faute_style.py

import json
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Tuple
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser


# Modèles Pydantic pour structurer la réponse
class AlternativeSuggestion(BaseModel):
    suggestion_1: str = Field(..., description="Première suggestion de reformulation.")
    suggestion_2: str = Field(..., description="Deuxième suggestion de reformulation.")
    suggestion_3: str = Field(..., description="Troisième suggestion de reformulation.")
    suggestion_4: str = Field(..., description="Quatrième suggestion de reformulation.")
    suggestion_5: str = Field(..., description="Cinquième suggestion de reformulation.")
    justification: str = Field(..., description="Justification de la suggestion.")


class PatternDetail(BaseModel):
    pattern: str = Field(..., description="Mot ou expression détectée.")
    indices: List[Tuple[int, int]] = Field(..., description="Indices de début et de fin pour chaque occurrence de l'expression dans le texte.")
    sentence: str = Field(..., description="Phrase complète où l'expression apparaît.")
    sentence_indices: Tuple[int, int] = Field(..., description="Indices de début et de fin de la phrase complète dans le texte.")
    alternative_suggestions: AlternativeSuggestion = Field(..., description="Cinq suggestions de reformulation avec justification. La phrase complète peut être modifiée.")

    def to_dict(self):
        return {
            "pattern": self.pattern,
            "indices": self.indices,
            "sentence": self.sentence,
            "sentence_indices": self.sentence_indices,
            "alternative_suggestions": {
                "suggestion_1": self.alternative_suggestions.suggestion_1,
                "suggestion_2": self.alternative_suggestions.suggestion_2,
                "suggestion_3": self.alternative_suggestions.suggestion_3,
                "suggestion_4": self.alternative_suggestions.suggestion_4,
                "suggestion_5": self.alternative_suggestions.suggestion_5,
                "justification": self.alternative_suggestions.justification
            }
        }


class Summary(BaseModel):
    total_patterns_detected: int = Field(..., description="Nombre total de patterns détectés.")
    alternative_suggestions_provided: int = Field(..., description="Nombre total de suggestions fournies.")
    occurrences: int = Field(..., description="Nombre total d'occurrences trouvées dans le texte.")

    def to_dict(self):
        return {
            "total_patterns_detected": self.total_patterns_detected,
            "alternative_suggestions_provided": self.alternative_suggestions_provided,
            "occurrences": self.occurrences
        }


class DetectionResult(BaseModel):
    patterns: List[PatternDetail] = Field(..., description="Liste des patterns détectés avec détails.")
    summary: Summary = Field(..., description="Résumé de la détection.")

    def to_dict(self):
        return {
            "patterns": [pattern.to_dict() for pattern in self.patterns],
            "summary": self.summary.to_dict()
        }


def academie_prompt_template():
    return """
    Tu es un rédacteur web expérimenté et pointilleux qui fait attention aux moindres détails. Je vais te donner un texte, et ta mission est de repérer des erreurs de langue courantes, notamment celles répertoriées par l'Académie Française (site : https://www.academie-francaise.fr/dire-ne-pas-dire/).
   
    Voici quelques exemples d'erreurs que tu dois détecter et corriger :
    - On ne dit pas "Faire recours", mais on dit "Avoir recours" ou "Recourir"
    - On ne dit pas "Souscrire à un contrat", mais on dit "Souscrire un contrat"
    - On ne dit pas "Dans ce sens" (pour parler d’un raisonnement), mais on dit "En ce sens"
    - On ne dit pas "En termes de" pour parler de "En matière de"
    - On ne dit pas "Palier à", mais on dit "Palier" tout court
    - On ne dit pas "code de la route", mais "Code de la route"

    Pour chaque occurrence trouvée, veille à :
   
    - Citer la phrase complète où l'expression apparaît, avec les **indices de début et de fin** de cette phrase dans le texte.
    - Indiquer l'expression exacte utilisée dans le texte, avec ses **indices de début et de fin** pour chaque occurrence.
    - Proposer 5 reformulations. Vous pouvez modifier toute la phrase si nécessaire pour améliorer le style tout en conservant le sens original et en prenant en compte le **contexte global** de la phrase dans le texte.
    - Fournir une justification pour expliquer pourquoi la reformulation est plus correcte ou meilleure.
    
    Les reformulations proposées doivent être fluides, naturelles, et respecter les règles suivantes :
       - Évitez les anglicismes et les formulations informelles.
       - Utilisez des termes et expressions appropriés pour un contexte formel ou professionnel.
       - Les expressions comme "crucial", "essentiel", "important", "fondamental", etc., ne doivent pas être utilisées dans les phrases.
       - Les expressions comme "Il existe", "il faut", "cependant", "de plus", "en revanche", "néanmoins", "toutefois" ne doivent pas être utilisées en début de phrase.
       - Les expressions comme "joue un rôle", "il est", ou "est une étape" ne doivent pas être associées à des adjectifs comme "important", "essentiel", etc.
       - "En plus" ne doit pas être utilisé seul en début de phrase.

    Les reformulations doivent également éviter les erreurs de langue courantes, notamment celles répertoriées par l'Académie Française (site : https://www.academie-francaise.fr/dire-ne-pas-dire/).
   
    Assurez-vous que chaque reformulation tient compte du **contexte sémantique** et logique de la phrase et du paragraphe dans lequel elle apparaît. Les reformulations doivent préserver le sens global de la phrase et son intention originale, même si la structure de la phrase change.

    Voici le texte à analyser :
    ```{text}```

    Le format de sortie doit être un JSON structuré avec les éléments suivants pour chaque pattern détecté :
    \n{format_instruction}
    """


def detect_errors(text):
    # Créer le template avec la variable text intégrée directement
    prompt_template = academie_prompt_template()

    output_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=DetectionResult)

    # Créer le prompt avec le texte intégré
    gen_prompt_template = PromptTemplate(
        input_variables=["text"],
        template=prompt_template,
        partial_variables={'format_instruction': output_parser.get_format_instructions()}
    )

    # Créer une instance du modèle de langage
    llm = ChatOpenAI(model='gpt-4', temperature=0.5, api_key="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")

    # Exécuter la chaîne avec le LLM
    llm_chain = gen_prompt_template | llm | output_parser

    # Appel du modèle avec le texte fourni
    result_dict = llm_chain.invoke({"text": text}).to_dict()

    # Parsing de la réponse JSON
    json_result = json.dumps(result_dict, indent=8, ensure_ascii=False)

    # Générer le prompt final
    final_prompt = gen_prompt_template.format(text=text)

    # Retourne les suggestions ou les erreurs de parsing
    return {
        "result": json_result,
        "prompt": final_prompt
    }


"""Tu es un rédacteur web expérimenté et pointilleux qui fait attention aux moindres détails. Je vais te donner un texte, et ta mission est de {mission}.
   
Voici quelques exemples d'erreurs que tu dois détecter et corriger :
- {Exemple d'erreur 1}, mais on dit {Correction 1}
- {Exemple d'erreur 2}, mais on dit {Correction 2}
- {Exemple d'erreur 3}, mais on dit {Correction 3}

Pour chaque occurrence trouvée, veille à :
   
- Citer la phrase complète où l'expression apparaît, avec les **indices de début et de fin** de cette phrase dans le texte.
- Indiquer l'expression exacte utilisée dans le texte, avec ses **indices de début et de fin** pour chaque occurrence.
- Proposer 5 reformulations. Vous pouvez modifier toute la phrase si nécessaire pour améliorer le style tout en conservant le sens original et en prenant en compte le **contexte global** de la phrase dans le texte.
- Fournir une justification pour expliquer pourquoi la reformulation est plus correcte ou meilleure.

Les reformulations proposées doivent être fluides, naturelles, et respecter les règles suivantes :
   - Évitez les anglicismes et les formulations informelles.
   - Utilisez des termes et expressions appropriés pour un contexte formel ou professionnel.
   - Les expressions comme "crucial", "essentiel", "important", "fondamental", etc., ne doivent pas être utilisées dans les phrases.
   - Les expressions comme "Il existe", "il faut", "cependant", "de plus", "en revanche", "néanmoins", "toutefois" ne doivent pas être utilisées en début de phrase.
   - Les expressions comme "joue un rôle", "il est", ou "est une étape" ne doivent pas être associées à des adjectifs comme "important", "essentiel", etc.
   - "En plus" ne doit pas être utilisé seul en début de phrase.

Les reformulations doivent également éviter les erreurs de langue courantes, notamment celles répertoriées par l'Académie Française (site : https://www.academie-francaise.fr/dire-ne-pas-dire/).

Assurez-vous que chaque reformulation tient compte du **contexte sémantique** et logique de la phrase et du paragraphe dans lequel elle apparaît. Les reformulations doivent préserver le sens global de la phrase et son intention originale, même si la structure de la phrase change.

Voici le texte à analyser :
```{text}```

Le format de sortie doit être un JSON structuré avec les éléments suivants pour chaque pattern détecté :
\n{format_instruction}
"""