delete docs

main.py

@@ -163,15 +163,17 @@ def generate_answer(user_input: UserInput):
         #final_prompt_simplified = prompt_formatting(prompt,template,context)
 
         if not context:
-            context = "No context found"
+            context = ""
 
         if user_input.style_tonality is None:
-            answer = generate_response_via_langchain(prompt, model="gpt-4o",stream=user_input.stream,context = context , messages=user_input.messages)
+            prompt_formated = prompt_reformatting(template_prompt,context,prompt)
+            answer = generate_response_via_langchain(prompt, model="gpt-4o",stream=user_input.stream,context = context , messages=user_input.messages,template=template_prompt)
         else:
+            prompt_formated = prompt_reformatting(template_prompt,context,prompt,style=user_input.style_tonality.style,tonality=user_input.style_tonality.tonality)
             answer = generate_response_via_langchain(prompt, model="gpt-4o",stream=user_input.stream,context = context , messages=user_input.messages,style=user_input.style_tonality.style,tonality=user_input.style_tonality.tonality,template=template_prompt)
         
         if user_input.stream:
-            return StreamingResponse(stream_generator(answer,prompt), media_type="application/json")
+            return StreamingResponse(stream_generator(answer,prompt_formated), media_type="application/json")
         
         return {
             "prompt": prompt,

prompts.py

@@ -1,2 +1,2 @@
-base_template = "Vous êtes un spécialiste de la communication marketing responsable avec une expertise en stratégie de communication numérique, en gestion des médias sociaux, en création de contenu, en notoriété de la marque et en engagement communautaire, réponds avec un style {style} et une tonalité {tonality} dans ta communcation pour l'entreprise {entreprise}, sachant le context des documents suivants, {context}, et l'historique de la conversation, {messages}, {query}"
+base_template = "Vous êtes un spécialiste de la communication marketing responsable avec une expertise en stratégie de communication numérique, en gestion des médias sociaux, en création de contenu, en notoriété de la marque et en engagement communautaire, réponds avec un style {style} et une tonalité {tonality} dans ta communcation pour l'entreprise , sachant le context des documents suivants  {context}, et l'historique de la conversation  {messages}, {query}"
 

rag.py

@@ -97,16 +97,8 @@ def get_retreive_answer(enterprise_id,prompt,index,common_id):
         print(e)
         return False
     
-def reformat_prompt(prompt,enterprise_name,context,messages,query):
-    docs_names = []
-    for chunk in context:
-        chunk_name = chunk["metadata"]["filename"]
-        if chunk_name not in docs_names:
-            docs_names.append(chunk_name)
-    context = ", ".join(docs_names)
-    return prompt.format(entreprise=enterprise_name,context=context,messages=messages,query=query)
     
-def generate_response_via_langchain(query: str, stream: bool = False, model: str = "gpt-4o-mini",context:str="",messages = [],style:str="formal",tonality:str="neutral",template:str = ""):
+def generate_response_via_langchain(query: str, stream: bool = False, model: str = "gpt-4o-mini",context:str="",messages = [],style:str="formel",tonality:str="neutre",template:str = ""):
     # Define the prompt template
     if template == "":
         template = "En tant qu'IA experte en marketing, réponds avec un style {style} et une tonalité {tonality} dans ta communcation, sachant le context suivant: {context}, et l'historique de la conversation, {messages}, {query}"
@@ -143,3 +135,18 @@ def setup_rag(file_type,content):
     return vectorstore
 
 
+def prompt_reformatting(prompt:str,context,query:str,style="formel",tonality="neutre"):
+    if context == "":
+        return prompt.format(context="Pas de contexte pertinent",messages="",query=query,style=style,tonality=tonality)
+    
+    docs_names = []
+    for chunk in context:
+        chunk_name = chunk.metadata["filename"]
+        if chunk_name not in docs_names:
+            docs_names.append(chunk_name)
+    context = ", ".join(docs_names)
+
+    prompt = prompt.format(context=context,messages="",query=query,style=style,tonality=tonality)
+    return prompt
+
+