Add logo to app and restructure navigation; introduce YAML configuration for prompts

app.py

@@ -10,6 +10,7 @@ from vectore_store.VectoreStoreManager import VectoreStoreManager
 load_dotenv()
 
 GROUP_NAME = os.environ.get("APP_NAME")
+LOGO = "assets/agir_agri.png"
 
 def init_app():
     
@@ -34,22 +35,36 @@ def main():
 
     st.set_page_config(page_title=GROUP_NAME)
 
+    st.logo(LOGO)
     st.title(GROUP_NAME)
 
-    prompt_system = st.Page("pages/prompt_system.py", title="Prompt système", icon="📋", default=True)
-    saved_documents = st.Page("pages/persistent_documents.py", title="Documents Communs", icon="📋")
-    documents = st.Page("pages/documents.py", title="Documents", icon="📋")
-    form = st.Page("pages/form.py", title="Formulaire", icon="📋")
-    chatbot = st.Page("pages/chatbot.py", title="Chatbot", icon="📋")
+    saved_documents = st.Page("pages/persistent_documents.py", title="Communs", icon="🗃️")
+    documents = st.Page("pages/documents.py", title="Vos documents", icon="📂")
+    prompt_system = st.Page("pages/prompt_system.py", title="Prompt système", icon="🖊️", default=True)
+    form = st.Page("pages/form.py", title="Paramètres", icon="📋")
+    chatbot = st.Page("pages/chatbot.py", title="Chatbot", icon="🤖")
 
     pg = st.navigation(
-        [
-            saved_documents,
-            prompt_system,
-            documents,
-            form,
-            chatbot
-        ]
+        {
+    "Documents": [
+        saved_documents,
+        documents,
+    ],
+    "Configurations": [
+        prompt_system,
+        form,
+    ],
+    "Dialogue": [
+        chatbot
+    ],
+}
+        # [
+        #     saved_documents,
+        #     prompt_system,
+        #     documents,
+        #     form,
+        #     chatbot
+        # ]
     )
 
     pg.run()

config.yaml

@@ -0,0 +1,12 @@
+prompts:
+  general:
+    - "Quels sont les principaux défis auxquels les agriculteurs sont confrontés aujourd'hui ?"
+    - "Explique-moi les différences entre l'agriculture biologique et l'agriculture conventionnelle."
+    - "Comment l'agriculture contribue-t-elle à la lutte contre le changement climatique ?"
+    - "Quels sont les avantages et inconvénients des OGM dans l'agriculture ?"
+
+  techniques:
+    - "Comment fonctionne la rotation des cultures et pourquoi est-elle importante ?"
+    - "Explique les avantages de l'irrigation goutte à goutte pour les cultures."
+    - "Quels sont les types de fertilisants les plus utilisés en agriculture et leurs impacts ?"
+    - "Quelles sont les techniques de lutte biologique contre les nuisibles ?"

pages/chatbot.py

@@ -1,4 +1,6 @@
 import streamlit as st
+import yaml
+import os
 from streamlit_chat import message
 from model import selector
 
@@ -8,32 +10,58 @@ def display_messages():
     st.session_state["thinking_spinner"] = st.empty()
 
 
+# Charger les données YAML
+def load_yaml(file_path):
+    with open(file_path, 'r') as file:
+        data = yaml.safe_load(file)
+    return data
+
+
 def process_input():
-    if st.session_state["user_input"] and len(st.session_state["user_input"].strip()) > 0:
+    if "user_input" in st.session_state and st.session_state["user_input"] and len(st.session_state["user_input"].strip()) > 0:
         user_text = st.session_state["user_input"].strip()
 
-
         with st.session_state["thinking_spinner"], st.spinner(f"Je réfléchis"):
             agent_text = st.session_state["assistant"].ask(user_text, st.session_state["messages"] if "messages" in st.session_state else [], variables=st.session_state["data_dict"])
 
         st.session_state["messages"].append((user_text, True))
         st.session_state["messages"].append((agent_text, False))
 
+@st.dialog("Choisissez votre prompt")
+def show_prompts():
+    file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'config.yaml')
+    yaml_data = load_yaml(file_path)
+        
+        # Boucle à travers les éléments YAML
+    for categroy in yaml_data['prompts']:  # Exemple avec la catégorie conversation
+        st.write(categroy.capitalize())
+
+        for item in yaml_data['prompts'][categroy]:
+            if st.button(item, key=f"button_{item}"):
+                st.session_state["user_input"] = item
+                st.rerun()
 
 def page():
     st.subheader("Posez vos questions")
 
-    selector.ModelSelector()
+    if "user_input" in st.session_state:
+        process_input()
 
     if "assistant" not in st.session_state:
         st.text("Assistant non initialisé")
+    
+    # Bouton pour ouvrir la modale
+    if st.button("Prompts pré-définis"):
+        show_prompts()
 
 
-    prompt_sys = st.session_state.prompt_system if 'prompt_system' in st.session_state and st.session_state.prompt_system != '' else "Renseignez votre prompt system"
-
-    st.text("Prompt system : " + prompt_sys)
+    selector.ModelSelector()
 
+    # Get prompt system
+    # prompt_sys = st.session_state.prompt_system if 'prompt_system' in st.session_state and st.session_state.prompt_system != '' else "Renseignez votre prompt system"
+    
     display_messages()
+
     st.text_input("Message", key="user_input", on_change=process_input)
 
 page()

rag.py

@@ -72,7 +72,6 @@ class Rag:
         )
 
     def ask(self, query: str, messages: list, variables: dict = {}):
-        print(self.model)
         self.chain = self.prompt | self.model | StrOutputParser()
         
         # Retrieve the context document