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Initialisation ultra propre d'Aethas38
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bc700dfb44
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venv/
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.env
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.sesskey
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# Aethas38 - Multi-IA Orchestrator
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Système d'IA modulaire avec orchestrateur local et routeur intelligent.
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## 📋 To-Do List (Roadmap)
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### Phase 1 : Infrastructure & Environnement ✅
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- [x] Désactiver interface graphique serveur (mode headless)
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- [x] Installation Docker, Compose et Nginx Proxy Manager
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- [x] Configuration réseau (Pare-feu / Ports)
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- [x] Initialisation dépôts Gitea/GitHub
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### Phase 2 : Orchestrateur Local (Backend) ⏳
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- [x] Installation Ollama + Qwen 2.5 3B (Serveur)
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- [x] Développement de l'interface de base FastHTML
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- [x] Connexion réussie entre PC de dev et Serveur IA
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- [X] Développement du script de Routage (Gateway)
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- [ ] Intégration des APIs tierces (Groq, Gemini, etc.)
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- [ ] Système de gestion de file d'attente (Queue List)
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- [ ] Création du système d'interdiction automatique (Fichiers refusés)
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### Phase 3 : Front-Office (FastHTML)
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- [ ] Création UI légère (Thème Aethas)
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- [ ] Implémentation du switch Gratuit/Payant
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- [ ] Dashboard Finance (Analyse consommation tokens)
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- [ ] Système d'inscription et validation Admin
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### Phase 4 : Déploiement & Sécurité
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- [ ] Mise en conteneur Docker
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- [ ] Mise en production sur aethas38.duckdns.org
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- [ ] Tests de charge et vérification coûts
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## 💡 Informations Techniques
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* **Orchestrateur :** Local (Ollama / Qwen 2.5 3B)
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* **Framework Interface :** FastHTML
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* **Langage :** Python 3.12 (Environnement Virtuel)
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* **Serveur :** Debian (Headless, GTX 1650 4Go VRAM)
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import os
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import json
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from dotenv import load_dotenv
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from fasthtml.common import *
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from openai import OpenAI
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# Chargement du coffre-fort des clés API
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load_dotenv()
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# Petit test pour vérifier que Python trouve bien les clés au démarrage
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print("Vérification des API :")
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print("- Groq chargée :", "✅" if os.getenv("GROQ_API_KEY") else "❌")
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print("- Gemini chargée :", "✅" if os.getenv("GEMINI_API_KEY") else "❌")
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# Initialisation de l'application FastHTML
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app, rt = fast_app()
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# Configuration du client local (Qwen)
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client = OpenAI(
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base_url="http://192.168.1.20:11434/v1",
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api_key="ollama"
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)
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# Route principale : l'interface utilisateur
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@rt('/')
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def get():
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return Titled("Aethas38 - Orchestrateur",
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Main(
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H1("Interface de Test - Qwen 2.5 (3B)"),
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Form(
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Input(type="text", name="prompt", placeholder="Posez votre question à Qwen...", style="width: 100%; padding: 10px; margin-bottom: 10px;"),
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Button("Envoyer la requête", type="submit", style="padding: 10px 20px; cursor: pointer;"),
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hx_post="/chat", # Envoie la requête à la route /chat
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hx_target="#result", # Injecte la réponse dans la div "result"
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hx_indicator="#loading" # Affiche un indicateur de chargement
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),
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Div("Traitement en cours par le serveur Aethas38...", id="loading", cls="htmx-indicator", style="color: gray; font-style: italic; margin-top: 10px;"),
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Div(id="result", style="margin-top: 20px; padding: 15px; border: 1px solid #444; border-radius: 5px; background-color: #222; color: white;"),
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cls="container"
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)
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)
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# Route API : Traitement de la requête par l'IA
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@rt('/chat')
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def post(prompt: str):
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try:
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# 1. Le Prompt Système amélioré pour éviter les pièges
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router_prompt = """Tu es l'Aiguilleur (Routeur) du projet Aethas38.
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Analyse la demande de l'utilisateur et choisis le fournisseur d'IA le plus adapté selon ces règles strictes :
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- "groq" : programmation, code, scripts, mathématiques, logique, informatique.
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- "gemini" : rédaction, recettes de cuisine, culture générale, histoire, résumés, art.
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- "local" : UNIQUEMENT pour les salutations (bonjour, test, coucou) ou les banalités très courtes.
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Format de réponse obligatoire : un objet JSON strict. AUCUN texte d'accompagnement.
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Exemple 1 : {"intention": "créer un script", "fournisseur": "groq"}
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Exemple 2 : {"intention": "recette de gâteau", "fournisseur": "gemini"}
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"""
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# 2. On interroge notre Qwen local (la GTX 1650 bosse !)
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response = client.chat.completions.create(
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model="qwen2.5:3b",
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messages=[
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{"role": "system", "content": router_prompt},
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{"role": "user", "content": prompt}
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],
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temperature=0.1 # Température basse pour qu'il soit très précis et formel
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)
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# 3. On récupère et on lit sa décision brute
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raw_decision = response.choices[0].message.content
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# 4. On l'affiche sur l'interface de test (temporaire, pour voir la magie opérer)
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return Div(
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P(f"🗣️ Votre question : {prompt}", style="color: #888;"),
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P("🧠 Décision de l'Orchestrateur (Qwen) :", style="color: #00d2ff; font-weight: bold; margin-top: 10px;"),
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Pre(raw_decision, style="background: #111; padding: 10px; border-radius: 5px; color: #0f0;"),
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style="border-left: 4px solid #00d2ff; padding-left: 15px; margin-top: 15px;"
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)
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except Exception as e:
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return P(f"Erreur de l'orchestrateur : {e}", style="color: red; font-weight: bold;")
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# Lancement du serveur local
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if __name__ == '__main__':
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serve(port=5001)
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