IETM_FIXE\ietm6
1fb4563557
On garde malgrès tout les promps à coté des parseurs car ils évoluent généralement ensemble.
108 lines
4.4 KiB
Python
108 lines
4.4 KiB
Python
"""Use case : conseils d'adaptation d'un PDF à une campagne EXISTANTE.
|
|
|
|
L'IA connaît la campagne de l'utilisateur (un « brief » : structure arcs/chapitres/
|
|
scènes + PNJ + univers/lore), lit le contenu du PDF, et rédige des recommandations
|
|
d'INTÉGRATION/ADAPTATION (où insérer, reskins de PNJ, transposition à l'univers,
|
|
doublons à réconcilier…). Sortie en markdown, streamée token par token.
|
|
|
|
Contrairement à l'IMPORT (qui produit une arborescence à créer), ici on produit
|
|
du CONSEIL libre : rien n'est créé, l'utilisateur applique à la main.
|
|
"""
|
|
from __future__ import annotations
|
|
|
|
import logging
|
|
from typing import AsyncIterator
|
|
|
|
from app.application.prompts import adapt_campaign as prompts
|
|
from app.core.language import DEFAULT as _DEFAULT_LANG
|
|
from app.domain.models import ChatMessage
|
|
from app.domain.ports import LLMChatProvider, PdfExtractionError, PdfTextExtractor
|
|
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|
|
|
# Plus créatif que l'import (tâche de structuration) : ici on conseille/adapte.
|
|
_TEMPERATURE = 0.7
|
|
|
|
|
|
class AdaptCampaignUseCase:
|
|
"""Génère (en streaming) des conseils d'adaptation d'un PDF à une campagne."""
|
|
|
|
def __init__(
|
|
self,
|
|
llm: LLMChatProvider,
|
|
extractor: PdfTextExtractor,
|
|
max_input_tokens: int = 10000,
|
|
) -> None:
|
|
self._llm = llm
|
|
self._extractor = extractor
|
|
# L'adaptation envoie le PDF en UNE requête (pas de découpage). On plafonne
|
|
# donc l'entrée pour ne pas dépasser la taille de requête acceptée par le
|
|
# provider (sinon HTTP 400). Calé sur la taille des morceaux d'import.
|
|
self._max_input_tokens = max_input_tokens
|
|
|
|
async def stream(
|
|
self,
|
|
pdf_bytes: bytes,
|
|
brief: str,
|
|
messages: list[ChatMessage],
|
|
language: str = _DEFAULT_LANG,
|
|
) -> AsyncIterator[str]:
|
|
"""Conversationnel : le PDF + la campagne sont le CONTEXTE (system prompt),
|
|
`messages` est l'échange (demande initiale, puis feedbacks de l'utilisateur)."""
|
|
doc = self._extractor.extract(pdf_bytes)
|
|
pdf_text = doc.full_text
|
|
if not pdf_text.strip():
|
|
raise PdfExtractionError("Aucun texte exploitable n'a été extrait du PDF.")
|
|
|
|
brief = brief or ""
|
|
pdf_text, truncated = self._fit_pdf_to_budget(pdf_text, brief)
|
|
|
|
logger.info(
|
|
"Adaptation campagne : %s page(s) (%s via OCR), brief %s car., PDF %s car.%s, %s message(s).",
|
|
doc.page_count, doc.ocr_page_count, len(brief), len(pdf_text),
|
|
" (tronqué)" if truncated else "", len(messages),
|
|
)
|
|
|
|
trunc_note = (
|
|
"\n[Note : PDF tronqué pour tenir dans une requête — base-toi sur ce début.]"
|
|
if truncated else ""
|
|
)
|
|
# Concaténation (pas .format) : brief/PDF peuvent contenir des { } littéraux.
|
|
system_prompt = (
|
|
f"{prompts.SYSTEM_PREFIX}\n\n"
|
|
"--- CAMPAGNE EXISTANTE DE L'UTILISATEUR ---\n"
|
|
f"{brief.strip() or '(campagne encore vide)'}\n\n"
|
|
"--- CONTENU DU PDF À ADAPTER ---\n"
|
|
f"{pdf_text}{trunc_note}\n\n"
|
|
f"{prompts.system_suffix(language)}\n\n"
|
|
"Tu es en CONVERSATION : à chaque message de l'utilisateur, ajuste, corrige "
|
|
"ou propose des alternatives en gardant tout ce contexte à l'esprit."
|
|
)
|
|
|
|
# 1er tour : si aucun message, on lance la demande initiale par défaut.
|
|
convo = messages or [ChatMessage(
|
|
role="user",
|
|
content="Propose-moi comment intégrer et adapter ce PDF à ma campagne.",
|
|
)]
|
|
|
|
async for token in self._llm.stream_chat(
|
|
convo, system_prompt=system_prompt, temperature=_TEMPERATURE
|
|
):
|
|
yield token
|
|
|
|
def _fit_pdf_to_budget(self, pdf_text: str, brief: str) -> tuple[str, bool]:
|
|
"""Tronque le texte du PDF pour que (brief + PDF) tienne dans le budget tokens.
|
|
|
|
Évite un HTTP 400 « requête trop grosse » côté provider. Réserve une marge
|
|
pour le prompt système et le brief.
|
|
"""
|
|
import tiktoken
|
|
|
|
enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
|
|
brief_tokens = len(enc.encode(brief))
|
|
budget = max(2000, self._max_input_tokens - brief_tokens - 1000) # 1000 = marge système
|
|
pdf_tokens = enc.encode(pdf_text)
|
|
if len(pdf_tokens) <= budget:
|
|
return pdf_text, False
|
|
return enc.decode(pdf_tokens[:budget]), True
|