added date into LLM's prompt

app.py

@@ -54,7 +54,7 @@ def bot(history: list[tuple], api_key: str, top_k: int):
         yield history, "### 📚 Sources\n_Ici, vous pourrez consulter les sources utilisées pour formuler la réponse._"
         return
 
-    sources_md = sources_markdown(hits[:k])
+    # sources_md = sources_markdown(hits[:k])
 
     # show a small “thinking” placeholder immediately
     history[-1] = (user_msg, "⏳ Synthèse en cours…")

rag/synth.py

@@ -2,12 +2,13 @@
 import os
 from openai import OpenAI
 from rag.utils import utf8_safe
+from datetime import date
+
 
 LLM_MODEL = os.getenv("LLM_MODEL", "gpt-4o-mini")
 LLM_BASE_URL = os.getenv("LLM_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1")
 
 def _build_prompt(query, passages):
-    from rag.utils import utf8_safe
 
     # Construire des blocs numérotés et balisés
     blocks = []
@@ -25,9 +26,12 @@ def _build_prompt(query, passages):
 
     context = "\n\n".join(blocks)
     query = utf8_safe(query)
+    today = date.today().strftime("%d %B %Y")  # e.g. "27 août 2025"
+
 
     return (
         "Tu es un assistant RH chargé de répondre à des questions dans le domaine des ressources humaines en t'appuyant sur les sources fournies.\n"
+        "La date d'aujourd'hui est : {today}.\n\n"
         "Consignes :\n"
         "- Réponds de manière factuelle, concise et polie (vouvoiement).\n"
         "- Quand tu affirmes un fait, cite tes sources en fin de phrase avec le format [1], [2]… en te basant sur l'index de ces sources (ex: [1] est la source 1, [2] est la source 2, etc.)\n\n"