Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 4,266 Bytes
cf51ebb |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 |
from typing import List, Dict, Literal
import json
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from app.core.config import settings
from app.models.quiz import Question
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
class QuizGenerator:
def __init__(self, provider: Literal["openai", "deepseek"] = "openai"):
self.embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key=settings.OPENAI_API_KEY)
self.vector_store = FAISS.load_local(
settings.VECTOR_DB_PATH,
self.embeddings,
allow_dangerous_deserialization=True
)
# Configuration selon le provider
if provider == "deepseek":
self.llm = ChatOpenAI(
model_name="deepseek-chat",
temperature=0.7,
openai_api_key=settings.DEEPSEEK_API_KEY,
base_url="https://api.deepseek.com"
)
else: # openai
self.llm = ChatOpenAI(
model_name=settings.MODEL_NAME,
temperature=0.7,
openai_api_key=settings.OPENAI_API_KEY
)
def clean_json_response(self, response_text: str) -> str:
"""Nettoie la réponse du LLM pour obtenir un JSON valide."""
# Supprime les backticks markdown et le mot 'json'
cleaned = response_text.replace('```json', '').replace('```', '').strip()
# Supprime les espaces et sauts de ligne superflus au début et à la fin
return cleaned.strip()
async def generate_quiz(self, theme: str, num_questions: int = 5) -> List[Question]:
logger.debug(f"Génération de quiz - Thème: {theme}, Nb questions: {num_questions}")
try:
# Récupérer le contexte pertinent
docs = self.vector_store.similarity_search(theme, k=3)
context = "\n".join([doc.page_content for doc in docs])
# Template pour la génération de questions
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""
Tu es un générateur de quiz intelligent.
Si tu as du contexte pertinent, utilise-le : {context}
Sinon, utilise tes connaissances générales.
Génère {num_questions} questions de quiz sur le thème: {theme}
IMPORTANT: Réponds UNIQUEMENT avec un JSON valide sans backticks ni formatage markdown.
Format exact attendu:
{{
"questions": [
{{
"question": "La question",
"options": ["Option A", "Option B", "Option C"],
"correct_answer": "La bonne réponse (qui doit être une des options)"
}}
]
}}
""")
# Générer les questions
response = await self.llm.agenerate([
prompt.format_messages(
context=context,
theme=theme,
num_questions=num_questions
)
])
# Parser le JSON et créer les objets Question
response_text = response.generations[0][0].text
cleaned_response = self.clean_json_response(response_text)
try:
response_json = json.loads(cleaned_response)
except json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f"Réponse brute: {response_text}")
logger.error(f"Réponse nettoyée: {cleaned_response}")
raise Exception(f"Erreur de parsing JSON: {str(e)}")
questions = []
for q in response_json["questions"]:
questions.append(Question(
question=q["question"],
options=q["options"],
correct_answer=q["correct_answer"]
))
return questions
except Exception as e:
print(f"Erreur dans generate_quiz: {str(e)}")
raise e |