IETM_FIXE\ietm6
75357983a1
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- Possibilité de discuter avec un PDF ; RAG ou analyse approfondie. Enlèvement de l'autre outil PDF de discussion qui analysait d'abord un PDF en proposant directement une intégration sans attendre qu'on pose de question - Mise en place de l'import directement dans les outils dans la sidebar - Mise en place d'un outil pour créer des tables aléatoires avec possibilité d'utiliser pendant la partie - Mise en place d'un outil pour mettre en place des PNJ, scènes, chapitre.... directement à partir de la discussion avec le PDF - Mise en place RAG avec mistal-embeding ou nomic si on utilise ollama - Mise en place mistral, google en fournisseurs alternatifs pour l'IA dans le cloud - version 0.11.0-bêta
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3.3 KiB
Python
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Python
"""Use case RAG des notebooks : indexer une source PDF et retrouver les passages
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pertinents pour une question.
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Chaîne d'indexation : PDF → extraction texte (+OCR) → découpage en extraits courts
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→ embeddings → stockage vectoriel (fichier). À la requête : on embed la question
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et on récupère les extraits les plus proches (cosinus) pour ancrer le chat.
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Extraits PLUS COURTS que pour l'import (recopie) : ici on veut une granularité fine
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pour que la recherche pointe un passage précis, pas un demi-chapitre.
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"""
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from __future__ import annotations
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import logging
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from app.application.chunking import chunk_text
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from app.application.embeddings import EmbeddingProvider
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from app.domain.ports import PdfTextExtractor
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from app.infrastructure import vector_store
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logger = logging.getLogger(__name__)
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_RAG_CHUNK_TOKENS = 600
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# Un extrait avec quasi aucun texte réel (en-tête/pied de page, fragment de numéro
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# de page isolé « 249 250 ») ne sert à rien en RAG → on l'écarte. Seuil bas et
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# conservateur : on ne coupe QUE les fragments quasi-vides, jamais une vraie phrase.
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_MIN_LETTERS = 15
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def _has_enough_text(piece: str) -> bool:
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return sum(c.isalpha() for c in piece) >= _MIN_LETTERS
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class NotebookRagUseCase:
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def __init__(
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self,
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extractor: PdfTextExtractor,
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embedder: EmbeddingProvider,
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chunk_target_tokens: int = _RAG_CHUNK_TOKENS,
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) -> None:
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self._extractor = extractor
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self._embedder = embedder
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self._chunk_target_tokens = chunk_target_tokens
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async def index_source(self, source_id: str, pdf_bytes: bytes) -> dict:
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"""Extrait, découpe PAR PAGE (pour garder le n° de page → citations), embed
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et stocke une source. Renvoie un récap."""
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doc = self._extractor.extract(pdf_bytes)
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chunks: list[str] = []
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pages: list[int] = []
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for page in doc.pages:
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for piece in chunk_text(page.text, self._chunk_target_tokens):
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if not _has_enough_text(piece):
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continue # fragment quasi-vide (en-tête/pied/numéro) → ignoré
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chunks.append(piece)
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pages.append(page.index + 1) # n° de page 1-based pour l'affichage
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logger.info(
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"Indexation notebook source=%s : %s page(s) (%s OCR), %s extrait(s).",
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source_id, doc.page_count, doc.ocr_page_count, len(chunks),
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)
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if not chunks:
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vector_store.save(source_id, [], [])
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return {"chunks": 0, "page_count": doc.page_count, "ocr_page_count": doc.ocr_page_count}
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vectors = await self._embedder.embed(chunks)
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count = vector_store.save(source_id, chunks, vectors, pages)
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return {
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"chunks": count,
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"page_count": doc.page_count,
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"ocr_page_count": doc.ocr_page_count,
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}
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async def retrieve(self, source_ids: list[str], query: str, top_k: int = 6) -> list[dict]:
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"""Passages les plus pertinents (toutes sources) pour `query`."""
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ids = [s for s in source_ids if vector_store.exists(s)]
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if not ids or not query.strip():
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return []
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query_vectors = await self._embedder.embed([query])
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if not query_vectors:
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return []
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return vector_store.search(ids, query_vectors[0], top_k)
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