IETM_FIXE\ietm6
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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
110 lines
3.4 KiB
Python
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3.4 KiB
Python
"""Stockage vectoriel fichier (RAG des notebooks) — sans dépendance lourde.
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Chaque SOURCE est persistée en un fichier JSON sur le volume `data/` du Brain :
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data/notebooks/{source_id}.json = {"dim": N, "chunks": [{"text":..., "vector":[...]}]}
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À l'échelle d'un livre (quelques centaines d'extraits), une recherche cosinus en
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Python pur est instantanée — inutile d'ajouter numpy/pgvector/une base vectorielle.
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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import math
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import re
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from pathlib import Path
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_STORE_DIR = Path("data/notebooks")
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_SAFE_ID = re.compile(r"[^A-Za-z0-9_-]")
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def _path(source_id: str) -> Path:
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safe = _SAFE_ID.sub("_", str(source_id))
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return _STORE_DIR / f"{safe}.json"
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def save(
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source_id: str,
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chunks: list[str],
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vectors: list[list[float]],
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pages: list[int] | None = None,
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) -> int:
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"""Persiste les (chunk, vecteur[, page]) d'une source. Renvoie le nb d'extraits."""
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if len(chunks) != len(vectors):
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raise ValueError("chunks et vectors de tailles différentes")
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if pages is not None and len(pages) != len(chunks):
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raise ValueError("pages et chunks de tailles différentes")
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_STORE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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items = []
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for i, (c, v) in enumerate(zip(chunks, vectors)):
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item = {"text": c, "vector": v}
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if pages is not None:
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item["page"] = pages[i]
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items.append(item)
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payload = {"dim": len(vectors[0]) if vectors else 0, "chunks": items}
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_path(source_id).write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
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return len(chunks)
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def exists(source_id: str) -> bool:
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return _path(source_id).exists()
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def delete(source_id: str) -> None:
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_path(source_id).unlink(missing_ok=True)
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def _load(source_id: str) -> list[dict]:
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p = _path(source_id)
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if not p.exists():
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return []
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try:
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data = json.loads(p.read_text(encoding="utf-8"))
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except (OSError, json.JSONDecodeError):
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return []
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return data.get("chunks", []) if isinstance(data, dict) else []
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def all_chunks(source_id: str) -> list[dict]:
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"""Tous les extraits d'une source (texte + page), sans vecteurs — pour le mode
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« analyse approfondie » (map-reduce sur tout le document)."""
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return [{"text": c.get("text", ""), "page": c.get("page")} for c in _load(source_id)]
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def _cosine(a: list[float], b: list[float]) -> float:
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if not a or not b or len(a) != len(b):
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return 0.0
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dot = 0.0
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na = 0.0
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nb = 0.0
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for x, y in zip(a, b):
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dot += x * y
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na += x * x
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nb += y * y
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if na == 0.0 or nb == 0.0:
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return 0.0
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return dot / (math.sqrt(na) * math.sqrt(nb))
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def search(
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source_ids: list[str],
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query_vector: list[float],
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top_k: int = 6,
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) -> list[dict]:
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"""Renvoie les `top_k` extraits les plus proches, toutes sources confondues.
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Chaque résultat : {"text": str, "score": float, "source_id": str}.
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"""
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scored: list[dict] = []
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for sid in source_ids:
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for chunk in _load(sid):
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vector = chunk.get("vector") or []
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score = _cosine(query_vector, vector)
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scored.append({
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"text": chunk.get("text", ""),
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|
"score": score,
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|
"source_id": sid,
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|
"page": chunk.get("page"),
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})
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scored.sort(key=lambda c: c["score"], reverse=True)
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return scored[:top_k]
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