Update main.py

main.py

@@ -19,11 +19,11 @@ from langchain.chains import (
     StuffDocumentsChain, ConversationalRetrievalChain
 )
 from langchain_core.tracers.context import tracing_v2_enabled
-from langchain_core.tracers.context import collect_runs
 
 import chainlit as cl
 from chainlit.input_widget import TextInput, Select, Switch, Slider
 
+from pyweb import pydom
 from deep_translator import GoogleTranslator
 
 @cl.password_auth_callback
@@ -185,14 +185,15 @@ async def on_message(message: cl.Message):
         #    await msg.stream_token(chunk)
         cb = cl.AsyncLangchainCallbackHandler()
         with tracing_v2_enabled():
-            with collect_runs() as cb:
-                results = await runnable.acall("Contexte : Vous êtes un chercheur de l'enseignement supérieur et vous êtes doué pour faire des analyses d'articles de recherche sur les thématiques liées à la pédagogie, en fonction des critères définis ci-avant. En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement, répondez en langue française strictement à la question ci-dessous à partir du contexte ci-dessous. En plus, tu créeras 3 questions supplémentaires en relation avec le contexte initial. Tu écriras les 3 questions supplémentaires en relation avec le contexte initial, avec un titrage de niveau 1 qui a pour titre \"Questions en relation avec le contexte : \". 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. Question : " + message.content, callbacks=[cb])
-                answer = results["answer"]
-                inputs = str(cb.traced_runs[0].inputs)
-                arrayQuest = inputs.split("\n")
-                print(arrayQuest[len(arrayQuest) - 1].replace("}","").replace("]",""))
+            results = await runnable.acall("Contexte : Vous êtes un chercheur de l'enseignement supérieur et vous êtes doué pour faire des analyses d'articles de recherche sur les thématiques liées à la pédagogie, en fonction des critères définis ci-avant. En fonction des informations suivantes et du contexte suivant seulement et strictement, répondez en langue française strictement à la question ci-dessous à partir du contexte ci-dessous. En plus, tu créeras 3 questions supplémentaires en relation avec le contexte initial. Tu écriras les 3 questions supplémentaires en relation avec le contexte initial, avec un titrage de niveau 1 qui a pour titre \"Questions en relation avec le contexte : \". 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. Question : " + message.content, callbacks=[cb])
+            answer = results["answer"]
 
     await cl.Message(content=GoogleTranslator(source='auto', target='fr').translate(answer)).send()
+    
+    new_div = pydom.create("div")
+    new_p = new_div.create("div", classes=["code-description"], html=message.content)
+    pydom['.css-oa138a'][0].append(new_div)
+    
     search = vectorstore.similarity_search(message.content,k=50, filter={"categorie": {"$eq": "bibliographie-OPP-DGDIN"}})
     if len(search) > 0:
         test = []