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16 KiB
Python
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Python
import traceback
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import threading
|
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import queue
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from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
|
|
from langchain_ollama import ChatOllama
|
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from rag_chatbot import MultimodalRAGChatbot
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from config.settings import QDRANT_URL, QDRANT_COLLECTION_NAME, EMBEDDING_MODEL, OLLAMA_URL, DEFAULT_MODEL
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from translations.lang_mappings import LANGUAGE_MAPPING
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from utils.image_utils import base64_to_image
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from langchain.callbacks.base import BaseCallbackHandler
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import re
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def clean_llm_response(text):
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"""Nettoie la réponse du LLM en enlevant les balises de pensée et autres éléments non désirés."""
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# Supprimer les blocs de pensée (<think>...</think>)
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text = re.sub(r'<think>.*?</think>', '', text, flags=re.DOTALL)
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# Supprimer les espaces supplémentaires au début de la réponse
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text = text.lstrip()
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return text
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# Handler personnalisé pour le streaming
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class GradioStreamingHandler(BaseCallbackHandler):
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def __init__(self):
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self.tokens_queue = queue.Queue()
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self.full_text = ""
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def on_llm_new_token(self, token, **kwargs):
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self.tokens_queue.put(token)
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self.full_text += token
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# Initialiser le chatbot
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rag_bot = MultimodalRAGChatbot(
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qdrant_url=QDRANT_URL,
|
|
qdrant_collection_name=QDRANT_COLLECTION_NAME,
|
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ollama_model=DEFAULT_MODEL,
|
|
embedding_model=EMBEDDING_MODEL,
|
|
ollama_url=OLLAMA_URL
|
|
)
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print(f"Chatbot initialisé avec modèle: {DEFAULT_MODEL}")
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# Variables globales
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current_images = []
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current_tables = []
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# Fonctions utilitaires
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def display_images(images_list=None):
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"""Crée une liste de tuples (image, caption) pour Gradio Gallery"""
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images_to_use = images_list if images_list is not None else current_images
|
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if not images_to_use:
|
|
return None
|
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gallery = []
|
|
for img_data in images_to_use:
|
|
image = img_data["image"]
|
|
if image:
|
|
caption = f"{img_data['caption']} (Source: {img_data['source']}, Page: {img_data['page']})"
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gallery.append((image, caption))
|
|
|
|
return gallery if gallery else None
|
|
|
|
def display_tables(tables_list=None, language=None):
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|
"""Crée le HTML pour afficher les tableaux"""
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tables_to_use = tables_list if tables_list is not None else current_tables
|
|
|
|
if not tables_to_use:
|
|
return None
|
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html = ""
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|
for idx, table in enumerate(tables_to_use):
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|
table_data = table['data']
|
|
table_html = ""
|
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try:
|
|
if isinstance(table_data, str):
|
|
if '|' in table_data:
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rows = table_data.strip().split('\n')
|
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table_html = '<div class="table-container"><table>'
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|
for i, row in enumerate(rows):
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|
if i == 1 and all(c in ':-|' for c in row):
|
|
continue
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cells = row.split('|')
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if cells and cells[0].strip() == '':
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cells = cells[1:]
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if cells and cells[-1].strip() == '':
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cells = cells[:-1]
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|
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if cells:
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is_header = (i == 0)
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table_html += '<tr>'
|
|
for cell in cells:
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|
cell_content = cell.strip()
|
|
if is_header:
|
|
table_html += f'<th>{cell_content}</th>'
|
|
else:
|
|
table_html += f'<td>{cell_content}</td>'
|
|
table_html += '</tr>'
|
|
|
|
table_html += '</table></div>'
|
|
else:
|
|
table_html = f'<pre>{table_data}</pre>'
|
|
else:
|
|
table_html = f'<pre>{table_data}</pre>'
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"Error formatting table {idx}: {e}")
|
|
table_html = f'<pre>{table_data}</pre>'
|
|
|
|
html += f"""
|
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<div style="margin-bottom: 20px; border: 1px solid #ddd; padding: 15px; border-radius: 8px;">
|
|
<h3>{table.get('caption', 'Tableau')}</h3>
|
|
<p style="color:#666; font-size:0.9em;">Source: {table.get('source', 'N/A')}, Page: {table.get('page', 'N/A')}</p>
|
|
<p><strong>Description:</strong> {table.get('description', '')}</p>
|
|
{table_html}
|
|
</div>
|
|
"""
|
|
|
|
return html if html else None
|
|
|
|
# Fonction pour changer de modèle
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|
def change_model(model_name, language="Français"):
|
|
global rag_bot
|
|
|
|
try:
|
|
rag_bot = MultimodalRAGChatbot(
|
|
qdrant_url=QDRANT_URL,
|
|
qdrant_collection_name=QDRANT_COLLECTION_NAME,
|
|
ollama_model=model_name,
|
|
embedding_model=EMBEDDING_MODEL,
|
|
ollama_url=OLLAMA_URL
|
|
)
|
|
print(f"Modèle changé pour: {model_name}")
|
|
return f"✅ Modèle changé pour: {model_name}"
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"Erreur lors du changement de modèle: {e}")
|
|
return f"❌ Erreur: {str(e)}"
|
|
|
|
# Fonction pour changer de collection
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|
def change_collection(collection_name, language="Français"):
|
|
global rag_bot
|
|
|
|
try:
|
|
rag_bot = MultimodalRAGChatbot(
|
|
qdrant_url=QDRANT_URL,
|
|
qdrant_collection_name=collection_name,
|
|
ollama_model=rag_bot.llm.model,
|
|
embedding_model=EMBEDDING_MODEL,
|
|
ollama_url=OLLAMA_URL
|
|
)
|
|
print(f"Collection changée pour: {collection_name}")
|
|
return f"✅ Collection changée pour: {collection_name}"
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"Erreur lors du changement de collection: {e}")
|
|
return f"❌ Erreur: {str(e)}"
|
|
|
|
# Fonction de traitement de requête
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|
def process_query(message, history, streaming, show_sources, max_images, language):
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|
global current_images, current_tables
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if not message.strip():
|
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return history, "", None, None
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current_images = []
|
|
current_tables = []
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print(f"Traitement du message: {message}")
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|
print(f"Streaming: {streaming}")
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|
try:
|
|
if streaming:
|
|
# Version avec streaming dans Gradio
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|
history = history + [(message, "")]
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|
# 1. Récupérer les documents pertinents
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docs = rag_bot._retrieve_relevant_documents(message)
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|
|
# 2. Préparer le contexte et l'historique
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context = rag_bot._format_documents(docs)
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history_text = rag_bot._format_chat_history()
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|
# 3. Préparer le prompt
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prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template("""
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Tu es un assistant documentaire spécialisé qui utilise toutes les informations disponibles dans le contexte fourni.
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|
TRÈS IMPORTANT: Tu dois répondre EXCLUSIVEMENT en {language}. Ne réponds JAMAIS dans une autre langue.
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|
Instructions spécifiques:
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|
1. Pour chaque image mentionnée dans le contexte, inclue TOUJOURS dans ta réponse:
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|
- La légende/caption exacte de l'image
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- La source et le numéro de page
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|
- Une description brève de ce qu'elle montre
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|
2. Pour chaque tableau mentionné dans le contexte, inclue TOUJOURS:
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|
- Le titre/caption exact du tableau
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|
- La source et le numéro de page
|
|
- Ce que contient et signifie le tableau
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|
3. Lorsque tu cites des équations mathématiques:
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- Utilise la syntaxe LaTeX exacte comme dans le document ($...$ ou $$...$$)
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|
- Reproduis-les fidèlement sans modification
|
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|
4. IMPORTANT: Ne pas inventer d'informations - si une donnée n'est pas explicitement fournie dans le contexte,
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|
indique clairement que cette information n'est pas disponible dans les documents fournis.
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|
|
5. Cite précisément les sources pour chaque élément d'information (format: [Source, Page]).
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|
6. CRUCIAL: Ta réponse doit être UNIQUEMENT et INTÉGRALEMENT en {language}, quelle que soit la langue de la question.
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|
Historique de conversation:
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{chat_history}
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|
Contexte (à utiliser pour répondre):
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{context}
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Question: {question}
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|
Réponds de façon structurée et précise en intégrant activement les images, tableaux et équations disponibles dans le contexte.
|
|
Ta réponse doit être exclusivement en {language}.
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""")
|
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|
|
# 4. Formater les messages pour le LLM
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|
messages = prompt_template.format_messages(
|
|
chat_history=history_text,
|
|
context=context,
|
|
question=message,
|
|
language=LANGUAGE_MAPPING.get(language, "français")
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|
)
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|
# 5. Créer un handler de streaming personnalisé
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|
handler = GradioStreamingHandler()
|
|
|
|
# 6. Créer un modèle LLM avec notre handler
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|
streaming_llm = ChatOllama(
|
|
model=rag_bot.llm.model,
|
|
base_url=rag_bot.llm.base_url,
|
|
streaming=True,
|
|
callbacks=[handler]
|
|
)
|
|
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|
# 7. Lancer la génération dans un thread pour ne pas bloquer l'UI
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|
def generate_response():
|
|
streaming_llm.invoke(messages)
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|
|
thread = threading.Thread(target=generate_response)
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|
thread.start()
|
|
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|
# 8. Récupérer les tokens et mettre à jour l'interface
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|
partial_response = ""
|
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|
# Attendre les tokens avec un timeout
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|
while thread.is_alive() or not handler.tokens_queue.empty():
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|
try:
|
|
token = handler.tokens_queue.get(timeout=0.05)
|
|
partial_response += token
|
|
|
|
# Nettoyer la réponse uniquement pour l'affichage (pas pour l'historique interne)
|
|
clean_response = clean_llm_response(partial_response)
|
|
history[-1] = (message, clean_response)
|
|
yield history, "", None, None
|
|
except queue.Empty:
|
|
continue
|
|
|
|
# Après la boucle, nettoyer la réponse complète pour l'historique interne
|
|
partial_response = clean_llm_response(partial_response)
|
|
rag_bot.chat_history.append({"role": "user", "content": message})
|
|
rag_bot.chat_history.append({"role": "assistant", "content": partial_response})
|
|
|
|
# 10. Récupérer les sources, images, tableaux
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|
texts, images, tables = rag_bot._process_documents(docs)
|
|
|
|
# Préparer les informations sur les sources
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|
source_info = ""
|
|
if texts:
|
|
source_info += f"📚 {len(texts)} textes • "
|
|
if images:
|
|
source_info += f"🖼️ {len(images)} images • "
|
|
if tables:
|
|
source_info += f"📊 {len(tables)} tableaux"
|
|
|
|
if source_info:
|
|
source_info = "Sources trouvées: " + source_info
|
|
|
|
# 11. Traiter les images
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|
if show_sources and images:
|
|
images = images[:max_images]
|
|
for img in images:
|
|
img_data = img.get("image_data")
|
|
if img_data:
|
|
image = base64_to_image(img_data)
|
|
if image:
|
|
current_images.append({
|
|
"image": image,
|
|
"caption": img.get("caption", ""),
|
|
"source": img.get("source", ""),
|
|
"page": img.get("page", ""),
|
|
"description": img.get("description", "")
|
|
})
|
|
|
|
# 12. Traiter les tableaux
|
|
if show_sources and tables:
|
|
for table in tables:
|
|
current_tables.append({
|
|
"data": rag_bot.format_table(table.get("table_data", "")),
|
|
"caption": table.get("caption", ""),
|
|
"source": table.get("source", ""),
|
|
"page": table.get("page", ""),
|
|
"description": table.get("description", "")
|
|
})
|
|
|
|
# 13. Retourner les résultats finaux
|
|
images_display = display_images()
|
|
tables_display = display_tables()
|
|
yield history, source_info, images_display, tables_display
|
|
|
|
else:
|
|
# Version sans streaming
|
|
print("Mode non-streaming activé")
|
|
source_info = ""
|
|
|
|
result = rag_bot.chat(message, stream=False)
|
|
# Nettoyer la réponse des balises <think>
|
|
result["response"] = clean_llm_response(result["response"])
|
|
history = history + [(message, result["response"])]
|
|
|
|
# Mise à jour de l'historique interne
|
|
rag_bot.chat_history.append({"role": "user", "content": message})
|
|
rag_bot.chat_history.append({"role": "assistant", "content": result["response"]})
|
|
|
|
# Traiter les sources
|
|
if "texts" in result:
|
|
source_info += f"📚 {len(result['texts'])} textes • "
|
|
if "images" in result:
|
|
source_info += f"🖼️ {len(result['images'])} images • "
|
|
if "tables" in result:
|
|
source_info += f"📊 {len(result['tables'])} tableaux"
|
|
|
|
if source_info:
|
|
source_info = "Sources trouvées: " + source_info
|
|
|
|
# Traiter les images et tableaux
|
|
if show_sources and "images" in result and result["images"]:
|
|
images = result["images"][:max_images]
|
|
for img in images:
|
|
img_data = img.get("image_data")
|
|
if img_data:
|
|
image = base64_to_image(img_data)
|
|
if image:
|
|
current_images.append({
|
|
"image": image,
|
|
"caption": img.get("caption", ""),
|
|
"source": img.get("source", ""),
|
|
"page": img.get("page", ""),
|
|
"description": img.get("description", "")
|
|
})
|
|
|
|
if show_sources and "tables" in result and result["tables"]:
|
|
tables = result["tables"]
|
|
for table in tables:
|
|
current_tables.append({
|
|
"data": rag_bot.format_table(table.get("table_data", "")),
|
|
"caption": table.get("caption", ""),
|
|
"source": table.get("source", ""),
|
|
"page": table.get("page", ""),
|
|
"description": table.get("description", "")
|
|
})
|
|
|
|
yield history, source_info, display_images(), display_tables()
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
error_msg = f"Une erreur est survenue: {str(e)}"
|
|
traceback_text = traceback.format_exc()
|
|
print(error_msg)
|
|
print(traceback_text)
|
|
history = history + [(message, error_msg)]
|
|
yield history, "Erreur lors du traitement de la requête", None, None
|
|
|
|
# Fonction pour réinitialiser la conversation
|
|
def reset_conversation():
|
|
global current_images, current_tables
|
|
current_images = []
|
|
current_tables = []
|
|
|
|
rag_bot.clear_history()
|
|
|
|
return [], "", None, None |