fix prompts

chat_with_pps.py

@@ -7,50 +7,11 @@ from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
 from langchain_mistralai.chat_models import ChatMistralAI
 from download_chart import construct_plot
 from prompt import get_prompts_list
-from st_copy_to_clipboard import st_copy_to_clipboard
 from high_chart import test_chart
 from export_doc import export_conversation,convert_pp_to_csv,get_conversation
 import random
 import pandas as pd
 
-def parse_conversation(file_content):
-    conversation = []
-    current_speaker = None
-    current_message = []
-
-    for line in file_content.decode('utf-8').splitlines():
-        line = line.strip()
-        if line.startswith('AI:'):
-            if current_message:
-                conversation.append((current_speaker, "\n".join(current_message)))
-                current_message = []
-            current_speaker = 'AI'
-            current_message.append(line[3:].strip())
-        elif line.startswith('Moi:'):
-            if current_message:
-                conversation.append((current_speaker, "\n".join(current_message)))
-                current_message = []
-            current_speaker = 'Moi'
-            current_message.append(line[4:].strip())
-        else:
-            current_message.append(line)
-    
-    if current_message:
-        conversation.append((current_speaker, "\n".join(current_message)))
-    
-    return conversation
-
-def convert_to_message_objects(conversation):
-    message_objects = []
-    for speaker, message in conversation:
-        if speaker == 'AI':
-            message_objects.append(AIMessage(content=message))
-        elif speaker == 'Moi':
-            message_objects.append(HumanMessage(content=message))
-    
-    message_objects.pop(0)
-    return message_objects
-
 
 load_dotenv()
 def generate_random_color():
@@ -235,9 +196,8 @@ def extract_format_prompts_from_response(response):
     prompts_container = st.container()
     with prompts_container:
         for i,prompt in enumerate(prompts):
-            col1,col2 = st.columns([9,1])
-            col1.markdown(f"{prompt}")
-            col2.button("➡️",key=f"exec_{i}",on_click=lambda i=i: st.session_state.chat_history.append(HumanMessage(content=prompts[i])))
+            temp_p = f"{prompt} ➡️"
+            st.button(temp_p,key=f"exec_{i}",on_click=lambda i=i: st.session_state.chat_history.append(HumanMessage(content=prompts[i])))
     
 
 
@@ -326,7 +286,9 @@ def display_chat():
                     display_chart()
             if message.content == st.session_state.chat_history[0].content:
                 st.markdown("---\n")
-                first_prompts = ["Quels mécanismes de communication me suggères tu pour maintenir un dialogue régulier avec mes parties prenantes clés ?","En plus des parties prenantes déjà identifiées que tu peux consulter, quels groupes ou individus, impactés par les activités de mon organisation, devrais ajouter dans notre cartographie des parties prenantes ?"]
+                first_prompts = ["En plus des parties prenantes déjà identifiées que tu peux consulter, quels groupes ou individus, impactés par les activités de mon organisation, devrais ajouter dans notre cartographie des parties prenantes ?",
+                                 "Quels sont les principaux acteurs internes et externes qui influencent ou sont influencés par mon organisation, et comment leurs intérêts ou préoccupations peuvent ils varier selon les différents domaines d'activité de mon organisation ?",
+                                 "En tenant compte de ma chaîne de valeur complète, quels sont les différentes parties prenantes stratégiques, incluant les partenaires commerciaux, les régulateurs, les groupes de pression, et la communauté, et comment leurs rôles et influences interagissent pour affecter les objectifs à court et long terme de mon organisation ?"]
                 display_prompts(first_prompts)
         elif isinstance(message, HumanMessage):
             with st.chat_message("Moi"):