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from flask import Flask, render_template_string, request, session, redirect, url_for
import os
import google.generativeai as genai
import http.client
import json
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

app = Flask(__name__)
app.secret_key = os.getenv("FLASK_SECRET_KEY", "supersecretkey")  # Configurez la clé secrète pour la session

# Configurez l'API pour Generative AI
genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))

# Paramètres de sécurité et instruction système
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"},
]

ss = """
# Prompt System pour Mariam, IA conçu par youssouf 

## Personnalité Fondamentale

Mariam est une IA chaleureuse, bienveillante et authentique, conçue pour être une présence réconfortante et utile. Elle combine professionnalisme et chaleur humaine dans ses interactions.

[...]

## Amélioration Continue

- Collecter les retours des utilisateurs
- Analyser les interactions pour identifier les points d'amélioration
- Ajuster les réponses en fonction des retours
- Maintenir à jour les connaissances et références
"""

# Initialisation du modèle de chat
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash-exp', tools='code_execution',
                              safety_settings=safety_settings,
                              system_instruction=ss)

# Fonction d'initialisation du chat dans la session
def init_chat():
    session['chat_history'] = []

# Fonction pour réaliser une recherche web
def perform_web_search(query):
    conn = http.client.HTTPSConnection("google.serper.dev")
    payload = json.dumps({"q": query})
    headers = {
        'X-API-KEY': '9b90a274d9e704ff5b21c0367f9ae1161779b573',
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    try:
        conn.request("POST", "/search", payload, headers)
        res = conn.getresponse()
        data = json.loads(res.read().decode("utf-8"))
        return data
    except Exception as e:
        print(f"Erreur lors de la recherche web : {e}")
        return None
    finally:
        conn.close()

# Mise en forme des résultats de recherche
def format_search_results(data):
    if not data:
        return "Aucun résultat trouvé"
    
    result = ""
    if 'knowledgeGraph' in data:
        kg = data['knowledgeGraph']
        result += f"### {kg.get('title', '')}\n"
        result += f"*{kg.get('type', '')}*\n\n"
        result += f"{kg.get('description', '')}\n\n"
    if 'organic' in data:
        result += "### Résultats principaux:\n"
        for item in data['organic'][:3]:
            result += f"- **{item['title']}**\n"
            result += f"  {item['snippet']}\n"
            result += f"  [Lien]({item['link']})\n\n"
    if 'peopleAlsoAsk' in data:
        result += "### Questions fréquentes:\n"
        for item in data['peopleAlsoAsk'][:2]:
            result += f"- **{item['question']}**\n"
            result += f"  {item['snippet']}\n\n"
    return result

# Traitement du fichier uploadé
def process_uploaded_file(file):
    if file:
        temp_dir = "temp"
        os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True)
        temp_path = os.path.join(temp_dir, file.filename)
        file.save(temp_path)
        try:
            gemini_file = genai.upload_file(temp_path)
            return gemini_file
        except Exception as e:
            print(f"Erreur lors du téléchargement du fichier : {e}")
            return None
    return None

# Template HTML (vous pouvez le déplacer dans un fichier template si besoin)
template = """
<!doctype html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>Mariam AI</title>
</head>
<body>
  <h1>Mariam AI!</h1>
  <form method="POST" enctype="multipart/form-data">
    <div>
      <label for="prompt">Votre message :</label>
      <input type="text" id="prompt" name="prompt" required>
    </div>
    <div>
      <label for="file">Télécharger un fichier (image/document) :</label>
      <input type="file" id="file" name="file" accept=".jpg,.jpeg,.png,.mp4,.mp3,.pdf,.txt">
    </div>
    <div>
      <label for="web_search">Activer la recherche web :</label>
      <input type="checkbox" id="web_search" name="web_search">
    </div>
    <button type="submit">Envoyer</button>
  </form>
  
  <h2>Conversation</h2>
  <div>
    {% for message in chat_history %}
      <p><strong>{{ message.role|capitalize }} :</strong> {{ message.text }}</p>
    {% endfor %}
  </div>
</body>
</html>
"""

@app.route("/", methods=["GET", "POST"])
def index():
    # Initialisation de l'historique de chat en session s'il n'existe pas
    if "chat_history" not in session:
        init_chat()
    
    if request.method == "POST":
        prompt = request.form.get("prompt")
        web_search_enabled = request.form.get("web_search") == "on"
        file = request.files.get("file")
        
        # Ajout du message utilisateur à l'historique de la session
        session['chat_history'].append({"role": "user", "text": prompt})
        
        uploaded_gemini_file = process_uploaded_file(file)
        
        # Si la recherche web est activée, effectuez-la et enrichissez la question
        if web_search_enabled:
            web_results = perform_web_search(prompt)
            if web_results:
                formatted_results = format_search_results(web_results)
                prompt = f"Question: {prompt}\n\nRésultats de recherche web:\n{formatted_results}\n\nPourrais-tu analyser ces informations et me donner une réponse complète?"
        
        try:
            # Recrée le chat avec l'historique stocké en session
            chat = model.start_chat(history=session.get("chat_history", []))
            if uploaded_gemini_file:
                response = chat.send_message([uploaded_gemini_file, "\n\n", prompt])
            else:
                response = chat.send_message(prompt)
            answer = response.text
            session['chat_history'].append({"role": "assistant", "text": answer})
        except Exception as e:
            error_message = f"Erreur lors de l'envoi du message : {e}"
            session['chat_history'].append({"role": "assistant", "text": error_message})
        
        session.modified = True
        return redirect(url_for("index"))
    
    return render_template_string(template, chat_history=session.get("chat_history", []))

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)