app.py

# --- START OF FILE app.py ---

import os
import json
import mimetypes
from flask import Flask, request, session, jsonify, redirect, url_for, flash, render_template
from dotenv import load_dotenv
import google.generativeai as genai
import requests
from werkzeug.utils import secure_filename
import markdown # Pour convertir la réponse en HTML
from flask_session import Session # <-- Importer Session

# --- Configuration Initiale ---
load_dotenv()

app = Flask(__name__)

# --- Configuration Flask Standard ---
# Clé secrète FORTEMENT recommandée (vous l'avez déjà)
# Gardez-la secrète en production !
app.config['SECRET_KEY'] = os.getenv('FLASK_SECRET_KEY', 'une-super-cle-secrete-a-changer')

# Configuration pour les uploads (vous l'avez déjà)
UPLOAD_FOLDER = 'temp'
ALLOWED_EXTENSIONS = {'txt', 'pdf', 'png', 'jpg', 'jpeg'}
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 25 * 1024 * 1024  # Limite de taille (ex: 25MB)

# Créer le dossier temp s'il n'existe pas (vous l'avez déjà)
os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True)
print(f"Dossier d'upload configuré : {os.path.abspath(UPLOAD_FOLDER)}")

# --- Configuration pour Flask-Session (Backend Filesystem) ---
app.config['SESSION_TYPE'] = 'filesystem'  # Indique d'utiliser le stockage par fichiers
app.config['SESSION_PERMANENT'] = False  # La session expire quand le navigateur est fermé
app.config['SESSION_USE_SIGNER'] = True  # Signe l'ID de session dans le cookie pour sécurité
app.config['SESSION_FILE_DIR'] = os.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)), 'flask_session') # Chemin où stocker les fichiers de session
# os.path.join(...) crée un chemin vers un dossier nommé 'flask_session'
# à côté de votre fichier app.py

# Crée le dossier pour les sessions filesystem s'il n'existe pas
os.makedirs(app.config['SESSION_FILE_DIR'], exist_ok=True)
print(f"Dossier pour les sessions serveur configuré : {app.config['SESSION_FILE_DIR']}")


# --- Initialisation de Flask-Session ---
# Doit être fait APRÈS avoir défini la configuration de session
server_session = Session(app) # <-- Lie l'extension à votre application

# --- Configuration de l'API Gemini ---
MODEL_FLASH = 'gemini-2.0-flash' # Default model
MODEL_PRO = 'gemini-2.5-pro-exp-03-25' # Advanced model
# ASSUREZ-VOUS QUE SYSTEM_INSTRUCTION EST BIEN DÉFINI ICI OU CHARGÉ
SYSTEM_INSTRUCTION = "Tu es un assistant intelligent et amical nommé Mariam. Tu assistes les utilisateurs au mieux de tes capacités. Tu as été créé par Aenir."
SAFETY_SETTINGS = [
    {"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
]
GEMINI_CONFIGURED = False
try:
    gemini_api_key = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
    if not gemini_api_key:
        print("ERREUR: Clé API GOOGLE_API_KEY manquante dans le fichier .env")
    else:
        genai.configure(api_key=gemini_api_key)
        # Just configure, don't create model instance yet
        # Check if we can list models as a basic configuration test
        models_list = [m.name for m in genai.list_models()]
        if f'models/{MODEL_FLASH}' in models_list and f'models/{MODEL_PRO}' in models_list:
             print(f"Configuration Gemini effectuée. Modèles requis ({MODEL_FLASH}, {MODEL_PRO}) disponibles.")
             print(f"System instruction: {SYSTEM_INSTRUCTION}")
             GEMINI_CONFIGURED = True
        else:
            print(f"ERREUR: Les modèles requis ({MODEL_FLASH}, {MODEL_PRO}) ne sont pas tous disponibles via l'API.")
            print(f"Modèles trouvés: {models_list}")

except Exception as e:
    print(f"ERREUR Critique lors de la configuration initiale de Gemini : {e}")
    print("L'application fonctionnera sans les fonctionnalités IA.")

# --- Fonctions Utilitaires ---

def allowed_file(filename):
    """Vérifie si l'extension du fichier est autorisée."""
    return '.' in filename and \
           filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in ALLOWED_EXTENSIONS

def perform_web_search(query):
    """Effectue une recherche web via l'API Serper."""
    serper_api_key = os.getenv("SERPER_API_KEY")
    if not serper_api_key:
        print("AVERTISSEMENT: Clé API SERPER_API_KEY manquante. Recherche web désactivée.")
        return None

    search_url = "https://google.serper.dev/search"
    headers = {
        'X-API-KEY': serper_api_key,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    payload = json.dumps({"q": query, "gl": "fr", "hl": "fr"}) # Ajout localisation FR

    try:
        print(f"Recherche Serper pour: '{query}'")
        response = requests.post(search_url, headers=headers, data=payload, timeout=10)
        response.raise_for_status() # Lève une exception pour les erreurs HTTP (4xx, 5xx)
        data = response.json()
        print("Résultats de recherche Serper obtenus.")
        # print(json.dumps(data, indent=2)) # Décommenter pour voir les résultats bruts
        return data
    except requests.exceptions.Timeout:
        print("Erreur lors de la recherche web : Timeout")
        return None
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Erreur lors de la recherche web : {e}")
        # Essayer de lire le corps de la réponse d'erreur si possible
        try:
            error_details = e.response.json()
            print(f"Détails de l'erreur Serper: {error_details}")
        except:
            pass # Ignorer si le corps n'est pas JSON ou n'existe pas
        return None
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"Erreur lors du décodage de la réponse JSON de Serper : {e}")
        print(f"Réponse reçue (texte brut) : {response.text}")
        return None

def format_search_results(data):
    """Met en forme les résultats de recherche (format Markdown)."""
    if not data:
        return "Aucun résultat de recherche web trouvé pertinent."

    results = []

    # Réponse directe (Answer Box)
    if data.get('answerBox'):
        ab = data['answerBox']
        title = ab.get('title', '')
        snippet = ab.get('snippet') or ab.get('answer', '')
        if snippet:
            results.append(f"**Réponse rapide : {title}**\n{snippet}\n")

    # Knowledge Graph
    if data.get('knowledgeGraph'):
        kg = data['knowledgeGraph']
        title = kg.get('title', '')
        type = kg.get('type', '')
        description = kg.get('description', '')
        if title and description:
             results.append(f"**{title} ({type})**\n{description}\n")
        if kg.get('attributes'):
             results.append("\n**Attributs :**") # Ajout titre pour clarté
             for attr, value in kg['attributes'].items():
                  results.append(f"- {attr}: {value}")
             results.append("") # Ligne vide après les attributs


    # Résultats organiques
    if data.get('organic'):
        results.append("**Pages web pertinentes :**")
        for i, item in enumerate(data['organic'][:3], 1): # Top 3
            title = item.get('title', 'Sans titre')
            link = item.get('link', '#')
            snippet = item.get('snippet', 'Pas de description.')
            results.append(f"{i}. **[{title}]({link})**\n   {snippet}\n")

    # People Also Ask
    if data.get('peopleAlsoAsk'):
        results.append("**Questions liées :**")
        for i, item in enumerate(data['peopleAlsoAsk'][:2], 1): # Top 2
             results.append(f"- {item.get('question', '')}")


    if not results:
        return "Aucun résultat structuré trouvé dans la recherche web."

    return "\n".join(results)

def prepare_gemini_history(chat_history):
    """Convertit l'historique stocké en session au format attendu par Gemini API."""
    gemini_history = []
    # Itérer sur une copie pour éviter les problèmes si on modifie pendant l'itération (peu probable ici mais bonne pratique)
    for message in list(chat_history):
        role = 'user' if message.get('role') == 'user' else 'model'
        # Utiliser le 'raw_text' stocké pour Gemini
        text_part = message.get('raw_text') # Utiliser get pour éviter KeyError si 'raw_text' manque
        if text_part is None:
             print(f"AVERTISSEMENT: 'raw_text' manquant pour un message {role}, utilisation de 'text'. Message: {message.get('text', '')[:50]}...")
             text_part = message.get('text', '') # Fallback vers 'text' si raw_text est absent

        # Vérifier si text_part n'est pas vide avant d'ajouter
        if text_part:
            parts = [text_part]
            # NOTE: La gestion des fichiers des tours PRÉCÉDENTS n'est pas gérée ici.
            # L'API generate_content se concentre généralement sur le fichier du tour ACTUEL.
            gemini_history.append({'role': role, 'parts': parts})
        else:
            print(f"AVERTISSEMENT: Message vide détecté et ignoré pour l'historique Gemini (role: {role}).")

    return gemini_history

# --- Routes Flask ---

@app.route('/')
def root():
    """Sert la page HTML principale."""
    # Pas besoin de toucher à l'historique ici, le frontend le demandera via /api/history
    return render_template('index.html')

@app.route('/api/history', methods=['GET'])
def get_history():
    """Fournit l'historique de chat stocké en session au format JSON."""
    # Flask-Session gère la session (filesystem dans ce cas)
    if 'chat_history' not in session:
        session['chat_history'] = []

    # Préparer l'historique pour l'affichage (contient déjà le HTML pour l'assistant)
    # Il est crucial que les messages stockés aient 'role' et 'text'
    display_history = []
    for msg in session.get('chat_history', []):
         # Vérification minimale pour éviter les erreurs si la structure est corrompue
         if isinstance(msg, dict) and 'role' in msg and 'text' in msg:
             display_history.append({
                 'role': msg.get('role'),
                 'text': msg.get('text')
             })
         else:
             print(f"AVERTISSEMENT: Format de message invalide dans l'historique de session ignoré: {msg}")


    print(f"API: Récupération de l'historique ({len(display_history)} messages depuis la session serveur)")
    return jsonify({'success': True, 'history': display_history})

@app.route('/api/chat', methods=['POST'])
def chat_api():
    """Gère les nouvelles requêtes de chat via AJAX."""
    if not GEMINI_CONFIGURED:
        print("API ERREUR: Tentative d'appel à /api/chat sans configuration Gemini valide.")
        return jsonify({'success': False, 'error': "Le service IA n'est pas configuré correctement."}), 503 # Service Unavailable

    # Récupération des données du formulaire
    prompt = request.form.get('prompt', '').strip()
    use_web_search_str = request.form.get('web_search', 'false') # 'true' ou 'false'
    use_web_search = use_web_search_str.lower() == 'true'
    file = request.files.get('file')
    use_advanced_str = request.form.get('advanced_reasoning', 'false') # Get the new flag
    use_advanced = use_advanced_str.lower() == 'true'

    # Validation simple
    if not prompt and not file:
        return jsonify({'success': False, 'error': 'Veuillez fournir un message ou un fichier.'}), 400

    print(f"\n--- Nouvelle requête /api/chat ---")
    print(f"Prompt reçu: '{prompt[:50]}...'")
    print(f"Recherche Web activée: {use_web_search}")
    print(f"Raisonnement avancé demandé: {use_advanced}")
    print(f"Fichier reçu: {file.filename if file else 'Aucun'}")

    # Initialiser l'historique de session si nécessaire (géré par Flask-Session)
    if 'chat_history' not in session:
        session['chat_history'] = []

    uploaded_gemini_file = None # L'objet fichier retourné par genai.upload_file
    uploaded_filename = None    # Juste le nom du fichier pour référence/affichage
    filepath_to_delete = None   # Chemin du fichier local à supprimer après traitement

    # --- Gestion de l'upload de fichier ---
    if file and file.filename != '':
        if allowed_file(file.filename):
            try:
                filename = secure_filename(file.filename)
                filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)
                file.save(filepath)
                filepath_to_delete = filepath # Marquer pour suppression
                uploaded_filename = filename
                print(f"Fichier '{filename}' sauvegardé temporairement dans '{filepath}'")

                # Détecter le MimeType pour Gemini
                mime_type = mimetypes.guess_type(filepath)[0]
                if not mime_type:
                    mime_type = 'application/octet-stream' # Fallback
                    print(f"AVERTISSEMENT: Impossible de deviner le MimeType pour '{filename}', utilisation de '{mime_type}'.")

                # Uploader vers Google AI (peut prendre du temps)
                print(f"Upload du fichier vers Google AI (MimeType: {mime_type})...")
                # Note: L'API upload_file est générique et ne dépend pas du modèle Flash/Pro
                uploaded_gemini_file = genai.upload_file(path=filepath, mime_type=mime_type)
                print(f"Fichier '{uploaded_gemini_file.name}' uploadé avec succès vers Google AI.")

            except Exception as e:
                print(f"ERREUR Critique lors du traitement/upload du fichier '{filename}': {e}")
                # Supprimer le fichier local même en cas d'erreur d'upload Gemini
                if filepath_to_delete and os.path.exists(filepath_to_delete):
                    try:
                        os.remove(filepath_to_delete)
                        print(f"Fichier temporaire '{filepath_to_delete}' supprimé après erreur.")
                    except OSError as del_e:
                         print(f"Erreur lors de la suppression du fichier temporaire après erreur: {del_e}")
                # Renvoyer une erreur claire au client
                return jsonify({'success': False, 'error': f"Erreur lors du traitement du fichier: {e}"}), 500
        else:
            print(f"ERREUR: Type de fichier non autorisé: {file.filename}")
            return jsonify({'success': False, 'error': f"Type de fichier non autorisé. Extensions permises: {', '.join(ALLOWED_EXTENSIONS)}"}), 400

    # --- Préparation du message utilisateur pour l'historique et Gemini ---
    # Texte brut pour Gemini (et pour l'historique interne)
    raw_user_text = prompt
    # Texte pour l'affichage dans l'interface (peut inclure le nom de fichier)
    display_user_text = f"[{uploaded_filename}] {prompt}" if uploaded_filename and prompt else (prompt or f"[{uploaded_filename}]")

    # Ajout à l'historique de session
    user_history_entry = {
        'role': 'user',
        'text': display_user_text, # Pour get_history et potentiellement debug
        'raw_text': raw_user_text,   # Pour l'envoi à Gemini via prepare_gemini_history
        # On ne stocke PAS l'objet 'uploaded_gemini_file' dans la session
    }
    # Vérifier que l'historique est bien une liste avant d'ajouter
    if not isinstance(session.get('chat_history'), list):
        print("ERREUR: chat_history dans la session n'est pas une liste! Réinitialisation.")
        session['chat_history'] = []
    session['chat_history'].append(user_history_entry)
    # session.modified = True # Normalement plus nécessaire avec Flask-Session Filesystem/Redis etc.
                               # mais ne fait pas de mal de le laisser pour l'instant.

    # --- Préparation des 'parts' pour l'appel Gemini ACTUEL ---
    current_gemini_parts = []
    if uploaded_gemini_file:
        # Important: Ne pas envoyer l'objet fichier lui-même si le prompt est vide.
        # Gemini pourrait avoir du mal à l'interpréter sans contexte textuel.
        if raw_user_text:
             current_gemini_parts.append(uploaded_gemini_file)
        else:
             # Si seulement un fichier est envoyé, créer un prompt minimal
             raw_user_text = f"Décris le contenu de ce fichier : {uploaded_filename}"
             print(f"INFO: Fichier seul détecté, utilisation du prompt généré: '{raw_user_text}'")
             current_gemini_parts.append(uploaded_gemini_file)


    final_prompt_for_gemini = raw_user_text # Commencer avec le texte brut (potentiellement généré ci-dessus)

    # --- Recherche Web (si activée et si un prompt textuel existe) ---
    if use_web_search and raw_user_text: # Vérifier qu'on a bien du texte pour chercher
        print("Activation de la recherche web...")
        search_data = perform_web_search(raw_user_text)
        if search_data:
            formatted_results = format_search_results(search_data)
            # Construire un prompt enrichi pour Gemini
            final_prompt_for_gemini = f"""Voici la question originale de l'utilisateur:
"{raw_user_text}"

J'ai effectué une recherche web et voici les informations pertinentes trouvées:
--- DEBUT RESULTATS WEB ---
{formatted_results}
--- FIN RESULTATS WEB ---

En te basant sur ces informations ET sur ta connaissance générale, fournis une réponse complète et bien structurée à la question originale de l'utilisateur."""
            print("Prompt enrichi avec les résultats de recherche web.")
        else:
            print("Aucun résultat de recherche web pertinent trouvé ou erreur, utilisation du prompt original/généré.")
            # final_prompt_for_gemini reste raw_user_text ou le prompt généré

    # Ajouter le texte (potentiellement enrichi) aux parts pour Gemini UNIQUEMENT s'il y a du texte
    if final_prompt_for_gemini:
         current_gemini_parts.append(final_prompt_for_gemini)
    elif not current_gemini_parts: # Si on n'a ni fichier utile ni texte
         print("ERREUR: Aucune donnée (texte ou fichier valide) à envoyer à Gemini.")
         # Retirer le message utilisateur vide ajouté précédemment
         if session.get('chat_history'):
            session['chat_history'].pop()
         return jsonify({'success': False, 'error': "Impossible d'envoyer une requête vide à l'IA."}), 400


    # --- Appel à l'API Gemini ---
    try:
        # Préparer l'historique des messages PRÉCÉDENTS
        # Utiliser une copie de la session pour éviter les modifications pendant la préparation
        history_copy = list(session.get('chat_history', []))
        gemini_history = prepare_gemini_history(history_copy[:-1]) # Exclut le message actuel
        print(f"Préparation de l'appel Gemini avec {len(gemini_history)} messages d'historique.")

        # Construire le contenu complet pour l'appel
        contents_for_gemini = gemini_history + [{'role': 'user', 'parts': current_gemini_parts}]

        # DEBUG: Afficher ce qui va être envoyé (peut être très verbeux)
        # print("--- Contenu envoyé à Gemini ---")
        # import pprint
        # pprint.pprint(contents_for_gemini)
        # print("-----------------------------")


        # Choisir le nom du modèle à utiliser
        selected_model_name = MODEL_PRO if use_advanced else MODEL_FLASH
        print(f"Utilisation du modèle Gemini: {selected_model_name}")

        # Créer l'instance du modèle spécifique pour cette requête
        # Réutiliser les paramètres globaux (safety, system instruction)
        active_model = genai.GenerativeModel(
            model_name=selected_model_name,
            safety_settings=SAFETY_SETTINGS, # defined globally
            system_instruction=SYSTEM_INSTRUCTION # defined globally
        )

        # Appel API
        print(f"Envoi de la requête à {selected_model_name}...")
        # Utilisation de generate_content en mode non-streamé
        response = active_model.generate_content(contents_for_gemini)
        # print(response) # Décommenter pour voir la réponse brute de l'API

        # Extraire le texte de la réponse (gestion d'erreur potentielle ici si la réponse est bloquée etc.)
        # Gérer le cas où la réponse est bloquée par les safety settings
        response_text_raw = ""
        response_html = ""
        try:
             # Vérifier si la réponse a des 'parts' avant d'essayer d'accéder à .text
             if response.parts:
                response_text_raw = response.text # .text concatène les parts textuelles
             else:
                # Si pas de parts, vérifier le prompt_feedback pour la raison (blocage probable)
                print(f"AVERTISSEMENT: Réponse de Gemini sans contenu textuel ('parts'). Feedback: {response.prompt_feedback}")
                # Donner un message d'erreur plus informatif basé sur le feedback si possible
                if response.prompt_feedback and response.prompt_feedback.block_reason:
                    reason = response.prompt_feedback.block_reason.name # Ex: 'SAFETY', 'OTHER'
                    response_text_raw = f"Désolé, ma réponse a été bloquée ({reason})."
                    # Si SAFETY, vérifier les ratings spécifiques si disponibles
                    if reason == 'SAFETY' and response.prompt_feedback.safety_ratings:
                        blocked_categories = [r.category.name for r in response.prompt_feedback.safety_ratings if r.probability.name not in ['NEGLIGIBLE', 'LOW']]
                        if blocked_categories:
                            response_text_raw += f" Catégories potentiellement concernées: {', '.join(blocked_categories)}."

                else:
                     response_text_raw = "Désolé, je n'ai pas pu générer de réponse pour cette demande."


             # Convertir en HTML même si c'est un message d'erreur
             response_html = markdown.markdown(response_text_raw, extensions=['fenced_code', 'tables', 'nl2br'])

        except ValueError as e:
            # Gérer le cas où .text échoue même avec des parts (rare, mais possible si structure inattendue)
            print(f"ERREUR: Impossible d'extraire le texte de la réponse Gemini. Erreur: {e}")
            print(f"Réponse brute: {response}")
            print(f"Feedback: {response.prompt_feedback}")
            response_text_raw = "Désolé, une erreur interne est survenue lors de la lecture de la réponse."
            response_html = markdown.markdown(response_text_raw)
        except Exception as e_resp: # Capturer toute autre exception inattendue
            print(f"ERREUR INATTENDUE lors du traitement de la réponse Gemini : {e_resp}")
            print(f"Réponse brute: {response}")
            response_text_raw = f"Désolé, une erreur inattendue est survenue ({type(e_resp).__name__})."
            response_html = markdown.markdown(response_text_raw)


        print(f"Réponse reçue de Gemini (brute, début): '{response_text_raw[:100]}...'")
        if response_html != response_text_raw: # Log seulement si Markdown a fait quelque chose
             print("Réponse convertie en HTML.")


        # Ajouter la réponse de l'assistant à l'historique de session
        assistant_history_entry = {
            'role': 'assistant',
            'text': response_html,      # HTML pour l'affichage via get_history
            'raw_text': response_text_raw # Texte brut pour les futurs appels Gemini
        }
        # Re-vérifier que l'historique est une liste avant d'ajouter
        if not isinstance(session.get('chat_history'), list):
            print("ERREUR: chat_history dans la session n'est pas une liste avant ajout assistant! Réinitialisation.")
            session['chat_history'] = [user_history_entry] # Garder au moins le user msg
        session['chat_history'].append(assistant_history_entry)
        # session.modified = True # Probablement pas nécessaire mais sans danger

        # Renvoyer la réponse HTML au frontend
        print("Envoi de la réponse HTML au client.")
        return jsonify({'success': True, 'message': response_html})

    except Exception as e:
        print(f"ERREUR Critique lors de l'appel à Gemini ou du traitement de la réponse : {e}")
        # En cas d'erreur, retirer le dernier message utilisateur de l'historique
        # pour éviter les boucles d'erreur si le message lui-même pose problème.
        # Vérifier si l'historique n'est pas vide avant de pop
        current_history = session.get('chat_history')
        if isinstance(current_history, list) and current_history:
            try:
                # S'assurer que le dernier élément était bien le message utilisateur
                if current_history[-1].get('role') == 'user':
                    current_history.pop()
                    # session.modified = True # Si on modifie directement la liste obtenue par .get()
                    print("Le dernier message utilisateur a été retiré de l'historique suite à l'erreur.")
                else:
                    print("Le dernier message n'était pas 'user', historique non modifié après erreur.")
            except Exception as pop_e:
                 print(f"Erreur lors de la tentative de retrait du message utilisateur de l'historique: {pop_e}")
        else:
            print("L'historique était vide ou invalide lors de l'erreur.")

        # Renvoyer une erreur générique mais informative
        return jsonify({'success': False, 'error': f"Une erreur interne est survenue lors de la génération de la réponse. Détails: {e}"}), 500

    finally:
        # --- Nettoyage du fichier uploadé vers Google AI ---
        if uploaded_gemini_file:
             try:
                 print(f"Tentative de suppression du fichier Google AI : {uploaded_gemini_file.name}")
                 genai.delete_file(uploaded_gemini_file.name)
                 print(f"Fichier Google AI '{uploaded_gemini_file.name}' supprimé.")
             except Exception as e_del_gcp:
                 # Ne pas bloquer l'utilisateur pour ça, juste logguer
                 print(f"AVERTISSEMENT: Échec de la suppression du fichier Google AI '{uploaded_gemini_file.name}': {e_del_gcp}")


        # --- Nettoyage du fichier temporaire local ---
        if filepath_to_delete and os.path.exists(filepath_to_delete):
            try:
                os.remove(filepath_to_delete)
                print(f"Fichier temporaire local '{filepath_to_delete}' supprimé avec succès.")
            except OSError as e_del_local:
                print(f"ERREUR lors de la suppression du fichier temporaire local '{filepath_to_delete}': {e_del_local}")


@app.route('/clear', methods=['POST'])
def clear_chat():
    """Efface l'historique de chat dans la session."""
    session.clear() # Efface toutes les données de la session serveur actuelle
    print("API: Historique de chat effacé via /clear (session serveur).")

    # Adapter la réponse selon si c'est une requête AJAX (fetch) ou une soumission classique
    is_ajax = 'XMLHttpRequest' == request.headers.get('X-Requested-With') or \
              'application/json' in request.headers.get('Accept', '')

    if is_ajax:
         return jsonify({'success': True, 'message': 'Historique effacé.'})
    else:
        # Comportement pour une soumission de formulaire classique (si jamais utilisé)
        flash("Conversation effacée.", "info")
        return redirect(url_for('root')) # Redirige vers la racine


# --- Démarrage de l'application ---
if __name__ == '__main__':
    print("Démarrage du serveur Flask...")
    # Utiliser host='0.0.0.0' pour rendre accessible sur le réseau local
    # debug=True est pratique pour le développement, mais à désactiver en production !
    # Utiliser un port différent si le port 5000 est déjà pris
    port = int(os.environ.get('PORT', 5001))
    # Mettre debug=False pour la production
    app.run(debug=False, host='0.0.0.0', port=port)
# --- END OF FILE app.py ---