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File size: 17,080 Bytes
55f834a 50819a8 55f834a 50819a8 55f834a 50819a8 55f834a 50819a8 55f834a 50819a8 55f834a 50819a8 55f834a 50819a8 55f834a 50819a8 55f834a 2135fe1 96afb17 5cf43ba 96afb17 5cf43ba 96afb17 dab11f0 96afb17 55f834a dab11f0 55f834a dab11f0 55f834a |
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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
class Expression(BaseModel):
expression: str = Field(..., description="Expression détectée (ex: 'est une étape importante')")
indice_debut: int = Field(..., description="Indice de début de l'expression")
indice_fin: int = Field(..., description="Indice de fin de l'expression")
class Phrase(BaseModel):
texte: str = Field(..., description="Phrase complète contenant l'expression ou les expressions détectées")
indice_debut: int = Field(..., description="Indice de début de la phrase")
indice_fin: int = Field(..., description="Indice de fin de la phrase")
class Reformulation(BaseModel):
texte: str = Field(..., description="Texte de la reformulation")
class PhraseDetectee(BaseModel):
phrase: Phrase = Field(..., description="Détails de la phrase")
erreurs: List[Expression] = Field(..., description="Liste des expressions détectées dans la phrase")
reformulations: List[Reformulation] = Field(..., description="Liste des reformulations proposées")
justification: str = Field(..., description="Justification des reformulations proposées")
class Summary(BaseModel):
total_erreurs: int = Field(..., description="Nombre total d'expressions détectées")
total_phrases: int = Field(..., description="Nombre total de phrases contenant des expressions")
total_reformulations: int = Field(..., description="Nombre total de reformulations proposées")
class DetectionResult(BaseModel):
phrases_detectees: List[PhraseDetectee] = Field(..., description="Liste des phrases détectées avec détails")
summary: Summary = Field(..., description="Résumé de la détection")
def to_dict(self):
return {
"phrases_detectees": [phrase.model_dump() for phrase in self.phrases_detectees],
"summary": self.summary.model_dump()
}
def est_une_etape_prompt_template() :
return """
En tant que rédacteur web expert, votre mission est d'analyser le texte suivant et d'identifier toutes les phrases où une expression similaire à "est une étape" est utilisée, y compris ses variantes , "constitue une étape", "représente une étape", "marque une étape","signifie une étape", "symbolise une étape", etc, particulièrement lorsqu'elles sont associées à des adjectifs exprimant l'importance.
Exemples d'expressions à rechercher :
"est une étape importante" → "contribue à l'avancement du processus"
"représente une étape cruciale" → "fait progresser significativement le projet"
"symbolise une étape fondamentale" → "marque un tournant dans le développement"
Regroupe les expressions détectés par phrase et pour chaque phrase, veuillez :
1. Citez la phrase complète avec ses indices de début et de fin.
2. Identifiez l'expression ou les expressions exacte avec leurs indices.
3. Proposez 5 reformulations améliorant le style tout en préservant le sens et le contexte.
4. Fournissez une justification unique pour les reformulations tout en mentionnant l'adjectif d'importance associé.
Règles de reformulation :
- Évitez l'utilisation directe de "étape" associée à des adjectifs d'importance.
- Remplacez ces constructions par des verbes d'action ou des expressions plus dynamiques.
- Utilisez un vocabulaire professionnel et formel.
- Variez la structure des phrases pour éviter la répétition.
- Assurez-vous que les reformulations transmettent l'importance de l'action sans utiliser explicitement des termes comme "important", "crucial", etc.
Expressions à rechercher :
- "est une étape", "constitue une étape", "représente une étape", "marque une étape", "signifie une étape", "symbolise une étape"
- Ces expressions associées à des adjectifs comme : "important", "essentiel", "crucial", "primordial", "fondamental", "indispensable", "déterminant", "vital", "majeur", "clé", "nécessaire", "stratégique", "significatif"
Texte à analyser :
{text}
Format de sortie JSON :
{{
"phrases_detectees": [
{{
"phrase": {{
"texte": "Phrase complète contenant l'expression ou les expressions détectées",
"indice_debut": x,
"indice_fin": y
}},
"erreurs": [
{{
"expression": "Expression détectée (ex: 'est une étape importante')",
"indice_debut": a,
"indice_fin": b
}}
],
"reformulations": [
{{ "texte": "Reformulation 1" }},
{{ "texte": "Reformulation 2" }},
{{ "texte": "Reformulation 3" }},
{{ "texte": "Reformulation 4" }},
{{ "texte": "Reformulation 5" }}
],
"justification": "Justification des reformulations proposées en s'il est disponible l'adjectif qualificatif à laquelle c'est associés."
}}
],
"summary": {{
"total_erreurs": nombre_total_d_expressions_detectées,
"total_phrases": nombre_total_de_phrases_contenant_des_expressions,
"total_reformulations": nombre_total_de_reformulations_proposées
}}
}}
Assurez-vous que les indices correspondent aux positions exactes dans le texte original et que le JSON est correctement formaté.
{format_instruction}"""
def est_une_etape_prompt_template_v3() :
return """En tant que rédacteur web expert, votre mission est d'analyser le texte suivant et d'identifier toutes les phrases où une expression similaire à "est une étape" est utilisée,
y compris des variantes comme "est une étape", "constitue une étape", "représente une étape", "marque une étape",
"signifie une étape", "symbolise une étape", etc.
Recherche particulièrement ces expressions lorsqu'elles sont associées à des adjectifs exprimant l'importance (par exemple,
"important", "essentiel", "crucial", "primordial", "fondamental", "indispensable", "déterminant", "vital", "majeur", "clé",
"nécessaire", "stratégique", "significatif", etc.), que l'adjectif se trouve avant ou après le mot "étape".
Pour chaque phrase ou une ou plusieurs occurrences sont trouvée , veuilles :
Citez la phrase complète où apparaissent les expressions
Indiquer les expressions exactes utilisées dans la phrase
Mentionner l'adjectif d'importance associé.
Propose cinq Reformulations de la phrase sans exprimer (ou sans mettre l’accent sur l’importance d’une étape, d’un moment, d’un rôle, d’une chose),
en évitant impérativement toute redondance ou répétition de mot,
tout t'assurrant de respecter aussi les regles suivante enumerer dans les list suivante:
1- Crucial, essentiel, important, fondamental, Le monde de, dans l’univers de, à l’ère de,
Généralement, outre, cela signifie que, ce qui signifie que, Voici, découvrez
s’avérer être, il suffit de, permet, décision éclairée, décision avisée(et leurs variantes ne doivent pas etre utilisé)
2- Look (et leurs variantes ne doivent pas etre utilisé dans un contexte de décoration)
3- Il existe, il faut, cependant, De plus, en revanche, Néanmoins, toutefois, imaginez (et leurs variantes ne doivent pas etre en début de phrase)
4- Joue un rôle, il est, est une étape (et leurs variantes ne doivent pas etre associer des mots tel que important, essentiel, crucial, primordial, fondamental, indispensable, déterminant)
5- En plus (et leurs variantes ne doivent pas etre seul en début de phrase)
Ton analyse doit être retournée en JSON avec la structure suivante :
{{
"phrases_detectees": [
{{
"phrase": {{
"texte": "Phrase complète contenant l'expression ou les expressions détectées",
"indice_debut": x,
"indice_fin": y
}},
"erreurs": [
{{
"expression": "Expression détectée (ex: 'est une étape importante')",
"indice_debut": a,
"indice_fin": b
}}
],
"reformulations": [
{{ "texte": "Reformulation 1" }},
{{ "texte": "Reformulation 2" }},
{{ "texte": "Reformulation 3" }},
{{ "texte": "Reformulation 4" }},
{{ "texte": "Reformulation 5" }}
],
"justification": "Justification des reformulations proposées en s'il est disponible l'adjectif qualificatif à laquelle c'est associés."
}}
],
"summary": {{
"total_erreurs": nombre_total_d_expressions_detectées,
"total_phrases": nombre_total_de_phrases_contenant_des_expressions,
"total_reformulations": nombre_total_de_reformulations_proposées
}}
}}
Texte à analyser :
{text}"""
def est_une_etape_prompt_template_v3_1() :
return """En tant que rédacteur web expert, votre mission est d'analyser le texte suivant et d'identifier toutes les phrases où une expression similaire à "est une étape" est utilisée,
y compris des variantes comme "est une étape", "constitue une étape", "représente une étape", "marque une étape",
"signifie une étape", "symbolise une étape", etc.
Recherche particulièrement ces expressions lorsqu'elles sont associées à des adjectifs exprimant l'importance (par exemple,
"important", "essentiel", "crucial", "primordial", "fondamental", "indispensable", "déterminant", "vital", "majeur", "clé",
"nécessaire", "stratégique", "significatif", etc.), que l'adjectif se trouve avant ou après le mot "étape".
Exemples d'expressions à rechercher :
"est une étape importante" → "contribue à l'avancement du processus"
"représente une étape cruciale" → "fait progresser significativement le projet"
"symbolise une étape fondamentale" → "marque un tournant dans le développement"
Pour chaque phrase ou une ou plusieurs occurrences sont trouvée , veuilles :
Citez la phrase complète où apparaissent les expressions
Indiquer les expressions exactes utilisées dans la phrase
Mentionner l'adjectif d'importance associé.
Propose cinq Reformulations de la phrase sans exprimer (ou sans mettre l’accent sur l’importance d’une étape, d’un moment, d’un rôle, d’une chose),
en évitant impérativement toute redondance ou répétition de mot,
tout t'assurrant de respecter aussi les regles suivante enumerer dans les list suivante:
1- Crucial, essentiel, important, fondamental, Le monde de, dans l’univers de, à l’ère de,
Généralement, outre, cela signifie que, ce qui signifie que, Voici, découvrez
s’avérer être, il suffit de, permet, décision éclairée, décision avisée(et leurs variantes ne doivent pas etre utilisé)
2- Look (et leurs variantes ne doivent pas etre utilisé dans un contexte de décoration)
3- Il existe, il faut, cependant, De plus, en revanche, Néanmoins, toutefois, imaginez (et leurs variantes ne doivent pas etre en début de phrase)
4- Joue un rôle, il est, est une étape (et leurs variantes ne doivent pas etre associer des mots tel que important, essentiel, crucial, primordial, fondamental, indispensable, déterminant)
5- En plus (et leurs variantes ne doivent pas etre seul en début de phrase)
Ton analyse doit être retournée en JSON avec la structure suivante :
{{
"phrases_detectees": [
{{
"phrase": {{
"texte": "Phrase complète contenant l'expression ou les expressions détectées",
"indice_debut": x,
"indice_fin": y
}},
"erreurs": [
{{
"expression": "Expression détectée (ex: 'est une étape importante')",
"indice_debut": a,
"indice_fin": b
}}
],
"reformulations": [
{{ "texte": "Reformulation 1" }},
{{ "texte": "Reformulation 2" }},
{{ "texte": "Reformulation 3" }},
{{ "texte": "Reformulation 4" }},
{{ "texte": "Reformulation 5" }}
],
"justification": "Justification des reformulations proposées en s'il est disponible l'adjectif qualificatif à laquelle c'est associés."
}}
],
"summary": {{
"total_erreurs": nombre_total_d_expressions_detectées,
"total_phrases": nombre_total_de_phrases_contenant_des_expressions,
"total_reformulations": nombre_total_de_reformulations_proposées
}}
}}
Texte à analyser :
{text}"""
# def est_une_etape_prompt_template() :
# return """
# Analyser le texte suivant et identifier toutes les phrases où une expression similaire à "est une étape" est utilisée,
# y compris des variantes comme "est une étape", "constitue une étape", "représente une étape", "marque une étape",
# "signifie une étape", "symbolise une étape", etc.
# Recherche particulièrement ces expressions lorsqu'elles sont associées à des adjectifs exprimant l'importance
# (par exemple, "important", "essentiel", "crucial", "primordial", "fondamental", "indispensable", "déterminant",
# "vital", "majeur", "clé", "nécessaire", "stratégique", "significatif", etc.), que l'adjectif se trouve avant ou après le mot "étape".
# Pour chaque occurrence trouvée, veuillez :
# - Citer la phrase complète où l'expression apparaît.
# - Indiquer l'expression exacte utilisée dans le texte.
# - Mentionner l'adjectif d'importance associé.
# - Proposer deux reformulations de la phrase pour changer l'expression détectée et l'adjectif associé,
# sans employer d'expression équivalente.
# - Assurez-vous de respecter les règles suivantes :
# 1. Les expressions comme "crucial", "essentiel", "important", "fondamental" doivent être utilisées une seule fois
# dans l'introduction (premier paragraphe).
# 2. Évitez l'usage de mots comme "il existe", "il faut", "cependant", "de plus", "en revanche", "toutefois" en début de phrase.
# 3. N'utilisez pas "joue un rôle", "il est", ou "est une étape" avec des adjectifs tels qu'"important", "essentiel", etc.
# Le format de sortie doit être un JSON structuré avec les éléments suivants pour chaque pattern détecté :
# - "pattern": "mot ou expression détectée",
# - "adjectif": "adjectif associé",
# - "indices": [[index de début, index de fin pour chaque occurrence]],
# - "sentence": "phrase où l'expression est utilisée",
# - "alternative_suggestions": ["suggestion 1", "suggestion 2"]
# Si aucun pattern n'est trouvé, retournez un JSON avec :
# - "pattern0": "",
# - "occurrences": 0,
# Ajoutez également un résumé à la fin :
# - "total_patterns_detected": nombre total de patterns détectés,
# - "alternative_suggestions_provided": nombre de suggestions données
# - "occurrences": nombre d'occurrences.
# Voici le texte à analyser :
# ```{text}```
# \n{format_instruction}
# """
def une_etape(text, version = 1):
# Créer le template avec la variable text intégrée directement
# prompt_template = est_une_etape_prompt_template()
print("Version: ", version)
if version == 1:
prompt_template = est_une_etape_prompt_template()
elif version == 2:
prompt_template = est_une_etape_prompt_template_v3()
elif version == 3:
prompt_template = est_une_etape_prompt_template_v3_1()
output_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=DetectionResult)
# Créer le prompt avec le texte intégré
# prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["text"])
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-4o',temperature=0.5, api_key="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")
# Exécuter la chaîne avec le LLM
llm_chain = gen_prompt_template | llm | output_parser # LLMChain(prompt=prompt, llm=llm, verbose=True)
# 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)
final_prompt = gen_prompt_template.format(text=text)
# Retourne les suggestions ou les erreurs de parsing
return {
"result": json_result,
"prompt": final_prompt
}
|