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Build # 82e0ecb8-5c73-49c1-a124-01e965ce67a7

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0.0

/apps/web/src/assistant/tasks/evaluateSource.ts

import { OpenAiChatMessage } from '@app/web/assistant/openAiChat'
import {
  OpenAiClienChatModel,
  openAiClient,
} from '@app/web/assistant/openAiClient'

const defaultModel = OpenAiClienChatModel.Llama3_1_8bInstruct

export const evaluateSource = async ({
  content,
  objectif,
}: {
  content: string
  objectif: string
}) => {
  const completionMessages: OpenAiChatMessage[] = [
    {
      role: 'system',
      content: `Tu dois évaluer si le contenu qui va t’être donné est utile ou non pour être utilisé en source documentaire pour atteindre l’objectif. Le résultat sera directement donné à un LLM, répond uniquement avec la valeur "oui" ou "non". L’objectif est: ${objectif}`,
    },
    {
      role: 'user',
      content: `Voici la source à évaluer :
===============
${content}
      `,
    },
  ]

  const completionModel = defaultModel

  const result = await openAiClient.chat.completions.create({
    model: completionModel,
    messages: completionMessages,
    max_tokens: 5,
    stream: false,
    temperature: 0.2,
  })

  const evaluationString = result.choices.at(0)?.message.content ?? null

  if (!evaluationString) {
    return {
      text: null,
      evaluation: null,
    }
  }

  const evaluation = evaluationString.trim().toLowerCase() // should be "oui" or "non"

  return {
    text: evaluation,
    evaluation: evaluation === 'oui',
  }
}

1	import { OpenAiChatMessage } from '@app/web/assistant/openAiChat'
2	import {
3	OpenAiClienChatModel,
4	openAiClient,
5	} from '@app/web/assistant/openAiClient'
6
7	const defaultModel = OpenAiClienChatModel.Llama3_1_8bInstruct	×
8
9	export const evaluateSource = async ({	×
10	content,
11	objectif,
12	}: {
13	content: string
14	objectif: string
15	}) => {
16	const completionMessages: OpenAiChatMessage[] = [	×
17	{
18	role: 'system',
19	content: `Tu dois évaluer si le contenu qui va t’être donné est utile ou non pour être utilisé en source documentaire pour atteindre l’objectif. Le résultat sera directement donné à un LLM, répond uniquement avec la valeur "oui" ou "non". L’objectif est: ${objectif}`,
20	},
21	{
22	role: 'user',
23	content: `Voici la source à évaluer :
24	===============
25	${content}
26	`,
27	},
28	]
29
30	const completionModel = defaultModel	×
31
32	const result = await openAiClient.chat.completions.create({	×
33	model: completionModel,
34	messages: completionMessages,
35	max_tokens: 5,
36	stream: false,
37	temperature: 0.2,
38	})
39
40	const evaluationString = result.choices.at(0)?.message.content ?? null	×
41
42	if (!evaluationString) {	×
43	return {	×
44	text: null,
45	evaluation: null,
46	}
47	}
48
49	const evaluation = evaluationString.trim().toLowerCase() // should be "oui" or "non"	×
50
51	return {	×
52	text: evaluation,
53	evaluation: evaluation === 'oui',
54	}
55	}

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