IETM_FIXE\ietm6
0e4820a2f8
Sur une relance conversationnelle (et ses faiblesses ?), l embedding du dernier message seul ne contient pas le sujet -> retrieval aveugle. Un appel LLM leger (temperature 0, uniquement a partir du 2e tour) resout les references implicites depuis l historique ; la question autonome sert a la RECHERCHE (chat RAG + phase MAP de l analyse approfondie), la reponse finale voit toujours l historique complet. Best-effort : tout echec retombe sur la question brute (comportement historique). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
96 lines
4.2 KiB
Python
96 lines
4.2 KiB
Python
"""Use case : chat ANCRÉ sur les sources d'un notebook (RAG).
|
|
|
|
À chaque message, on retrouve les passages pertinents des sources (via le RAG) et
|
|
on les injecte dans le prompt système, en plus du contexte de campagne. Le modèle
|
|
répond donc en s'appuyant sur la/les source(s) — pas sur ses connaissances générales.
|
|
"""
|
|
from __future__ import annotations
|
|
|
|
from typing import AsyncIterator
|
|
|
|
from app.application.notebook_rag import NotebookRagUseCase
|
|
from app.application.query_rewrite import standalone_question
|
|
from app.domain.models import ChatMessage
|
|
from app.domain.ports import LLMChatProvider
|
|
|
|
_SYSTEM_PROMPT = """Tu es un assistant de jeu de rôle qui aide à ADAPTER une source (PDF) à la CAMPAGNE de l'utilisateur.
|
|
|
|
Tu disposes de DEUX connaissances, toutes deux ci-dessous :
|
|
1) LA CAMPAGNE de l'utilisateur (sa structure arcs/chapitres/scènes, ses PNJ, son univers) ;
|
|
2) LA SOURCE (extraits pertinents du PDF).
|
|
|
|
Règles :
|
|
- Pour une question sur SA CAMPAGNE (ex. « mon chapitre 3 », « mes PNJ »), appuie-toi sur la section CAMPAGNE.
|
|
- Pour une question sur le livre, appuie-toi sur les EXTRAITS DE LA SOURCE.
|
|
- CROISE les deux pour proposer des adaptations cohérentes avec sa campagne existante.
|
|
- N'invente pas ce qui ne figure ni dans la campagne ni dans la source ; si tu ne sais pas, dis-le.
|
|
- Quand un extrait porte un numéro de page (« (p. 12) »), cite-le (« d'après la p. 12 »).
|
|
|
|
{context_block}
|
|
--- EXTRAITS PERTINENTS DE LA SOURCE ---
|
|
{sources_block}
|
|
--- FIN DES EXTRAITS ---
|
|
|
|
PROPOSITIONS D'INTÉGRATION (IMPORTANT) :
|
|
Quand l'utilisateur veut CRÉER ou ADAPTER un élément concret pour sa campagne (un PNJ,
|
|
une scène, un chapitre, un arc, une table aléatoire), termine ta réponse par un ou
|
|
plusieurs BLOCS D'ACTION — un objet JSON par bloc, dans une clôture ```loremind-action.
|
|
L'interface les transformera en boutons « Créer dans la campagne ». N'en mets que si
|
|
c'est pertinent et explicitement souhaité. Formats acceptés :
|
|
|
|
```loremind-action
|
|
{{"type": "npc", "name": "Nom", "description": "Fiche en quelques phrases."}}
|
|
```
|
|
```loremind-action
|
|
{{"type": "scene", "name": "Nom", "description": "Résumé", "content": "Déroulé détaillé."}}
|
|
```
|
|
```loremind-action
|
|
{{"type": "chapter", "name": "Nom", "description": "Résumé du chapitre."}}
|
|
```
|
|
```loremind-action
|
|
{{"type": "arc", "name": "Nom", "description": "Résumé", "arcType": "LINEAR"}}
|
|
```
|
|
```loremind-action
|
|
{{"type": "table", "name": "Nom", "diceFormula": "1d8", "entries": [{{"minRoll":1,"maxRoll":4,"label":"...","detail":"..."}}]}}
|
|
```
|
|
|
|
Réponds en français, de façon utile et concise. Mets le texte explicatif AVANT les blocs d'action."""
|
|
|
|
|
|
class NotebookChatUseCase:
|
|
def __init__(self, rag: NotebookRagUseCase, llm: LLMChatProvider) -> None:
|
|
self._rag = rag
|
|
self._llm = llm
|
|
|
|
async def stream(
|
|
self,
|
|
source_ids: list[str],
|
|
messages: list[ChatMessage],
|
|
context: str = "",
|
|
top_k: int = 6,
|
|
) -> AsyncIterator[str]:
|
|
# Question AUTONOME pour la recherche : sur une relance (« et ses
|
|
# faiblesses ? »), l'embedding du dernier message seul ne contient pas
|
|
# le sujet → on le résout depuis l'historique (best-effort, 1 appel léger,
|
|
# uniquement à partir du 2e tour). La réponse, elle, voit tout l'historique.
|
|
search_query = await standalone_question(self._llm, messages)
|
|
passages = await self._rag.retrieve(source_ids, search_query, top_k=top_k)
|
|
sources_block = (
|
|
"\n\n".join(self._format_passage(p) for p in passages)
|
|
if passages else "(aucun passage pertinent trouvé dans les sources)"
|
|
)
|
|
context_block = (
|
|
f"--- TA CAMPAGNE ---\n{context.strip()}\n--- FIN CAMPAGNE ---\n\n"
|
|
if context.strip() else "--- TA CAMPAGNE ---\n(aucune donnée de campagne)\n--- FIN CAMPAGNE ---\n\n"
|
|
)
|
|
system_prompt = _SYSTEM_PROMPT.format(
|
|
context_block=context_block, sources_block=sources_block)
|
|
async for token in self._llm.stream_chat(messages, system_prompt=system_prompt):
|
|
yield token
|
|
|
|
@staticmethod
|
|
def _format_passage(p: dict) -> str:
|
|
page = p.get("page")
|
|
prefix = f"(p. {page}) " if page else ""
|
|
return f"• {prefix}{p['text'].strip()}"
|