Mise à jour du RAG : Ajout d'une catégorie générale pour la sauvegarde systématique
Build and Push Docker Image / build-and-push (push) Successful in 38s

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xavier committed 2026-08-23 18:03:35 +02:00
1 parent 9a454dd15e
commit c82e12f49a
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@@ -5,13 +5,15 @@ from modules.logger import log_event
# Définition du chemin racine sécurisé sur ton RAID # Définition du chemin racine sécurisé sur ton RAID
RAG_BASE_DIR = "/DATA/AppData/MULTI-IA-AETHAS38/RAG" RAG_BASE_DIR = "/DATA/AppData/MULTI-IA-AETHAS38/RAG"
# Les thématiques générales pour organiser l'apprentissage # Les thématiques pour organiser l'apprentissage (Ajout de Général et Éducation)
THEMATIQUES_RAG = [ THEMATIQUES_RAG = [
"Minecraft_KubeJS", "Minecraft_KubeJS",
"Juridique_Loi_Francaise", "Juridique_Loi_Francaise",
"Serveur_Debian", "Serveur_Debian",
"Bureautique_Excel", "Bureautique_Excel",
"Regles_Aethas38" "Regles_Aethas38",
"Education_Nationale",
"Connaissances_Generales"
] ]
def initialiser_arborescence_rag(): def initialiser_arborescence_rag():
@@ -37,10 +39,12 @@ def extraire_contexte_rag(thematique):
contexte_global = "" contexte_global = ""
chemin_theme = os.path.join(RAG_BASE_DIR, thematique) chemin_theme = os.path.join(RAG_BASE_DIR, thematique)
if not os.path.exists(chemin_theme): # Si le thème est "aucun" ou introuvable, on tape dans les connaissances générales
return contexte_global if thematique == "aucun" or not os.path.exists(chemin_theme):
chemin_theme = os.path.join(RAG_BASE_DIR, "Connaissances_Generales")
try: try:
if os.path.exists(chemin_theme):
for fichier in os.listdir(chemin_theme): for fichier in os.listdir(chemin_theme):
if fichier.endswith(".txt") or fichier.endswith(".md"): if fichier.endswith(".txt") or fichier.endswith(".md"):
chemin_fichier = os.path.join(chemin_theme, fichier) chemin_fichier = os.path.join(chemin_theme, fichier)
@@ -57,7 +61,6 @@ def rechercher_contexte_rag(prompt, categorie="general"):
Récupère le contenu des fichiers de la thématique pour alimenter l'IA. Récupère le contenu des fichiers de la thématique pour alimenter l'IA.
""" """
try: try:
# On fait appel à la fonction qui lit tous les .md/.txt du dossier thématique
return extraire_contexte_rag(categorie) return extraire_contexte_rag(categorie)
except Exception as e: except Exception as e:
log_event("ERROR", "RAG_MANAGER", f"Erreur lors de la recherche RAG : {e}") log_event("ERROR", "RAG_MANAGER", f"Erreur lors de la recherche RAG : {e}")
@@ -65,26 +68,29 @@ def rechercher_contexte_rag(prompt, categorie="general"):
def auto_apprendre_rag(prompt, reponse, thematique_simplifiee): def auto_apprendre_rag(prompt, reponse, thematique_simplifiee):
""" """
Sauvegarde automatiquement les réponses pertinentes pour enrichir la base de connaissances. Sauvegarde systématiquement TOUTES les réponses pour enrichir la base de connaissances.
""" """
# Mapping entre le mot-clé deviné par Qwen et le vrai nom de ton dossier # Mapping élargi
mapping = { mapping = {
"minecraft": "Minecraft_KubeJS", "minecraft": "Minecraft_KubeJS",
"droit": "Juridique_Loi_Francaise", "droit": "Juridique_Loi_Francaise",
"serveur": "Serveur_Debian", "serveur": "Serveur_Debian",
"excel": "Bureautique_Excel", "excel": "Bureautique_Excel",
"regles": "Regles_Aethas38" "regles": "Regles_Aethas38",
"education_nationale": "Education_Nationale"
} }
theme_reel = mapping.get(thematique_simplifiee.lower()) # Si le thème n'est pas dans le mapping (ex: "aucun", "physique", "cuisine"),
if not theme_reel: # on le force dans le dossier "Connaissances_Generales" au lieu de l'ignorer.
return # Si Qwen n'a pas détecté de thème précis (ex: "aucun"), on n'enregistre rien pour ne pas polluer. theme_reel = mapping.get(thematique_simplifiee.lower(), "Connaissances_Generales")
try: try:
chemin_theme = os.path.join(RAG_BASE_DIR, theme_reel) chemin_theme = os.path.join(RAG_BASE_DIR, theme_reel)
os.makedirs(chemin_theme, exist_ok=True) os.makedirs(chemin_theme, exist_ok=True)
nom_fichier = f"apprentissage_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.md" # On raccourcit le prompt pour créer un nom de fichier propre
sujet_court = "".join(c for c in prompt[:15] if c.isalnum() or c == " ").strip().replace(" ", "_")
nom_fichier = f"rag_{sujet_court}_{datetime.now().strftime('%H%M%S')}.md"
chemin_fichier = os.path.join(chemin_theme, nom_fichier) chemin_fichier = os.path.join(chemin_theme, nom_fichier)
contenu = f"## Question utilisateur\n{prompt}\n\n## Réponse de l'IA (Contexte validé)\n{reponse}\n" contenu = f"## Question utilisateur\n{prompt}\n\n## Réponse de l'IA (Contexte validé)\n{reponse}\n"
@@ -92,7 +98,7 @@ def auto_apprendre_rag(prompt, reponse, thematique_simplifiee):
with open(chemin_fichier, 'w', encoding='utf-8') as f: with open(chemin_fichier, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(contenu) f.write(contenu)
log_event("INFO", "RAG_MANAGER", f"Nouvelle connaissance acquise et sauvegardée dans {theme_reel} ({nom_fichier}).") log_event("INFO", "RAG_MANAGER", f"Connaissance sauvegardée dans {theme_reel} ({nom_fichier}).")
except Exception as e: except Exception as e:
log_event("ERROR", "RAG_MANAGER", f"Erreur lors de l'auto-apprentissage : {e}") log_event("ERROR", "RAG_MANAGER", f"Erreur lors de l'auto-apprentissage : {e}")