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Python
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Python
import uuid
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import time
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import re
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from fasthtml.common import *
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from modules.database import load_history, save_history
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from modules.scraper import rechercher_sur_google, extraire_contenu_urls
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from modules.router import nettoyer_decision_router
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from modules.ai_local import interroger_local_ollama
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from modules.ai_engine import executer_requete_ia
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from modules.ui_components import render_user_msg, render_ai_msg, render_sidebar
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from modules.logger import log_event
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async def handle_chat_request(request, session):
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start_time = time.time()
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try:
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form = await request.form()
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prompt = form.get("prompt", "")
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chat_id = form.get("chat_id", str(uuid.uuid4()))
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files = form.getlist("files")
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session['current_chat_id'] = chat_id
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history = load_history()
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# Extraction éphémère en RAM
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file_summary = []
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file_names = []
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for f in files[:10]:
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if f and f.filename:
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file_names.append(f.filename)
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content = await f.read()
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file_summary.append(f"\n--- Fichier: {f.filename} ---\n{content.decode('utf-8', errors='ignore')}")
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liste_fichiers_str = ', '.join(file_names) if file_names else 'Aucun fichier'
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log_event("INFO", "SYSTEM", f"Requête reçue. Fichiers joints : {liste_fichiers_str}")
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# L'IA Local (Qwen) orchestre la décision !
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sec_prompt = f"""Tu es l'Orchestrateur système. Analyse la requête et choisis le meilleur fournisseur IA :
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- "gemini" : (OBLIGATOIRE si fichiers joints), rédaction complexe, comparaisons ou images.
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- "groq" : texte ultra-rapide.
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- "deepseek" : code, mathématiques, logique complexe.
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- "mistral" : rédaction française soignée.
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- "huggingface" : modèles open-source.
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- "cloudflare" : requêtes générales.
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- "local" : questions basiques, salutations.
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Renvoie STRICTEMENT un JSON : {{"intention": "Résumé...", "fournisseur": "gemini|groq|deepseek|mistral|huggingface|cloudflare|local"}}
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Requête : {prompt}"""
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try:
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texte_routeur, _, _, _ = interroger_local_ollama(sec_prompt, "qwen2.5:3b")
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decision = nettoyer_decision_router(texte_routeur)
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except Exception:
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decision = {"intention": "Analyse de secours", "fournisseur": "gemini"}
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intention = decision.get('intention', 'Analyse')
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fournisseur = decision.get('fournisseur', 'gemini').lower()
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# Sécurité Absolue Fichiers -> Gemini (Fenêtre de contexte maximale)
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if file_names:
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fournisseur = "gemini"
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intention += " (Forcé Gemini via Sécurité Fichiers)"
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urls = re.findall(r'https?://[^\s]+', prompt)
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mots_cles = ["cherche", "recherche", "sur internet", "sur le web", "sur le net", "va sur", "trouve", "site", "donne", "historique", "version"]
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if any(m in prompt.lower() for m in mots_cles):
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urls.extend(rechercher_sur_google(prompt))
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web_text = extraire_contenu_urls(list(set(urls))) if urls else ""
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full_prompt = prompt + ("\n" + "\n".join(file_summary) if file_summary else "")
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if web_text:
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full_prompt += f"\n\n[Contexte web extrait :\n{web_text}\nUtilise ces informations pour répondre.]"
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# Délégation de l'exécution au Moteur d'IA (Cascade)
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reponse, couleur, fournisseur_nom, modele = executer_requete_ia(fournisseur, full_prompt)
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if chat_id not in history:
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history[chat_id] = {"title": (prompt[:30] if prompt else "Discussion") + "...", "pinned": False, "timestamp": time.time(), "messages": []}
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execution_time = round(time.time() - start_time, 1)
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display_msg = prompt
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if file_names:
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display_msg += f"\n\n📎 **Fichiers joints :** {', '.join(file_names)}"
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display_msg += "\n> *🗑️ Note : Fichiers traités de manière éphémère en mémoire vive et détruits instantanément après analyse conformément aux règles de confidentialité.*"
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history[chat_id]['messages'].append({"role": "user", "content": display_msg})
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history[chat_id]['messages'].append({"role": "ai", "content": reponse, "intention": intention, "fournisseur": fournisseur_nom, "modele": modele, "couleur": couleur, "execution_time": execution_time})
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save_history(history)
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log_event("INFO", fournisseur_nom, f"Réponse générée en {execution_time}s.")
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return render_user_msg(display_msg), render_ai_msg(reponse, intention, fournisseur_nom, modele, couleur, execution_time), Script("renderMarkdown();"), render_sidebar()
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except Exception as e:
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log_event("CRITICAL", "SYSTEM", f"Erreur critique dans handle_chat_request: {e}")
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return Div(f"Erreur système : {e}", style="color:red; background:#300; padding:15px; border-radius:10px;") |