Mariam-france / app.py
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Update app.py
8dc0ac2 verified
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import google.generativeai as genai
from google.generativeai import types
import os
from PIL import Image
import io
import logging
# Configuration du logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
app = Flask(__name__)
# Configuration de l'API Gemini
token = os.environ.get("TOKEN")
genai.configure(api_key=token)
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"},
]
# Define model names
STANDARD_MODEL_NAME = "gemini-2.0-flash" # Using latest flash
# MODIFICATION: Utilisation du nom de modèle Pro spécifié (attention: peut être expérimental/non disponible)
DEEPTHINK_MODEL_NAME = "gemini-2.5-pro-exp-03-25" # Using stable latest Pro model is generally safer
# DEEPTHINK_MODEL_NAME = "models/gemini-1.5-pro-exp-0325" # Si vous voulez absolument tester ce modèle expérimental spécifique
# Note: Les noms de modèles expérimentaux peuvent nécessiter un préfixe "models/"
# Default model instance (used for etude-texte)
default_model = genai.GenerativeModel(
model_name=STANDARD_MODEL_NAME,
generation_config=generation_config,
safety_settings=safety_settings
)
@app.route('/')
def index():
logging.info("Rendering index.html")
return render_template('index.html')
@app.route('/api/francais', methods=['POST'])
def gpt_francais():
"""Handles French questions with optional DeepThink model."""
logging.info("Received request at /api/francais")
french_prompt = request.form.get('sujet', '').strip()
choix = request.form.get('choix', '').strip()
style = request.form.get('style', '').strip()
# MODIFICATION: Lire le nouveau paramètre 'use_deepthink'
use_deepthink_str = request.form.get('use_deepthink', 'false')
use_deepthink = use_deepthink_str.lower() == 'true'
logging.info(f"Received data: french_prompt='{french_prompt}', choix='{choix}', style='{style}', use_deepthink='{use_deepthink}'")
if not french_prompt:
logging.warning("French prompt is empty.")
return jsonify({"output": "Veuillez saisir un thème."}), 400
# MODIFICATION: Sélectionner le nom du modèle basé sur use_deepthink
model_to_use_name = DEEPTHINK_MODEL_NAME if use_deepthink else STANDARD_MODEL_NAME
logging.info(f"Using model: {model_to_use_name}") # Log for debugging
# Le reste de la logique de construction du prompt reste identique...
if choix == "discuter":
prompt = f""" Je veux faire mon travail de français de niveau lycée sous la forme d'un travail argumentatif.
La question du travail est la suivante : "{french_prompt}". Tu devras discuter ce thème.
tu utiliseras la méthodologie suivante :
# INTRODUCTION:
- Approche par constat
- Problématique
- Annonce du plan
# DÉVELOPPEMENT:
## Partie 1 : Thèse
- Introduction partielle (énonce la thèse)
- Argument 1:
* Explications
* Illustration (exemple + explication)
- Argument 2:
* Explications
* Illustration (exemple + explication)
- Argument 3:
* Explications
* Illustration (exemple + explication)
# phrase de Transiton vers la deuxieme partie :
## Partie 2 : Antithèse
- Introduction partielle (énonce l'antithèse)
- Argument 1:
* Explications
* Illustration (exemple + explication)
- Argument 2:
* Explications
* Illustration (exemple + explication)
- Argument 3:
* Explications
* Illustration (exemple + explication)
#Conclusion
* Bilan (Synthèse des arguments pour et contre)
* Ouverture du sujet (sous forme de phrase interrogative )
Je veux que tu utilises un style d'écriture {style}."""
elif choix == "dissertation":
prompt = f""" Je veux faire mon travail de français de niveau lycée sous la forme d'une dissertation.
La question du travail est la suivante : "{french_prompt}". Tu devras traiter ce sujet de manière approfondie.
tu utiliseras la méthodologie suivante :
Présentation Globale de la Méthodologie de Dissertation.
Phase 1 : L'Introduction (en un seul paragraphe)
Amorce : Introduire le thème général lié au sujet.
Position du Sujet : Présenter l'auteur/œuvre (si pertinent), citer le sujet exact, et le reformuler pour montrer votre compréhension. C'est la Thèse initiale qui sera discutée.
Problématique : Poser la question centrale (ou les questions) que soulève cette thèse et qui guidera la discussion dialectique (Ex : Dans quelle mesure [Thèse] est-elle valide ? Ne faut-il pas considérer également [Antithèse] ? Comment dépasser cette opposition ?).
Annonce du Plan : Annoncer clairement les étapes thèse et antithèse :
L'analyse qui soutient la thèse (Ex : "Nous examinerons d'abord la pertinence de l'affirmation selon laquelle...") [Annonce Thèse].
L'analyse qui nuance ou contredit la thèse (Ex : "...avant de considérer les limites de ce point de vue en montrant que...") [Annonce Antithèse].
Phase 2 : Le Développement (en trois grandes parties distinctes)
Chaque partie est séparée par un saut de ligne et idéalement introduite par une courte transition. Chaque partie contient plusieurs paragraphes argumentatifs (structure A.I.E : Affirmation - Illustration/Exemple - Explication).
Partie 1 : La Thèse
Objectif : Explorer et justifier l'affirmation initiale du sujet. Vous défendez l'idée présentée.
Contenu : Développer 2 ou 3 arguments (chacun dans un paragraphe A.I.E) qui soutiennent la thèse, illustrés par des exemples littéraires précis et analysés.
Partie 2 : L'Antithèse
Objectif : Nuancer, critiquer, ou présenter le point de vue opposé à la thèse. Vous montrez les limites ou les contradictions de l'idée initiale.
Contenu : Développer 2 ou 3 arguments (chacun dans un paragraphe A.I.E) qui s'opposent à la thèse ou la nuancent fortement, toujours illustrés par des exemples littéraires précis et analysés.
Transition : Une phrase liant la Thèse à l'Antithèse est cruciale (Ex : "Cependant, cette vision mérite d'être nuancée...", "Toutefois, limiter [Thème] à [Thèse] serait réducteur...").
Partie 3 : La Synthèse
Objectif : Dépasser l'opposition entre la Thèse et l'Antithèse. Ce n'est PAS un simple résumé ni un compromis faible. C'est une nouvelle perspective, plus riche et nuancée, qui intègre les éléments valides des deux premières parties tout en les transcendant.
Contenu :
Reconnaître la complexité du problème.
Proposer une idée nouvelle qui réconcilie les aspects contradictoires, ou montre que la vérité réside dans la tension elle-même, ou redéfinit le problème, ou introduit une condition/contexte.
Développer 2 ou 3 arguments (chacun dans un paragraphe A.I.E) soutenant cette nouvelle perspective de dépassement, illustrés par des exemples littéraires précis et analysés.
Transition : Une phrase liant l'Antithèse à la Synthèse est importante (Ex : "Face à cette opposition, il convient de proposer une perspective qui...", "Pour dépasser cette contradiction, on peut considérer que...").
Phase 3 : La Conclusion (en un seul paragraphe)
Bilan Synthétique : Résumer très brièvement les étapes clés de votre parcours dialectique (les conclusions principales de la Thèse, de l'Antithèse, et surtout de la Synthèse).
Réponse Claire à la Problématique : Fournir une réponse finale, nuancée (souvent issue de votre synthèse), à la question posée en introduction.
Ouverture : Élargir la réflexion en reliant le sujet à un contexte plus large (autre art, autre époque, question philosophique, actualité pertinente) sans relancer un nouveau débat.
En Bref : Le plan dialectique vous demande d'examiner une idée (Thèse), de considérer son contraire ou ses limites (Antithèse), puis de construire une réflexion supérieure qui dépasse cette opposition (Synthèse), le tout étant encadré par une introduction qui pose le débat et une conclusion qui le résout de manière nuancée. La Synthèse est donc la partie la plus créative et réflexive du développement, où vous montrez votre capacité à résoudre une tension intellectuelle.
Principes Transversaux :
Cohérence : L'introduction, le développement et la conclusion doivent être parfaitement alignés. Le plan annoncé doit être suivi.
Argumentation et Preuves : La dissertation est une démonstration. Chaque affirmation doit être soutenue par des arguments logiques et des exemples littéraires précis et analysés.
Clarté et Précision : Utilisez un langage clair, un vocabulaire littéraire approprié. Soyez précis dans vos références.
Focus sur la Problématique : Gardez toujours à l'esprit la question centrale et assurez-vous que chaque partie de votre devoir y contribue.
Je veux que tu utilises un style d'écriture {style}."""
else: # Cas pour "Etaye" et "refute"
prompt = f"""Je veux faire mon travail de français de niveau lycée sous la forme d'un travail argumentatif.
La question du travail est la suivante : "{french_prompt}". Tu devras {choix} ce thème.
tu utiliseras la méthodologie suivante :
# INTRODUCTION:
- Approche par constat
- Problématique
- Annonce du plan
# DÉVELOPPEMENT:
- Phrase chapeau (énonce la thèse principale : pour étayer ou contre pour réfuter)
- Argument 1:
* Explications
* Illustration (exemple + explication)
- Argument 2:
* Explications
* Illustration (exemple + explication)
- Argument 3:
* Explications
* Illustration (exemple + explication)
#Conclusion
* Bilan (rappel de la thèse + arguments principaux)
* Ouverture du sujet ( sous forme de phrase interrogative )
Je veux que tu utilises un style d'écriture {style}."""
try:
# MODIFICATION: Instancier le modèle spécifique pour cette requête
# Utiliser les mêmes configurations que le modèle par défaut
logging.info(f"Creating GenerativeModel instance with model name: {model_to_use_name}")
selected_model = genai.GenerativeModel(
model_name=model_to_use_name,
generation_config=generation_config,
safety_settings=safety_settings
)
logging.info("Generating content...")
response = selected_model.generate_content(prompt)
logging.info("Content generated successfully.")
return jsonify({"output": response.text}), 200
except Exception as e:
# Log l'erreur pour le débogage côté serveur
logging.exception(f"Error generating content with model {model_to_use_name}: {e}")
# Retourne un message d'erreur générique à l'utilisateur
# Vérifier si l'erreur est due à un modèle invalide/non disponible
if "model" in str(e).lower() and "not found" in str(e).lower():
logging.error(f"Model '{model_to_use_name}' not found.")
return jsonify({"output": f"Erreur: Le modèle '{model_to_use_name}' n'est pas accessible ou n'existe pas. Essayez sans l'option DeepThink."}), 500
logging.error(f"Internal error occurred: {e}")
return jsonify({"output":"Une erreur interne est survenue lors de la génération du contenu. Veuillez réessayer."}), 500
@app.route('/api/etude-texte', methods=['POST'])
def gpt_francais_cc():
"""Handles text analysis for French with multiple images (uses default model)."""
logging.info("Received request at /api/etude-texte")
if 'images' not in request.files:
logging.warning("No images were uploaded.")
return jsonify({"output": "Aucune image n'a été téléchargée."}), 400
images = request.files.getlist('images')
if not images or all(not image.filename for image in images):
logging.warning("No images selected or files are empty.")
return jsonify({"output": "Aucune image sélectionnée ou les fichiers sont vides."}), 400
pre_prompt = "Analyse de manière exhaustive et structurée le contenu du devoir présenté dans les images suivantes. Identifie les questions, extrais le texte si présent, et réponds aux questions de manière détaillée en te basant uniquement sur les informations fournies dans les images."
contents = [pre_prompt]
valid_images_found = False
for image in images:
if image and image.filename:
logging.info(f"Processing image: {image.filename}")
try:
img_bytes = image.read()
if not img_bytes:
logging.warning(f"Skipping empty file: {image.filename}")
continue
img = Image.open(io.BytesIO(img_bytes))
img.verify()
img = Image.open(io.BytesIO(img_bytes))
contents.append(img)
valid_images_found = True
except (IOError, SyntaxError) as e:
logging.error(f"Error processing image {image.filename}: {e}. It might be corrupted or not a valid image format.")
except Exception as e:
logging.exception(f"Unexpected error processing image {image.filename}: {e}")
if not valid_images_found:
logging.warning("No valid images were found among the uploaded files.")
return jsonify({"output": "Aucune image valide n'a été trouvée parmi les fichiers téléchargés."}), 400
try:
# Utilisation du modèle par défaut (non-DeepThink) pour l'analyse d'images
logging.info("Generating content with default model for image analysis...")
response = default_model.generate_content(contents)
logging.info("Content generated successfully for image analysis.")
return jsonify({"output": response.text}), 200
except types.generation_types.BlockedPromptException as e:
logging.warning(f"Content generation blocked: {e}")
return jsonify({"output": "La génération de contenu a été bloquée car la requête ou les images contenaient potentiellement du contenu non autorisé."}), 400
except Exception as e:
logging.exception(f"Error during generation (etude-texte): {e}")
return jsonify({"output":"Une erreur interne est survenue lors de l'analyse des images.Veuillez réessayer."}), 500
if __name__ == '__main__':
# Désactiver le reloader Flask si vous avez des problèmes avec les instances multiples de modèle ou la mémoire
# app.run(debug=True, use_reloader=False)
logging.info("Starting the Flask app...")
app.run(debug=True)