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  1. app.py +18 -23
app.py CHANGED
@@ -248,8 +248,6 @@ async def generate_global_analysis(file: UploadFile = File(...)):
248
  # Échantillonner les données si elles sont trop grandes
249
  if len(df) > 1000: # Ajustez ce nombre selon vos besoins
250
  df = df.sample(n=500, random_state=42)
251
- total_plaintes = len(df)
252
-
253
  # Convertir le DataFrame en chaîne de caractères
254
  try:
255
  text_to_generate = df.to_string(index=False)
@@ -259,26 +257,6 @@ async def generate_global_analysis(file: UploadFile = File(...)):
259
  # S'assurer que le texte généré est dans les limites de taille
260
  if len(text_to_generate.encode('utf-8')) > 5_000_000:
261
  return {"error": "Le texte généré dépasse la limite de taille même après échantillonnage. Veuillez réduire davantage les données."}
262
-
263
- # Définir le prompt de l'analyse globale
264
- prompt_global = """
265
- Analyse globale des plaintes pour tous les domaines :
266
- Résumé général :
267
- - Total des plaintes : {total_plaintes}
268
- Répartition des plaintes par domaine :
269
- {domain_analyses}
270
- Problèmes récurrents observés dans tous les domaines :
271
- - lister 1 à 2 problèmes les plus fréquents
272
- Actions entreprises :
273
- - Action 1 : Description de l'action
274
- Recommandations pour améliorer la gestion des plaintes :
275
- 1. [Recommandation 1] : Détails
276
-
277
- En résumé, voici les principales tendances et recommandations pour améliorer la gestion des plaintes et résoudre les problèmes identifiés à travers tous les domaines.
278
- ---
279
- Utilisez ces informations pour améliorer la qualité du service et optimiser la gestion des plaintes.
280
- """
281
-
282
  # Groupement des données par domaine
283
  domain_analyses = ""
284
  for domain, group in df.groupby('DOMAINE'):
@@ -294,7 +272,24 @@ async def generate_global_analysis(file: UploadFile = File(...)):
294
  - Autres statuts : {sum(v for k, v in domain_summary.items() if k not in ['EN COURS', 'TRANSFERE', 'FERME', 'NON PRIS EN CHARGE'])}
295
  """
296
  domain_analyses += domain_analysis
297
-
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
298
  # Création de la requête pour l'API (exemple avec un modèle fictif)
299
  try:
300
  # Remplacez cette partie par la logique spécifique à votre API
 
248
  # Échantillonner les données si elles sont trop grandes
249
  if len(df) > 1000: # Ajustez ce nombre selon vos besoins
250
  df = df.sample(n=500, random_state=42)
 
 
251
  # Convertir le DataFrame en chaîne de caractères
252
  try:
253
  text_to_generate = df.to_string(index=False)
 
257
  # S'assurer que le texte généré est dans les limites de taille
258
  if len(text_to_generate.encode('utf-8')) > 5_000_000:
259
  return {"error": "Le texte généré dépasse la limite de taille même après échantillonnage. Veuillez réduire davantage les données."}
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
260
  # Groupement des données par domaine
261
  domain_analyses = ""
262
  for domain, group in df.groupby('DOMAINE'):
 
272
  - Autres statuts : {sum(v for k, v in domain_summary.items() if k not in ['EN COURS', 'TRANSFERE', 'FERME', 'NON PRIS EN CHARGE'])}
273
  """
274
  domain_analyses += domain_analysis
275
+ # Définir le prompt de l'analyse globale
276
+ prompt_global = """
277
+ Analyse globale des plaintes pour tous les domaines :
278
+ Résumé général :
279
+ - Total des plaintes : 0
280
+ Répartition des plaintes par domaine :
281
+ {domain_analyses}
282
+ Problèmes récurrents observés dans tous les domaines :
283
+ - lister 1 à 2 problèmes les plus fréquents
284
+ Actions entreprises :
285
+ - Action 1 : Description de l'action
286
+ Recommandations pour améliorer la gestion des plaintes :
287
+ 1. [Recommandation 1] : Détails
288
+
289
+ En résumé, voici les principales tendances et recommandations pour améliorer la gestion des plaintes et résoudre les problèmes identifiés à travers tous les domaines.
290
+ ---
291
+ Utilisez ces informations pour améliorer la qualité du service et optimiser la gestion des plaintes.
292
+ """
293
  # Création de la requête pour l'API (exemple avec un modèle fictif)
294
  try:
295
  # Remplacez cette partie par la logique spécifique à votre API