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xavier 9288e849af feat: intégration du moteur d'IA (ai.py) et génération de la première réponse
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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 .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 .schemas import AdminCreate, LoginRequest, ProjectCreate, ProjectResponse, ProjectRename, MessageCreate, MessageResponse
from .models import User, Project, Message, SystemSettings 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 # Création des tables dans la base de données
Base.metadata.create_all(bind=engine) Base.metadata.create_all(bind=engine)
@@ -246,3 +248,32 @@ def create_message(project_id: int, message: MessageCreate, db: Session = Depend
db.commit() db.commit()
db.refresh(new_message) db.refresh(new_message)
return 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()); nextTick(() => lucide.createIcons());
try { try {
await fetch(`/api/projects/${activeProject.value.id}/messages`, { const response = await fetch(`/api/projects/${activeProject.value.id}/messages`, {
method: 'POST', method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ role: 'user', content: userText }) body: JSON.stringify({ role: 'user', content: userText })
}); });
// SIMULATION TEMPORAIRE : Attente de l'IA (2 secondes) if (response.ok) {
setTimeout(() => { // L'API nous renvoie l'historique à jour avec la réponse de l'IA
isAiThinking.value = false; messages.value = await response.json();
scrollToBottom(); } else {
// La prochaine étape remplacera ce setTimeout par le véritable appel au moteur IA ! const err = await response.json();
}, 2000); alert("Erreur: " + err.detail);
}
} catch (error) { } catch (error) {
console.error("Erreur envoi message", error); console.error("Erreur envoi message", error);
} finally {
isAiThinking.value = false; isAiThinking.value = false;
scrollToBottom();
nextTick(() => lucide.createIcons());
} }
}; };
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@@ -11,3 +11,4 @@ python-multipart
bcrypt bcrypt
email-validator email-validator
PyJWT PyJWT
openai