IETM_FIXE\ietm6
edc4434298
- 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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3.8 KiB
Python
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Python
"""Use case : chat ANCRÉ sur les sources d'un notebook (RAG).
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À chaque message, on retrouve les passages pertinents des sources (via le RAG) et
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on les injecte dans le prompt système, en plus du contexte de campagne. Le modèle
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répond donc en s'appuyant sur la/les source(s) — pas sur ses connaissances générales.
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"""
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from __future__ import annotations
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from typing import AsyncIterator
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from app.application.notebook_rag import NotebookRagUseCase
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from app.domain.models import ChatMessage
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from app.domain.ports import LLMChatProvider
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_SYSTEM_PROMPT = """Tu es un assistant de jeu de rôle qui aide à ADAPTER une source (PDF) à la CAMPAGNE de l'utilisateur.
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Tu disposes de DEUX connaissances, toutes deux ci-dessous :
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1) LA CAMPAGNE de l'utilisateur (sa structure arcs/chapitres/scènes, ses PNJ, son univers) ;
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2) LA SOURCE (extraits pertinents du PDF).
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Règles :
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- Pour une question sur SA CAMPAGNE (ex. « mon chapitre 3 », « mes PNJ »), appuie-toi sur la section CAMPAGNE.
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- Pour une question sur le livre, appuie-toi sur les EXTRAITS DE LA SOURCE.
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- CROISE les deux pour proposer des adaptations cohérentes avec sa campagne existante.
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- N'invente pas ce qui ne figure ni dans la campagne ni dans la source ; si tu ne sais pas, dis-le.
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- Quand un extrait porte un numéro de page (« (p. 12) »), cite-le (« d'après la p. 12 »).
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{context_block}
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--- EXTRAITS PERTINENTS DE LA SOURCE ---
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{sources_block}
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--- FIN DES EXTRAITS ---
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PROPOSITIONS D'INTÉGRATION (IMPORTANT) :
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Quand l'utilisateur veut CRÉER ou ADAPTER un élément concret pour sa campagne (un PNJ,
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une scène, un chapitre, un arc, une table aléatoire), termine ta réponse par un ou
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plusieurs BLOCS D'ACTION — un objet JSON par bloc, dans une clôture ```loremind-action.
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L'interface les transformera en boutons « Créer dans la campagne ». N'en mets que si
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c'est pertinent et explicitement souhaité. Formats acceptés :
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```loremind-action
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{{"type": "npc", "name": "Nom", "description": "Fiche en quelques phrases."}}
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```
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```loremind-action
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{{"type": "scene", "name": "Nom", "description": "Résumé", "content": "Déroulé détaillé."}}
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```
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```loremind-action
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{{"type": "chapter", "name": "Nom", "description": "Résumé du chapitre."}}
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```
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```loremind-action
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{{"type": "arc", "name": "Nom", "description": "Résumé", "arcType": "LINEAR"}}
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```
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```loremind-action
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{{"type": "table", "name": "Nom", "diceFormula": "1d8", "entries": [{{"minRoll":1,"maxRoll":4,"label":"...","detail":"..."}}]}}
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```
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Réponds en français, de façon utile et concise. Mets le texte explicatif AVANT les blocs d'action."""
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class NotebookChatUseCase:
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def __init__(self, rag: NotebookRagUseCase, llm: LLMChatProvider) -> None:
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self._rag = rag
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self._llm = llm
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async def stream(
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self,
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source_ids: list[str],
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messages: list[ChatMessage],
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context: str = "",
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top_k: int = 6,
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) -> AsyncIterator[str]:
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last_user = next((m.content for m in reversed(messages) if m.role == "user"), "")
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passages = await self._rag.retrieve(source_ids, last_user, top_k=top_k)
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sources_block = (
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"\n\n".join(self._format_passage(p) for p in passages)
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if passages else "(aucun passage pertinent trouvé dans les sources)"
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)
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context_block = (
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f"--- TA CAMPAGNE ---\n{context.strip()}\n--- FIN CAMPAGNE ---\n\n"
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if context.strip() else "--- TA CAMPAGNE ---\n(aucune donnée de campagne)\n--- FIN CAMPAGNE ---\n\n"
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)
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system_prompt = _SYSTEM_PROMPT.format(
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context_block=context_block, sources_block=sources_block)
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async for token in self._llm.stream_chat(messages, system_prompt=system_prompt):
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yield token
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@staticmethod
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def _format_passage(p: dict) -> str:
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page = p.get("page")
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prefix = f"(p. {page}) " if page else ""
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return f"• {prefix}{p['text'].strip()}"
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