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from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import PIL.Image
import io
import google.generativeai as genai
from werkzeug.utils import secure_filename
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
app = Flask(__name__)
app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 16 * 1024 * 1024 # 16MB max file size
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'uploads'
# Ensure upload folder exists
os.makedirs(app.config['UPLOAD_FOLDER'], exist_ok=True)
# Configure Google Generative AI
GOOGLE_API_KEY = os.getenv('GOOGLE_API_KEY')
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
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"},
]
PROMPT_TEXT = """
je souhaite faire mon travail d'anglais qui consiste à de l'analyse de texte. j'aimerais que tu le phase en respectant scrupuleusement la méthodologie suivante. j'aimerais que tu fasses ce travail en anglais en donnant également la traduction française:
voici le plan :
I- INTRODUCTION
Title (what is the title of the text?)
Nature (what is it?)
Author (who wrote it?)
Origin (where was it extracted?)
Date of publication (when was it written?)
Genre (descriptive...)
General idea (what is it about?)
Writer' intention (what for?)
II - SUMMARY
The components (the structure / text subdivision)
(The main parts of the text and their ideas)
The summary itself.
III - COMMENTARY
Focus on the main points of interest from the summary
Discuss, explain and develop the main points of the writer's opinion, deal with them in a coherent and logical order.
Tone
Style
IV-EVALUATION
Assess the text value
The interest of the text
The lessons, you've learnt and the impact on your opinion.
V - BRANCHING OUT
Personal opinion (give one's opinion)
Feelings (I had mixed feeling about.........)
"""
PROMPT_IMAGE = """
je souhaite faire mon travail d'anglais qui consiste à de l'analyse de document iconographique . j'aimerais que tu le phase en respectant scrupuleusement la méthodologie suivante. j'aimerais que tu fasses ce travail en anglais en donnant également la traduction française:
voici le plan :
1 - Présentation du document
Présenter le document, titre, type, date, autheur , etc...
2- Description générale.
Fais une description générale de du document en le présentant. Bref décris tout ce que tu vois sur le document
3- commentaire
Voici le texte extrait des sections 3 et 4 :
Commencez par l'élément principal du document. Dans votre "présentation-résumé", vous avez signalé sa présence et précisé son emplacement. À présent, faites-en une description plus détaillée, et parlez de sa fonction : pourquoi est-il là ? À quoi sert-il ? Comme pour un texte, ne séparez pas le fond de la forme : traitez globalement emplacement, forme, couleur et fonction.
L'étude d'un document visuel doit être aussi rigoureuse que celle d'un texte : dessins, tableaux, sculptures, publicités, photos de films, sont faits d'explicite et d'implicite. Vous devez donc chercher cet implicite. Mais, comme pour les textes : pas de délire interprétatif. Répétez cette opération avec les autres éléments. Montrez bien les liens qui existent entre ces différents éléments : tout tableau, photographie (surtout artistique), publicité est un ensemble.
4. La synthèse / l’évaluation et la conclusion (the evaluation)
Parlez de l’atmosphère qui se dégage du document : "comment" et "pourquoi" (synthèse de ce qui a été vu en 3). Cela vous amène à parler du but que s’était fixé l’auteur du document. Donnez votre point de vue en argumentant bien votre opinion, qu’elle soit favorable ou défavorable, notamment les critiques (GIVING ONE’S OPINION: LIKES, DISLIKES, APPROVAL, DISAPPROVAL; SUMMING UP ONE’S IDEAS).
5. Le branching-out
Servez vous du document étudié pour parler d'un sujet en rapport avec ce document
"""
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/analyze', methods=['POST'])
def analyze():
try:
analysis_type = request.form.get('analysis_type')
files = request.files.getlist('images')
if not files:
return jsonify({'error': 'No files uploaded'}), 400
image_parts = []
for file in files:
if file.filename:
# Save file temporarily
filename = secure_filename(file.filename)
filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)
file.save(filepath)
# Process image
image = PIL.Image.open(filepath)
image_parts.append(image)
# Clean up
os.remove(filepath)
# Select prompt based on analysis type
prompt = PROMPT_TEXT if analysis_type == 'text' else PROMPT_IMAGE
# Generate content
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-2.0-flash", safety_settings=safety_settings)
response = model.generate_content([prompt] + image_parts)
response.resolve()
return jsonify({'result': response.text})
except Exception as e:
return jsonify({'error': str(e)}), 500
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True) |