app.py

#load package
from fastapi import FastAPI,HTTPException,status,UploadFile,File,Query
from pydantic import BaseModel
import uvicorn
import logging
import torch
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration,AutoModelForCausalLM,AutoTokenizer
import os
import numpy as np
from openai import OpenAI 
import ollama
import pandas as pd 
# from io import StringIO
import io 
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware

# Configurer les répertoires de cache
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = '/app/.cache'
os.environ['HF_HOME'] = '/app/.cache'
# Charger le modèle et le tokenizer
# model_name = "models/models--t5-base/snapshots/a9723ea7f1b39c1eae772870f3b547bf6ef7e6c1"
# tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
# model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/longwriter-glm4-9b", trust_remote_code=True)
# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/longwriter-glm4-9b", trust_remote_code=True)
prompt_first ="Résumé en 4 ou 5 phrases de la plainte suivante :"

client = OpenAI(
    base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
    # api_key="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"
    api_key="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"
)
 
#Additional information
origins = [
    "https://bambadij-summaryt5.hf.space/generate/",
    "http://bambadij-summaryt5.hf.space/generate/",
    "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
    "http://localhost:8080",
]
Informations = """ 
-text : Texte à resumé  

output:
- Text summary : texte resumé
"""

app =FastAPI(
    title='Text Summary',
    description =Informations
)  
  
#class to define the input text 
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger =logging.getLogger(__name__)

default_prompt = """Bonjour,
en tant qu’expert dans la gestion et le traitement de plaintes réseaux chez un opérateur de télécommunications, fais moi un descriptif clair de la situation concernant la plainte dont les informations sont fournies plus bas dans ce message. Ecris la situation en 4 ou 5 phrases claires et concises, fais comme si tu parlais à un humain et rajoutes les informations relatives au Client pour une meilleure connaissance de ce dernier ainsi que des éléments de dates/délais pour être précis sur le traitement de la plainte. N’hésites pas à innover sur le ton à utiliser car n’oublies pas que tu dois faire comme si tu parlais à un humain. Ce ton peut être adapté et ne pas toujours être le même en fonction des cas.
Pour m’éviter de lire tout le détail de la plainte (voir le texte partagé plus bas), essayes de trouver toutes les informations utiles permettant de mieux appréhender la situation, par exemple : si les coordonnées GPS (Lat, Lon) sont disponibles essayes de m'indiquer le lieu où est survenue la plainte même de manière approximative. Essayes également de glaner sur internet toutes les informations pouvant aider à mieux comprendre et traiter la plainte (cela peut inclure des informations des réseaux sociaux, des concurrents, etc.) tout en priorisant dans l’analyse les informations fournies dans le texte plus bas; informations qui ont été renseignées par les experts internes chez l’opérateur de télécommunications en question et qui sont structurées en plusieurs sections :
a) Un titre de la plainte
b) Une section avec les Détails de la Plainte contenant l’objet, le numéro client, l’expéditeur, la date de création, les coordonnées géographiques (lat, lon)
c) Une section avec les états d’avancement incluant les échanges (sous format chat) entre les différents acteurs impliqués dans le traitement de la plainte
d) Une section contenant les éléments relatifs à la qualification de la plainte (type de plainte, origine, domaine, sous-domaine, etc…)
e) Une section avec les fichiers joints à la plainte et autres pièces jointes pour mieux comprendre et trouver une solution à cette plainte en vue de satisfaire le Client
 
Dans la situation que tu vas me donner (en quelques 4 ou 5 phrases comme si tu t’adresses à un humain), assures toi que les points cruciaux (voire rédhibitoires) ci-dessous sont bien présents :
1) Ecris la situation en 4 ou 5 phrases claires et concises, fais comme si tu parlais à un humain
2) Rajoutes les informations relatives au Client pour être précis sur la connaissance de ce dernier.
3) Rajoutes des éléments de dates (remontée, transfert, prise en charge, résolution, clôture, etc…) ainsi que les délais (par exemple de réponse des différents acteurs ou experts de la chaine de traitement) pour mieux apprécier l'efficacité du traitement de la plainte.
4) Rajoutes à la fin une recommandation importante afin d'éviter le mécontentement du Client par exemple pour éviter qu’une Plainte ne soit clôturée sans solution pour le Client notamment et à titre illustratif seulement dans certains cas pour un Client qui a payé pour un service et ne l'a pas obtenu, On ne peut décemment pas clôturer sa plainte sans solution en lui disant d’être plus vigilant, il faut recommander à l’équipe en charge de la plainte de le rembourser ou de trouver un moyen de donner au Client le service pour lequel il a payé (à défaut de le rembourser).
5) N’hésites pas à innover sur le ton à utiliser car n’oublies pas que tu dois faire comme si tu parlais à un humain. Ce ton peut être adapté et ne pas toujours être le même en fonction des cas.
"""
instructions_par_defaut = (
        "Fais moi un résumé détaillé de ce plainte : "
        "1. Objet de la plainte. "
        "2. Détails incluant le numéro client, le problème et les dates importantes. "
        "3. Actions prises et suivis incluant les dates et les personnes impliquées. "
        "4. Toute action supplémentaire ou recommandation nécessaire."
    )
DEFAULT_PROMPT1 = "Résumez la plainte suivante en 5 phrases concises, en vous concentrant sur les faits principaux ,Rajoutes les informations relatives au Client pour être précis sur la connaissance de ce dernier,Rajoutes des éléments de dates (remontée, transfert, prise en charge, résolution, clôture, etc…) ainsi que les délais (par exemple de réponse des différents acteurs ou experts de la chaine de traitement) pour mieux apprécier l'efficacité du traitement de la plainte,Rajoutes à la fin une recommandation importante afin d'éviter le mécontentement du Client par exemple pour éviter qu’une Plainte ne soit clôturée sans solution pour le Client notamment et à titre illustratif seulement dans certains cas pour un Client qui a payé pour un service,fais comme si tu parlais à un humain et ne l'a pas obtenu,et en évitant toute introduction générique comme la répétiton du prompt  : "
prompt1 = """
Tu es un assistant IA chargé d'analyser qualitativement les plaintes clients sur plusieurs domaines, en te concentrant sur une seule semaine. Les données fournies incluent des plaintes clients avec des informations sur le statut, le domaine, et des détails descriptifs. Ton objectif est de fournir une analyse détaillée prenant en compte :

1. La répartition des plaintes par statut (FERMÉ, EN COURS, TRANSFÉRÉ, etc.) dans chaque domaine pour la semaine spécifiée.
2. Le temps moyen de traitement des plaintes par statut durant cette semaine.
3. Les intervenants les plus fréquents dans la résolution des plaintes pour cette semaine.
4. Les actions concrètes menées pour résoudre les plaintes cette semaine.
5. Les problèmes récurrents observés dans les plaintes cette semaine (réception, facturation, réseau, etc.).
6. Des recommandations pour améliorer la gestion des plaintes et résoudre les problèmes identifiés pour cette semaine.

Voici un exemple d'information :
- Domaine : "Domaine général" (par ex. MOBILE, FIXE, etc.).
- Statut : "FERMÉ", "EN COURS", "TRANSFÉRÉ".
- Détails de la plainte : erreurs, problème de service, etc.
- Intervenants : équipes techniques, support client, etc.
- Temps de traitement moyen par statut (uniquement pour la semaine en question).

Génère une analyse qualitative complète pour chaque domaine et statut en prenant en compte ces informations pour une seule semaine.
"""
prompt_month = """
        Analyse des plaintes par mois :

        **Résumé général du mois :**

        - Période : [Mois et Année]

        **Répartition des plaintes par domaine :**

        - Domaine [Nom du domaine] :
          - Total des plaintes : [Nombre total de plaintes]
          - Statuts des plaintes :
            - En cours : [Nombre]
            - Transférées : [Nombre]
            - Fermées : [Nombre]
            - Non pris en charge : [Nombre]
            - Autres statuts : [Nombre]

        **Problèmes récurrents observés ce mois-ci :**

        - lister 1 à 2 probléme les plus fréquents 

        **Actions entreprises :**

        - lister les actions entrepris

        **Recommandations pour améliorer la gestion des plaintes :**

        1.faites des recommendations

        En résumé, voici les principales tendances et recommandations pour améliorer la gestion des plaintes et résoudre les problèmes identifiés ce mois-ci.

        ---

        Utilisez ces informations pour améliorer la qualité du service et optimiser la gestion des plaintes.
        et surtout n'oublie pas tu vas parler comme un être humain
        """
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=origins,
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)
class TextSummary(BaseModel): 
    prompt:str 
    
@app.get("/")
async def home():
    return 'STN BIG DATA'
# Fonction pour générer du texte à partir d'une requête
# Modèle pour la requête
class RequestModel(BaseModel):
    text: str

@app.post("/generate/")
async def generate_text(request: RequestModel):
    completion = client.chat.completions.create(
        model="meta/llama-3.1-8b-instruct", 
        messages=[{"role": "user", "content": DEFAULT_PROMPT1  + request.text}],
        temperature=0.2,
        top_p=0.9,
        # max_tokens=1024, 
        stream=True
    )
  
    generated_text = ""
    for chunk in completion:
        if chunk.choices[0].delta.content is not None:
            generated_text += chunk.choices[0].delta.content

    return {"summary_text_2": generated_text}
@app.post("/analyse/")
async def generate_text(
    period: str = Query(..., description="Choisissez entre 'semaine' ou 'mois'"),
    file: UploadFile = File(...)):
    
    # Check file size
    contents = await file.read()
    file_size = len(contents)
    
    if file_size > 5_000_000:  # 5MB limit
        return {"error": "File size exceeds the 5MB limit. The file will be sampled."}

    # Read the uploaded CSV file
    try:
        df = pd.read_csv(io.StringIO(contents.decode('utf-8')))
    except Exception as e:
        return {"error": f"Error reading CSV file: {str(e)}"}

    # Sample the data if it's too large
    if len(df) > 1000:  # Adjust this number based on your needs
        df = df.sample(n=100, random_state=42)

    # Convert the DataFrame to a string
    try:
        text_to_generate = df.to_string(index=False)
    except Exception as e:
        return {"error": f"Error converting DataFrame to string: {str(e)}"}

    # Ensure the generated text is within size limits
    if len(text_to_generate.encode('utf-8')) > 5_000_000:
        return {"error": "Generated text exceeds size limit even after sampling. Please reduce the data further."}

    # Define the appropriate prompt based on the period (week or month)
    if period == "semaine":
            prompt = prompt1
    elif period == "mois":
            prompt = prompt_month
    else:
        return {"error": "Invalid period. Choose either 'semaine' or 'mois'."}

    # Create the request for the API
    try:
        completion = client.chat.completions.create(
            model="meta/llama-3.1-8b-instruct", 
            messages=[{"role": "user", "content": prompt + text_to_generate}],
            temperature=0.2,
            top_p=0.9,
            stream=True
        )
    except Exception as e:
        return {"error": f"Error generating text: {str(e)}"}

    generated_text = ""
    for chunk in completion:
        if chunk.choices[0].delta.content is not None:
            generated_text += chunk.choices[0].delta.content

    return {"summary_text_2": generated_text}
@app.post("/analyse_globale/")
async def generate_global_analysis(file: UploadFile = File(...)):
    # Check file size
    contents = await file.read()
    file_size = len(contents)
    
    if file_size > 5_000_000:  # 5MB limit
        return {"error": "File size exceeds the 5MB limit. The file will be sampled."}

    # Read the uploaded CSV file
    try:
        df = pd.read_csv(io.StringIO(contents.decode('utf-8')))
    except Exception as e:
        return {"error": f"Error reading CSV file: {str(e)}"}

    # Sample the data if it's too large
    if len(df) > 1000:  # Adjust this number based on your needs
        df = df.sample(n=100, random_state=42)

    # Convert the DataFrame to a string
    try:
        text_to_generate = df.to_string(index=False)
    except Exception as e:
        return {"error": f"Error converting DataFrame to string: {str(e)}"}

    # Ensure the generated text is within size limits
    if len(text_to_generate.encode('utf-8')) > 5_000_000:
        return {"error": "Generated text exceeds size limit even after sampling. Please reduce the data further."}

    # Define the global analysis prompt
    prompt_global = """
    Analyse globale des plaintes pour tous les domaines :

    **Résumé général :**

    - Total des plaintes : [Nombre total de plaintes]
    
    **Répartition des plaintes par domaine :**

    {domain_analyses}

    **Problèmes récurrents observés dans tous les domaines :**

    - lister 1 à 2 probléme les plus fréquents 


    **Actions entreprises :**

    - Action 1 : Description de l'action

    **Recommandations pour améliorer la gestion des plaintes :**

    1. **[Recommandation 1]** : Détails


    En résumé, voici les principales tendances et recommandations pour améliorer la gestion des plaintes et résoudre les problèmes identifiés à travers tous les domaines.

    ---
    
    Utilisez ces informations pour améliorer la qualité du service et optimiser la gestion des plaintes.
    """

    # Group data by domain
    domain_analyses = ""
    for domain, group in df.groupby('DOMAINE'):
        domain_summary = group.groupby('STATUT').size().to_dict()
        domain_analysis = f"""
        - Domaine "{domain}" :
            - Total des plaintes : {len(group)}
            - Répartition par statut :
                - En cours : {domain_summary.get('EN COURS', 0)}
                - Transférées : {domain_summary.get('TRANSFERE', 0)}
                - Fermées : {domain_summary.get('FERME', 0)}
                - Non pris en charge : {domain_summary.get('NON PRIS EN CHARGE', 0)}
                - Autres statuts : {sum(v for k, v in domain_summary.items() if k not in ['EN COURS', 'TRANSFERE', 'FERME', 'NON PRIS EN CHARGE'])}
        """
        domain_analyses += domain_analysis

    # Create the request for the API 
    try:
        completion = client.chat.completions.create(
            model="meta/llama-3.1-8b-instruct", 
            messages=[{"role": "user", "content": prompt_global.format(domain_analyses=domain_analyses) + text_to_generate}],
            temperature=0.2,
            top_p=0.9,
            stream=True
        )
    except Exception as e:
        return {"error": f"Error generating text: {str(e)}"}

    generated_text = ""
    for chunk in completion:
        if chunk.choices[0].delta.content is not None:
            generated_text += chunk.choices[0].delta.content

    return {"global_analysis_text": generated_text}
if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("app:app",reload=True)