Amélioration fonction RAG auto incrémentation

main.py

@@ -16,6 +16,7 @@ from modules.security import verifier_et_bloquer_vpn, journaliser_ip
 from modules.auth_manager import IDENTIFIANTS_ADMIN, verifier_mot_de_passe
 from modules.logger import log_event
 from modules.billing_manager import charger_soldes, sauvegarder_soldes
+from modules.rag_manager import auto_apprendre_rag
 
 # Lancement du module d'auto-mise à jour en arrière-plan
 import modules.model_updater
@@ -144,5 +145,12 @@ def post(cid: str):
     if cid_str in h: del h[cid_str]; save_history(h)
     return render_sidebar()
 
+# --- NOUVELLE ROUTE POUR LE RAG (BOUTON MANUEL) ---
+@rt('/api/forcer_rag')
+def post(prompt: str, reponse: str, theme: str):
+    """Intercepte la demande manuelle, lance l'indexation et renvoie un badge vert."""
+    auto_apprendre_rag(prompt, reponse, theme)
+    return Span("✅ Indexé", cls="msg-action-btn", style="background-color: #4caf50; color: white; border: none; cursor: default;")
+
 if __name__ == '__main__':
     serve(port=5001)

modules/chat_handler.py

@@ -5,6 +5,8 @@ import uuid
 import time
 import re
 import psutil
+import threading
+import requests
 from fasthtml.common import *
 from modules.database import load_history, save_history
 from modules.scraper import rechercher_sur_google, extraire_contenu_urls
@@ -16,7 +18,25 @@ from modules.logger import log_event
 from modules.billing_manager import verifier_et_valider_budget, obtenir_solde
 from modules.rag_manager import rechercher_contexte_rag, auto_apprendre_rag
 from modules.moderator import analyser_intention_illicite, appliquer_sanction_et_archiver
-from modules.ai_media import router_media  # <--- IMPORT DU NOUVEAU MODULE
+from modules.ai_media import router_media
+
+def evaluer_pertinence_pour_rag(prompt_utilisateur: str, reponse_ia: str) -> bool:
+    """Juge si la réponse est suffisamment technique/factuelle pour être indexée."""
+    prompt_superviseur = f"""Tu es un bibliothécaire strict. Évalue si cet échange mérite d'être conservé.
+    Règle 1 : Si la réponse contient des infos factuelles, du code, des règles ou des configurations techniques, réponds UNIQUEMENT "OUI".
+    Règle 2 : Si c'est conversationnel, vague, ou une erreur, réponds UNIQUEMENT "NON".
+    Question : {prompt_utilisateur}
+    Réponse : {reponse_ia[:800]}
+    """
+    try:
+        reponse = requests.post("http://172.19.0.1:11434/api/generate", json={
+            "model": "llama3.1", # Modèle rapide local via Ollama
+            "prompt": prompt_superviseur,
+            "stream": False
+        }, timeout=10).json()
+        return "OUI" in reponse.get("response", "").strip().upper()
+    except Exception:
+        return False
 
 def check_and_update_resource_quota(utilisateur_nom, role_utilisateur):
     quota_file = "/DATA/AppData/MULTI-IA-AETHAS38/Utilisateurs/quotas_ressources.json"
@@ -154,8 +174,16 @@ async def handle_chat_request(request, session):
             if "openrouter" in fournisseur_nom.lower() and mode_payant:
                 verifier_et_valider_budget(full_prompt, modele, utilisateur_nom=utilisateur_nom, rang_utilisateur=role_utilisateur, multi_ia=mode_multi_ia)
 
+        # --- SUPERVISEUR IA EN ARRIÈRE-PLAN ---
         if thematique_rag != "aucun" and reponse:
-            auto_apprendre_rag(prompt, reponse, thematique_rag)
+            def superviseur_et_rag(p, r, t):
+                if evaluer_pertinence_pour_rag(p, r):
+                    log_event("INFO", "SUPERVISEUR", f"Réponse validée. Indexation dans {t}")
+                    auto_apprendre_rag(p, r, t)
+                else:
+                    log_event("INFO", "SUPERVISEUR", "Échange ignoré pour le RAG (non pertinent).")
+            
+            threading.Thread(target=superviseur_et_rag, args=(prompt, reponse, thematique_rag)).start()
 
         if chat_id not in history:
             history[chat_id] = {"title": (prompt[:30] if prompt else "Discussion") + "...", "pinned": False, "timestamp": time.time(), "messages": []}
@@ -164,6 +192,8 @@ async def handle_chat_request(request, session):
         display_msg = prompt.replace("[SYSTÈME] RÈGLE ÉDUCATION NATIONALE : Agis comme un expert de l'Éducation Nationale française. Pédagogie stricte, respect du B.O.\n\n", "")
         if file_names: display_msg += f"\n\n📎 **Fichiers joints :** {', '.join(file_names)}"
 
+        id_message_unique = str(uuid.uuid4())
+
         history[chat_id]["messages"].append({"role": "user", "content": display_msg})
         history[chat_id]["messages"].append({
             "role": "ai", 
@@ -173,11 +203,14 @@ async def handle_chat_request(request, session):
             "modele": modele, 
             "couleur": couleur, 
             "execution_time": execution_time,
-            "trace": trace_route
+            "trace": trace_route,
+            "prompt_associe": prompt,
+            "thematique": thematique_rag,
+            "msg_id": id_message_unique
         })
         save_history(history)
         
-        return render_user_msg(display_msg), render_ai_msg(reponse, intention, fournisseur_nom, modele, couleur, execution_time), Script("renderMarkdown();"), render_sidebar()
+        return render_user_msg(display_msg), render_ai_msg(reponse, intention, fournisseur_nom, modele, couleur, execution_time, trace_route, prompt, thematique_rag, id_message_unique), Script("renderMarkdown();"), render_sidebar()
 
     except Exception as e:
         log_event("CRITICAL", "SYSTEM", f"Erreur : {e}")