Ajout de la partie IA

This commit is contained in:
2026-04-20 14:52:20 +02:00
parent 187b865c4a
commit bffbe1a662
50 changed files with 3236 additions and 11 deletions

226
brain/app/main.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,226 @@
"""Point d'entrée FastAPI du Brain LoreMind.
Controller volontairement FIN : il valide l'entrée (DTOs Pydantic), délègue
au domaine via injection de dépendance (ports + use cases), et transforme les
erreurs du domaine en réponses HTTP. Aucune connaissance d'Ollama ici.
"""
import json
from typing import Annotated, AsyncIterator
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException
from fastapi.responses import StreamingResponse
from pydantic import BaseModel, Field
from app.application.chat import ChatUseCase
from app.application.generate_page import GeneratePageUseCase
from app.core.config import Settings, get_settings
from app.domain.models import ChatMessage, LoreStructuralContext, PageContext, PageGenerationContext
from app.domain.ports import LLMProvider, LLMProviderError
from app.infrastructure.ollama_adapter import OllamaLLMProvider
app = FastAPI(
title="LoreMind Brain",
description="Backend IA pour la génération de contenu narratif.",
version="0.1.0",
)
# --- DTOs HTTP (frontière, c'est ici et seulement ici qu'on utilise Pydantic) ---
class GenerateRequest(BaseModel):
prompt: str
class GenerateResponse(BaseModel):
model: str
response: str
class GeneratePageRequestDTO(BaseModel):
"""Contexte envoyé par le Core Java pour remplir une page via le LLM."""
lore_name: str
folder_name: str
template_name: str
template_fields: list[str] = Field(min_length=1)
page_title: str
lore_description: str | None = None
class GeneratePageResponseDTO(BaseModel):
"""Retour : une valeur textuelle par champ du template (clé = field name)."""
values: dict[str, str]
class ChatMessageDTO(BaseModel):
"""Un message de la conversation. Rôles acceptés : user, assistant, system."""
role: str = Field(pattern="^(user|assistant|system)$")
content: str
class FolderPageDTO(BaseModel):
"""Résumé d'une page dans un dossier (titre + nom de template)."""
title: str
template_name: str
class LoreContextDTO(BaseModel):
"""Carte structurelle du Lore : on envoie des noms, pas des contenus."""
lore_name: str
lore_description: str | None = None
folders: dict[str, list[FolderPageDTO]] = Field(default_factory=dict)
tags: list[str] = Field(default_factory=list)
class PageContextDTO(BaseModel):
"""Contexte d'une page spécifique pour focaliser le chat (optionnel)."""
title: str
template_name: str
template_fields: list[str] = Field(default_factory=list)
values: dict[str, str] = Field(default_factory=dict)
class ChatStreamRequestDTO(BaseModel):
"""Requête de chat streamé : historique + contexte Lore (+ page éditée)."""
messages: list[ChatMessageDTO] = Field(min_length=1)
lore_context: LoreContextDTO
page_context: PageContextDTO | None = None
# --- Factories d'injection de dépendance ---
def get_llm_provider(
settings: Annotated[Settings, Depends(get_settings)],
) -> LLMProvider:
"""Factory d'adapter — point d'inversion de dépendance.
C'est ici (et uniquement ici) qu'on choisit QUEL adapter concret
incarne le port. Pour swap vers un autre fournisseur, on change
cette ligne et rien d'autre.
"""
return OllamaLLMProvider(settings)
def get_generate_page_use_case(
llm: Annotated[LLMProvider, Depends(get_llm_provider)],
) -> GeneratePageUseCase:
"""Factory du use case — injecte le port LLMProvider sans connaître l'adapter."""
return GeneratePageUseCase(llm=llm)
def get_chat_use_case(
llm: Annotated[LLMProvider, Depends(get_llm_provider)],
) -> ChatUseCase:
"""Factory du use case chat.
L'adapter OllamaLLMProvider satisfait les deux protocoles (LLMProvider
et LLMChatProvider) par duck typing ; on lui passe la même instance.
"""
return ChatUseCase(llm=llm) # type: ignore[arg-type]
# --- Endpoints ---
@app.get("/health")
def health() -> dict[str, str]:
"""Sonde de santé — permet au Core Java de vérifier que le Brain répond."""
return {"status": "ok", "service": "brain"}
@app.post("/generate", response_model=GenerateResponse)
async def generate(
body: GenerateRequest,
settings: Annotated[Settings, Depends(get_settings)],
llm: Annotated[LLMProvider, Depends(get_llm_provider)],
) -> GenerateResponse:
"""Endpoint libre : prompt → texte brut. Utile pour debug et exploration."""
try:
text = await llm.generate(body.prompt)
except LLMProviderError as exc:
raise HTTPException(status_code=502, detail=str(exc)) from exc
return GenerateResponse(model=settings.llm_model, response=text)
@app.post("/generate-page", response_model=GeneratePageResponseDTO)
async def generate_page(
body: GeneratePageRequestDTO,
use_case: Annotated[
GeneratePageUseCase, Depends(get_generate_page_use_case)
],
) -> GeneratePageResponseDTO:
"""Endpoint métier : contexte LoreMind → valeurs structurées par champ.
Branche tout le use case `GeneratePageUseCase`. Ce controller ne fait
que le mapping DTO ↔ dataclass et la traduction d'erreur domaine → HTTP.
"""
context = PageGenerationContext(
lore_name=body.lore_name,
lore_description=body.lore_description,
folder_name=body.folder_name,
template_name=body.template_name,
template_fields=body.template_fields,
page_title=body.page_title,
)
try:
result = await use_case.execute(context)
except LLMProviderError as exc:
raise HTTPException(status_code=502, detail=str(exc)) from exc
return GeneratePageResponseDTO(values=result.values)
@app.post("/chat/stream")
async def chat_stream(
body: ChatStreamRequestDTO,
use_case: Annotated[ChatUseCase, Depends(get_chat_use_case)],
) -> StreamingResponse:
"""Chat streamé (Server-Sent Events) avec Structural Context du Lore.
Format de flux :
- Chaque token : `data: {"token": "..."}\\n\\n`
- Fin normale : `event: done\\ndata: {}\\n\\n`
- Erreur LLM : `event: error\\ndata: {"message": "..."}\\n\\n`
Le media_type `text/event-stream` déclenche le comportement SSE côté
navigateur (objet EventSource) et la désactivation automatique du buffer.
"""
messages = [ChatMessage(role=m.role, content=m.content) for m in body.messages]
context = LoreStructuralContext(
lore_name=body.lore_context.lore_name,
lore_description=body.lore_context.lore_description,
folders={
folder: [(p.title, p.template_name) for p in pages]
for folder, pages in body.lore_context.folders.items()
},
tags=body.lore_context.tags,
)
page_context: PageContext | None = None
if body.page_context is not None:
page_context = PageContext(
title=body.page_context.title,
template_name=body.page_context.template_name,
template_fields=body.page_context.template_fields,
values=body.page_context.values,
)
async def event_stream() -> AsyncIterator[str]:
try:
async for token in use_case.stream(messages, context, page_context):
# json.dumps avec ensure_ascii=False pour préserver les accents
yield f"data: {json.dumps({'token': token}, ensure_ascii=False)}\n\n"
yield "event: done\ndata: {}\n\n"
except LLMProviderError as exc:
yield f"event: error\ndata: {json.dumps({'message': str(exc)})}\n\n"
return StreamingResponse(event_stream(), media_type="text/event-stream")