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import pandas as pd |
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import folium |
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from folium import IFrame |
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import plotly.graph_objects as go |
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from APIs.geolocation import get_geolocation, get_risques |
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from APIs.meteo import get_info_meteo |
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import os |
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from dotenv import load_dotenv |
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from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader |
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from llama_index.llms.mistralai import MistralAI |
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from llama_index.embeddings.mistralai import MistralAIEmbedding |
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from llama_index.core import Settings |
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from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine |
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load_dotenv() |
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Settings.llm = MistralAI( |
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max_tokens=2048, |
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api_key=os.environ.get('MISTRAL_API_KEY') |
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) |
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Settings.embed_model = MistralAIEmbedding( |
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model_name="mistral-embed", |
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api_key=os.environ.get('MISTRAL_API_KEY') |
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) |
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documents = SimpleDirectoryReader("documents").load_data() |
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index = VectorStoreIndex.from_documents(documents) |
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query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=15) |
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def on_init(lat, lon, address): |
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map_html, fig = show_map(lat, lon, address) |
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df = get_info_meteo(lat, lon) |
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avg_temp = df.loc[:, 'avg_hourly_soil_temperature_0cm_C'].mean() |
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avg_humidity = df.loc[:, 'avg_hourly_relative_humidity_2m_%'].mean() |
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avg_cloud_cover = df.loc[:, 'med_cloud_cover_%'].mean() |
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avg_precipitations = df.loc[:, 'daily_rain_sum_mm'].mean() |
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return map_html, fig, avg_temp, avg_humidity, avg_cloud_cover, avg_precipitations |
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def print_conversation(chat_history): |
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for question, response in chat_history: |
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print('Question: ', end='\n') |
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print(question, end='\n') |
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print('Response: ', end='\n') |
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print(response, end='\n') |
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def respond(elevage, temperature, humidite, chutes_de_neige, couverture_nuageuse, precipitations, message, chat_history): |
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PROMPT = f""" |
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Tu es un chatbot qui répond en français, qui doit aider à déterminer les risques parasitaires d'élevage en fonction des conditions météorologiques. |
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Voici les conditions: |
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- élevage: {elevage} |
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- température moyenne : {temperature} °C |
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- humidité moyenne : {humidite} m^3 |
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Fais moi un tableau avec chaque parasite et/ou tiques susceptible de toucher mon élevage dans ces conditions météo, avec les conditions de prolifération, la vitesse de propagation, les troubles causés par ces parasites |
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Essaie d'écrire des données numériques précises dans le tableau |
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Si un parasite et/ou tique ne rentre pas dans les conditions, ne le met pas dans le tableau. |
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Donne-moi ensuite les solutions de prévention et de traitement pour chacun d'eux indépendamment du tableau. |
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Réponds également au message suivant: |
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{message} |
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Tu dois impérativement répondre en français |
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""" |
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reponse = query_engine.query(PROMPT) |
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chat_history.append((message, str(reponse))) |
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print_conversation(chat_history) |
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return '', chat_history |
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def get_and_plot_meteo(lat, lon): |
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df = get_info_meteo(lat, lon) |
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fig = go.Figure() |
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fig.add_trace(go.Scatter(x=df['date'], y=df['daily_temperature_2m_max_C'], |
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name="Température °C", mode="lines+markers")) |
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fig.add_trace(go.Scatter(x=df['date'], y=df['avg_hourly_relative_humidity_2m_%'], |
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name="Humidité moyenne en %", mode="lines+markers", yaxis="y2")) |
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fig.update_layout( |
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title="Température maximale et humidité moyenne journalière", |
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xaxis_title="Date", |
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yaxis_title="Température (°C)", |
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yaxis2=dict( |
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title="Humidity (%)", |
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overlaying="y", |
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side="right" |
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) |
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) |
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return fig |
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def show_map(lat, lon, address): |
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if address: |
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lat_tmp, lon_tmp, code_insee = get_geolocation(address, None, None) |
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risques = get_risques(code_insee=code_insee) |
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if lat_tmp or lon_tmp: |
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lat, lon = lat_tmp, lon_tmp |
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else: |
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return "Adress not found. Please enter a valid address", "" |
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if lat and lon: |
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lat_tmp, lon_tmp, code_insee = get_geolocation(None, lat, lon) |
|
risques = get_risques(code_insee=code_insee) |
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location_map = folium.Map(location=[lat, lon], zoom_start=14) |
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folium.Marker([lat, lon], popup=risques).add_to(location_map) |
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map_html = location_map._repr_html_() |
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fig = get_and_plot_meteo(lat, lon) |
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return map_html, fig |
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