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import os
import json
import bcrypt
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import List
from pathlib import Path
from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint
from langchain.schema.runnable.config import RunnableConfig
from langchain.schema import StrOutputParser
from langchain_anthropic import AnthropicLLM, ChatAnthropic
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.agents import AgentExecutor
from langchain.agents.agent_types import AgentType
from langchain_experimental.agents.agent_toolkits import create_pandas_dataframe_agent, create_csv_agent
from pandasai.llm import HuggingFaceTextGen
from pandasai import SmartDataframe
import chainlit as cl
from chainlit.input_widget import TextInput, Select, Switch, Slider
from deep_translator import GoogleTranslator
@cl.step(type="tool")
async def LLMistral():
os.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN'] = os.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN']
repo_id = "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1"
llm = HuggingFaceEndpoint(
repo_id=repo_id, max_new_tokens=5300, temperature=0.1, task="text2text-generation", streaming=True
)
return llm
@cl.step(type="tool")
async def LLM():
os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] = os.environ['ANTHROPIC_API_KEY']
llm = AnthropicLLM(model='claude-3-haiku-20240307',temperature=0)
return llm
@cl.set_chat_profiles
async def chat_profile():
return [
cl.ChatProfile(name="Traitement des données d'enquête : «Expé CFA : questionnaire auprès des professionnels de la branche de l'agencement»",markdown_description="Vidéo exploratoire autour de l'événement",icon="/public/logo-ofipe.png",),
]
@cl.set_starters
async def set_starters():
return [
cl.Starter(
label="Répartition du nombre de CAA dans les entreprises",
message="Quel est le nombre de chargé.e d'affaires en agencement dans chaque type d'entreprises?",
icon="/public/request-theme.svg",
)
]
@cl.on_message
async def on_message(message: cl.Message):
await cl.Message(f"> SURVEYIA").send()
model = await LLMistral()
df = SmartDataframe("./public/ExpeCFA_LP_CAA.csv", config={"llm": model})
msg = cl.Message(content="")
res = df.chat(message.content)
#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.")
#answer = res['output']
print(res)
await cl.Message(content=GoogleTranslator(source='auto', target='fr').translate(res)).send() |