vector_database()
749
+ for i in range(0, len(arraySecteur)):
750
+ retrieve_comp = docsearch.similarity_search(arraySecteur[i][0], k=1, filter={"categorie": {"$eq": "inpiSecteur"}})
751
+ codeSecteur = retrieve_comp[0].metadata['codefinal']
752
+ return codeSecteur
753
+
754
  @cl.step(type="tool")
755
  async def creation_liste_code_Rome(competence, categorie):
756
  docsearch = await connexion_vector_database()