feat: intégration du moteur d'IA (ai.py) et génération de la première réponse

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xavier committed 2026-10-07 11:00:49 +02:00
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@@ -0,0 +1,53 @@
from openai import OpenAI
from fastapi import HTTPException
from .models import SystemSettings
def get_ai_response(messages: list, settings: SystemSettings) -> str:
"""
Route la conversation vers le premier fournisseur IA disponible configuré par l'admin.
Prend l'historique des messages et retourne le texte généré.
"""
if not settings:
raise HTTPException(status_code=500, detail="Configuration système introuvable.")
# Formatage de l'historique pour l'API (OpenAI compatible)
formatted_messages = [{"role": msg.role, "content": msg.content} for msg in messages]
# 1. Test OpenRouter (Idéal car donne accès à tout)
if settings.openrouter_api_key:
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=settings.openrouter_api_key,
)
model = "google/gemini-pro" # Fallback par défaut via OpenRouter
# 2. Test DeepSeek
elif settings.deepseek_api_key:
client = OpenAI(
base_url="https://api.deepseek.com/v1",
api_key=settings.deepseek_api_key,
)
model = "deepseek-chat"
# 3. Test Groq
elif settings.groq_api_key:
client = OpenAI(
base_url="https://api.groq.com/openai/v1",
api_key=settings.groq_api_key,
)
model = "llama3-8b-8192"
else:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Aucun moteur IA (OpenRouter, DeepSeek, Groq) n'est configuré avec une clé API.")
try:
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=formatted_messages,
# Identifiant unique de l'application pour OpenRouter
extra_headers={"HTTP-Referer": "https://aethas38.duckdns.org", "X-Title": "AETHAS38 Multi-IA"} if settings.openrouter_api_key else {}
)
return response.choices[0].message.content
except Exception as e:
print(f"Erreur API IA : {str(e)}")
raise HTTPException(status_code=502, detail="Erreur de communication avec le fournisseur IA.")
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@@ -11,6 +11,8 @@ from .models import User, Project, Message
from .auth import get_password_hash, generate_totp_secret, get_totp_uri, verify_password, verify_totp, create_access_token, verify_token
from .schemas import AdminCreate, LoginRequest, ProjectCreate, ProjectResponse, ProjectRename, MessageCreate, MessageResponse
from .models import User, Project, Message, SystemSettings
from .ai import get_ai_response
from .models import User, Project, Message, SystemSettings
# Création des tables dans la base de données
Base.metadata.create_all(bind=engine)
@@ -246,3 +248,32 @@ def create_message(project_id: int, message: MessageCreate, db: Session = Depend
db.commit()
db.refresh(new_message)
return new_message
@app.post("/api/projects/{project_id}/messages", response_model=List[MessageResponse])
def create_message(project_id: int, message: MessageCreate, db: Session = Depends(get_db), current_user: User = Depends(get_current_user)):
"""Ajoute un message, interroge l'IA et retourne l'historique mis à jour."""
project = db.query(Project).filter(Project.id == project_id, Project.user_id == current_user.id).first()
if not project:
raise HTTPException(status_code=404, detail="Projet introuvable")
# 1. Sauvegarde du message de l'utilisateur
user_message = Message(role=message.role, content=message.content, project_id=project_id)
db.add(user_message)
db.commit()
# 2. Récupération de l'historique complet pour le contexte
history = db.query(Message).filter(Message.project_id == project_id).order_by(Message.created_at.asc()).all()
# 3. Récupération des clés API depuis la base
settings = db.query(SystemSettings).first()
# 4. Interrogation de l'IA via notre routeur (ai.py)
ai_response_text = get_ai_response(history, settings)
# 5. Sauvegarde de la réponse de l'IA
ai_message = Message(role="assistant", content=ai_response_text, project_id=project_id)
db.add(ai_message)
db.commit()
# On retourne le nouvel historique contenant la question ET la réponse
return db.query(Message).filter(Message.project_id == project_id).order_by(Message.created_at.asc()).all()
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@@ -264,22 +264,25 @@
nextTick(() => lucide.createIcons());
try {
await fetch(`/api/projects/${activeProject.value.id}/messages`, {
const response = await fetch(`/api/projects/${activeProject.value.id}/messages`, {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ role: 'user', content: userText })
});
// SIMULATION TEMPORAIRE : Attente de l'IA (2 secondes)
setTimeout(() => {
isAiThinking.value = false;
scrollToBottom();
// La prochaine étape remplacera ce setTimeout par le véritable appel au moteur IA !
}, 2000);
if (response.ok) {
// L'API nous renvoie l'historique à jour avec la réponse de l'IA
messages.value = await response.json();
} else {
const err = await response.json();
alert("Erreur: " + err.detail);
}
} catch (error) {
console.error("Erreur envoi message", error);
} finally {
isAiThinking.value = false;
scrollToBottom();
nextTick(() => lucide.createIcons());
}
};
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@@ -11,3 +11,4 @@ python-multipart
bcrypt
email-validator
PyJWT
openai