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from flask import Flask, request, render_template, jsonify | |
import PIL.Image | |
import google.generativeai as genai | |
import os | |
from tempfile import NamedTemporaryFile | |
app = Flask(__name__) | |
# Configuration de Gemini | |
generation_config = { | |
"temperature": 1, | |
"max_output_tokens": 8192, | |
} | |
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" | |
}, | |
] | |
GOOGLE_API_KEY = os.environ.get("TOKEN") | |
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY) | |
def generer_histoire(sujet, points): | |
prompt = f""" | |
je souhaite faire mon travail d'histoire sous forme de dissertation. le thème {sujet} et les différents point a détaillé sont : {points} | |
Voici la méthodologie que tu devras scrupuleusement respecté pour la dissertation et assure toi d'intégrer les connecteur logique pour débuter les arguments Je veux un travail bien détaillé. commence directement ta réponse par l'introduction : | |
Introduction | |
Amorce | |
Problématique | |
Annonce du plan(les points ) | |
Développement(il y a trois points et donc une partie pour chaque points ) | |
1er partie | |
Phrase chapeau ( Avec annonce des deux arguments) | |
Argument 1+ explication+ exemple | |
Argument 2 + explication + exemple | |
Transition | |
2eme partie | |
Phrase chapeau ( Avec annonce des deux arguments) | |
Argument 1+ explication+ exemple | |
Argument 2 + explication + exemple | |
Transition | |
3eme partie | |
Phrase chapeau ( Avec annonce des deux arguments) | |
Argument 1+ explication+ exemple | |
Argument 2 + explication + exemple | |
Conclusion | |
bilan | |
question d'ouverture | |
""" | |
model = genai.GenerativeModel('gemini-exp-1206', generation_config=generation_config, safety_settings=safety_settings) | |
response = model.generate_content(prompt, request_options={"timeout": 600}) | |
return response.text | |
def index(): | |
return render_template('histoire.html') | |
def submit_histoire(): | |
# Récupération des données | |
sujet = request.form.get('sujet-histoire', '').strip() | |
points = [ | |
request.form.get('pointt1-histoire', '').strip(), | |
request.form.get('point2-histoire', '').strip(), | |
request.form.get('point3-histoire', '').strip() | |
] | |
if not sujet or not all(points): | |
return jsonify({"error": "Tous les champs sont obligatoires"}), 400 | |
try: | |
dissertation = generer_histoire(sujet,points) | |
return jsonify({"output": dissertation}), 200 | |
except Exception as e: | |
return jsonify({"error": str(e)}), 500 | |
def submit_geographie(): | |
# Récupération des données | |
sujet = request.form.get('sujet-geographie', '').strip() | |
points = [ | |
request.form.get('point1-geographie', '').strip(), | |
request.form.get('point2-geographie', '').strip(), | |
request.form.get('point3-geographie', '').strip() | |
] | |
if not sujet or not all(points): | |
return jsonify({"error": "Tous les champs sont obligatoires"}), 400 | |
try: | |
# Génération de l'introduction | |
dissertation = generer_introduction(sujet,points, "géographie") | |
dissertation += "\n\n" | |
# Génération du développement | |
contexte = dissertation | |
for point in points: | |
section_texte, _ = rediger_section_geographie(sujet, point, contexte) | |
dissertation += section_texte + "\n\n" | |
contexte = dissertation | |
# Génération de la conclusion | |
dissertation += generer_conclusion(sujet, dissertation, "géographie") | |
return jsonify({"output": dissertation}), 200 | |
except Exception as e: | |
return jsonify({"error": str(e)}), 500 | |
def analyze_images(images, prompt): | |
"""Analyse les images fournies et génère une réponse textuelle.""" | |
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision') | |
response = model.generate_content( | |
[prompt, *images], | |
generation_config=generation_config, | |
safety_settings=safety_settings | |
) | |
return response.text | |
def submit_histoire_type2(): | |
# Récupération des données | |
sujet = request.form.get('sujet-histoire-type2', '').strip() | |
if 'images-histoire-type2' not in request.files: | |
return jsonify({"error": "Aucune image n'a été envoyée."}), 400 | |
files = request.files.getlist('images-histoire-type2') | |
if not sujet: | |
return jsonify({"error": "Le champ sujet est obligatoire"}), 400 | |
images = [] | |
for file in files: | |
if file.filename == '': | |
return jsonify({"error": "Un ou plusieurs fichiers n'ont pas de nom."}), 400 | |
try: | |
img = PIL.Image.open(file) | |
images.append(img) | |
except Exception as e: | |
return jsonify({"error": f"Impossible de lire l'image : {file.filename}. Erreur : {str(e)}"}), 400 | |
try: | |
# Prompt pour l'analyse d'images en histoire | |
prompt = f""" | |
Sujet: {sujet} | |
Tu es un assistant spécialisé en histoire. Analyse les images fournies en lien avec le sujet donné. | |
Structure de la réponse : | |
1. Description de chaque image. | |
2. Analyse du lien entre les images et le sujet. | |
3. Synthèse et informations pertinentes déduites des images. | |
""" | |
# Analyse des images et génération de la réponse | |
response_text = analyze_images(images, prompt) | |
return jsonify({"output": response_text}), 200 | |
except Exception as e: | |
return jsonify({"error": str(e)}), 500 | |
def submit_geographie_type2(): | |
# Récupération des données | |
sujet = request.form.get('sujet-geographie-type2', '').strip() | |
if 'images-geographie-type2' not in request.files: | |
return jsonify({"error": "Aucune image n'a été envoyée."}), 400 | |
files = request.files.getlist('images-geographie-type2') | |
if not sujet: | |
return jsonify({"error": "Le champ sujet est obligatoire"}), 400 | |
images = [] | |
for file in files: | |
if file.filename == '': | |
return jsonify({"error": "Un ou plusieurs fichiers n'ont pas de nom."}), 40 |