Update main.py

main.py

@@ -28,9 +28,10 @@ async def LLMistral():
     )
     return llm
 
+@cl.step(type="tool")
 async def LLM():
     os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] = os.environ['ANTHROPIC_API_KEY']
-    llm = ChatAnthropic(model='claude-3-5-sonnet-20240620',temperature=0)
+    llm = ChatAnthropic(model='claude-3-haiku-20240307',temperature=0)
     return llm
     
 @cl.set_chat_profiles
@@ -52,9 +53,6 @@ async def set_starters():
 @cl.on_message
 async def on_message(message: cl.Message):
     await cl.Message(f"> SURVEYIA").send()
-    df = pd.read_csv(
-        "./public/ExpeCFA_LP_CAA.csv"
-    )
     model = await LLM()
     
     agent = create_csv_agent(
@@ -69,7 +67,7 @@ async def on_message(message: cl.Message):
     
     cb = cl.AsyncLangchainCallbackHandler()
     #res = await agent.acall("Réponds en langue française à la question suivante :\n" + message.content + "\nDétaille la réponse en faisant une analyse complète en 2000 mots minimum.", callbacks=[cb])
-    res = await agent.ainvoke("D'après les informations fournies, réponds en langue française à la question suivante :\n" + message.content + "\nDétaille la réponse en faisant une analyse complète jusqu'à 2000 mots, si cela est nécessaire.")
+    #res = await agent.ainvoke("D'après les informations fournies, réponds en langue française à la question suivante :\n" + message.content + "\nDétaille la réponse en faisant une analyse complète jusqu'à 2000 mots, si cela est nécessaire.")
     answer = res['output']
 
     await cl.Message(content=GoogleTranslator(source='auto', target='fr').translate(answer)).send()