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Sleeping
Sleeping
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app.py
CHANGED
@@ -1,312 +1,131 @@
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1 |
-
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2 |
-
import
|
3 |
-
import asyncio
|
4 |
-
from typing import Any, List, Type
|
5 |
-
from pydantic import BaseModel, Field
|
6 |
-
|
7 |
-
from reportlab.lib.pagesizes import letter
|
8 |
-
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph
|
9 |
-
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet, ParagraphStyle
|
10 |
-
from reportlab.lib import colors
|
11 |
-
|
12 |
-
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
|
13 |
from crewai_tools import SerperDevTool
|
|
|
14 |
from crewai import LLM
|
15 |
-
from crewai.tools
|
16 |
-
|
17 |
-
|
18 |
-
|
19 |
-
class PDFToolInput(BaseModel):
|
20 |
-
content: str = Field(..., description="Contenu de l'exposé en format Markdown")
|
21 |
-
output_path: str = Field(..., description="Chemin de sortie du fichier PDF")
|
22 |
-
|
23 |
-
class PDFTool(BaseTool):
|
24 |
-
name: str = "Generate PDF"
|
25 |
-
description: str = "Outil pour générer un document PDF à partir de texte en format Markdown."
|
26 |
-
args_schema: Type[BaseModel] = PDFToolInput
|
27 |
-
|
28 |
-
def _run(
|
29 |
-
self,
|
30 |
-
content: str,
|
31 |
-
output_path: str = "expose.pdf",
|
32 |
-
**kwargs,
|
33 |
-
) -> str:
|
34 |
-
try:
|
35 |
-
doc = SimpleDocTemplate(output_path, pagesize=letter)
|
36 |
-
styles = getSampleStyleSheet()
|
37 |
-
|
38 |
-
# Ajout d'un style personnalisé pour le texte normal
|
39 |
-
styles.add(ParagraphStyle(name='CustomBodyText',
|
40 |
-
parent=styles['Normal'],
|
41 |
-
fontSize=12,
|
42 |
-
leading=14,
|
43 |
-
spaceAfter=10))
|
44 |
-
|
45 |
-
# Ajout d'un style personnalisé pour les titres de section
|
46 |
-
styles.add(ParagraphStyle(name='CustomHeading1',
|
47 |
-
parent=styles['Heading1'],
|
48 |
-
fontSize=18,
|
49 |
-
leading=22,
|
50 |
-
spaceBefore=20,
|
51 |
-
spaceAfter=6,
|
52 |
-
textColor=colors.HexColor("#2c3e50"))) # Couleur bleu foncé
|
53 |
-
|
54 |
-
# Ajout d'un style personnalisé pour les titres de sous-section
|
55 |
-
styles.add(ParagraphStyle(name='CustomHeading2',
|
56 |
-
parent=styles['Heading2'],
|
57 |
-
fontSize=14,
|
58 |
-
leading=18,
|
59 |
-
spaceBefore=10,
|
60 |
-
spaceAfter=4,
|
61 |
-
textColor=colors.HexColor("#34495e"))) # Couleur bleu-gris
|
62 |
-
|
63 |
-
# Séparer le contenu en sections en utilisant les sauts de ligne comme délimiteurs
|
64 |
-
sections = content.split("\n\n")
|
65 |
|
66 |
-
Story = []
|
67 |
-
for section in sections:
|
68 |
-
# Déterminer si la section est un titre de section, un titre de sous-section ou du texte normal
|
69 |
-
if section.startswith("# "):
|
70 |
-
# Titre de section
|
71 |
-
title = section[2:].strip()
|
72 |
-
Story.append(Paragraph(title, styles["CustomHeading1"]))
|
73 |
-
elif section.startswith("## "):
|
74 |
-
# Titre de sous-section
|
75 |
-
subtitle = section[3:].strip()
|
76 |
-
Story.append(Paragraph(subtitle, styles["CustomHeading2"]))
|
77 |
-
else:
|
78 |
-
# Texte normal
|
79 |
-
Story.append(Paragraph(section, styles["CustomBodyText"]))
|
80 |
-
|
81 |
-
doc.build(Story)
|
82 |
-
return f"Fichier PDF généré avec succès : {output_path}"
|
83 |
-
except Exception as e:
|
84 |
-
return f"Erreur lors de la génération du PDF : {e}"
|
85 |
-
|
86 |
-
|
87 |
-
# --- Crew utilities from crew_utils.py ---
|
88 |
-
|
89 |
-
# --- Définition des outils ---
|
90 |
-
search_tool = SerperDevTool()
|
91 |
-
pdf_tool = PDFTool()
|
92 |
-
|
93 |
-
# --- Définition du LLM (Gemini) ---
|
94 |
-
# Remplace par ta clé API
|
95 |
-
GEMINI_API_KEY = "AIzaSyD6yZxfVOnh63GXBJjakAupk9aP4CZrgrQ"
|
96 |
llm = LLM(
|
97 |
model="gemini/gemini-1.5-flash",
|
98 |
temperature=0.7,
|
99 |
-
timeout=120, #
|
100 |
max_tokens=8000,
|
101 |
)
|
102 |
|
103 |
|
104 |
-
#
|
105 |
-
|
106 |
-
|
107 |
-
|
108 |
-
|
109 |
-
backstory="Expert en gestion de projet et en coordination d'équipes, capable de diriger des projets complexes jusqu'à leur aboutissement.",
|
110 |
-
verbose=True,
|
111 |
-
llm=llm,
|
112 |
-
allow_delegation=True,
|
113 |
-
)
|
114 |
|
115 |
-
# Planificateur
|
116 |
-
planner = Agent(
|
117 |
-
role="Planificateur d'Exposé",
|
118 |
-
goal="Créer un plan détaillé et pertinent pour l'exposé.",
|
119 |
-
backstory="Spécialiste de la structuration de contenu, capable de générer des plans clairs et logiques pour des exposés complexes.",
|
120 |
-
verbose=True,
|
121 |
-
llm=llm,
|
122 |
-
)
|
123 |
|
124 |
-
#
|
125 |
-
|
126 |
-
role="
|
127 |
-
goal="
|
128 |
-
backstory="Expert en recherche et en rédaction, capable de produire du contenu informatif et bien écrit sur des sujets variés.",
|
129 |
-
verbose=True,
|
130 |
llm=llm,
|
131 |
-
|
|
|
|
|
|
|
132 |
)
|
133 |
|
134 |
-
|
135 |
-
role="
|
136 |
-
goal="
|
137 |
-
backstory="Expert en recherche et en rédaction, capable de produire du contenu informatif et bien écrit sur des sujets variés.",
|
138 |
-
verbose=True,
|
139 |
-
llm=llm,
|
140 |
tools=[search_tool],
|
|
|
|
|
|
|
|
|
141 |
)
|
142 |
|
143 |
-
|
144 |
-
role="Rédacteur
|
145 |
-
goal="Rédiger une conclusion percutante pour l'exposé.",
|
146 |
-
backstory="Expert en recherche et en rédaction, capable de produire du contenu informatif et bien écrit sur des sujets variés.",
|
147 |
-
verbose=True,
|
148 |
llm=llm,
|
|
|
149 |
tools=[search_tool],
|
|
|
|
|
|
|
|
|
150 |
)
|
151 |
|
152 |
-
|
153 |
-
|
154 |
-
|
155 |
-
|
156 |
-
backstory="Expert en mise en forme et en compilation de documents, capable de transformer des contenus distincts en un document final harmonieux et esthétique.",
|
157 |
-
verbose=True,
|
158 |
llm=llm,
|
159 |
-
|
|
|
|
|
160 |
)
|
161 |
|
162 |
-
#
|
163 |
-
|
164 |
-
|
165 |
-
|
166 |
-
|
167 |
-
|
168 |
-
|
169 |
-
|
170 |
-
""",
|
171 |
-
expected_output="Un plan d'exposé structuré avec des titres de sections et sous-sections, en format Markdown.",
|
172 |
-
agent=planner,
|
173 |
)
|
174 |
|
175 |
-
|
176 |
-
|
177 |
-
|
178 |
-
|
179 |
-
|
180 |
-
|
181 |
-
|
182 |
-
) -> Task:
|
183 |
-
return Task(
|
184 |
-
description=f"""
|
185 |
-
Rédigez la section '{section_title}' de l'exposé en vous basant sur le plan fourni.
|
186 |
-
Effectuez des recherches approfondies en utilisant l'outil de recherche pour enrichir le contenu.
|
187 |
-
La section doit être informative, bien écrite et doit respecter le ton académique d'un exposé.
|
188 |
-
Voici le contexte: {context}
|
189 |
-
""",
|
190 |
-
expected_output=f"Texte complet et bien rédigé pour la section '{section_title}' de l'exposé, au format Markdown.",
|
191 |
-
agent=researcher,
|
192 |
-
tools=[search_tool],
|
193 |
-
output_pydantic=SectionContent, # Utilisez le modèle Pydantic ici
|
194 |
-
context=context,
|
195 |
-
)
|
196 |
-
|
197 |
-
# Tâche pour l'Assembleur
|
198 |
-
compile_report_task = Task(
|
199 |
-
description="""
|
200 |
-
Compilez toutes les sections rédigées de l'exposé dans un seul document.
|
201 |
-
Organisez les sections selon le plan fourni par le planificateur.
|
202 |
-
Générez un document PDF final prêt pour la présentation.
|
203 |
-
Assurez-vous que le document est bien structuré, facile à lire et qu'il respecte les conventions d'un exposé académique.
|
204 |
-
Voici le contexte: {context}
|
205 |
-
""",
|
206 |
-
expected_output="Un document PDF complet de l'exposé, prêt à être présenté.",
|
207 |
-
agent=assembler,
|
208 |
-
tools=[pdf_tool],
|
209 |
)
|
210 |
|
211 |
-
|
212 |
-
|
213 |
-
|
214 |
-
|
215 |
-
|
216 |
-
|
217 |
-
|
218 |
-
|
219 |
-
section_tasks: List[Task] = []
|
220 |
-
|
221 |
-
for i, section in enumerate(sections):
|
222 |
-
if section != "":
|
223 |
-
researcher = researchers[i % len(researchers)]
|
224 |
-
section_task = await write_section_task(
|
225 |
-
researcher=researcher,
|
226 |
-
section_title=section.strip(),
|
227 |
-
context=[create_plan_task],
|
228 |
-
)
|
229 |
-
section_tasks.append(section_task)
|
230 |
-
|
231 |
-
return section_tasks
|
232 |
-
|
233 |
-
class ExposeCrew(Crew):
|
234 |
-
def __init__(self, agents, tasks, process, manager_llm, verbose):
|
235 |
-
super().__init__(agents=agents, tasks=tasks, process=process, manager_llm=manager_llm, verbose=verbose)
|
236 |
-
|
237 |
-
async def kickoff(self, inputs: dict = {}) -> str:
|
238 |
-
# Exécuter la tâche de création du plan
|
239 |
-
plan = await create_plan_task.execute(context=inputs)
|
240 |
-
self.log.info(f"Plan de l'exposé : {plan}")
|
241 |
-
|
242 |
-
# Créer et exécuter les tâches de rédaction de section en parallèle
|
243 |
-
section_tasks = await process_section_tasks(
|
244 |
-
manager=self.manager_llm,
|
245 |
-
plan=plan,
|
246 |
-
researchers=[researcher_intro, researcher_dev, researcher_conclusion],
|
247 |
-
)
|
248 |
-
|
249 |
-
sections_results = await asyncio.gather(*[task.execute(context=[create_plan_task]) for task in section_tasks])
|
250 |
-
section_outputs = [result.content for result in sections_results]
|
251 |
-
|
252 |
-
self.log.info(f"Sections rédigées : {section_outputs}")
|
253 |
-
|
254 |
-
# Mettre à jour la description de la tâche de compilation avec les sections rédigées
|
255 |
-
compile_report_task.description = f"""
|
256 |
-
Compilez toutes les sections rédigées de l'exposé dans un seul document.
|
257 |
-
Organisez les sections selon le plan fourni par le planificateur :
|
258 |
-
{plan}
|
259 |
-
Sections rédigées :
|
260 |
-
{section_outputs}
|
261 |
-
Générez un document PDF final prêt pour la présentation.
|
262 |
-
"""
|
263 |
-
compile_report_task.context = section_tasks
|
264 |
-
|
265 |
-
# Exécuter la tâche de compilation
|
266 |
-
result = await compile_report_task.execute()
|
267 |
-
return result
|
268 |
-
|
269 |
-
# --- Streamlit App from app.py ---
|
270 |
-
|
271 |
-
async def run_crew(topic):
|
272 |
-
"""Exécute le crew pour générer l'exposé."""
|
273 |
-
crew = ExposeCrew(
|
274 |
-
agents=[project_manager, planner, researcher_intro, researcher_dev, researcher_conclusion, assembler],
|
275 |
-
tasks=[create_plan_task, compile_report_task],
|
276 |
-
process=Process.hierarchical,
|
277 |
-
manager_llm=llm,
|
278 |
-
verbose=True,
|
279 |
-
)
|
280 |
-
result = await crew.kickoff(inputs={"topic": topic})
|
281 |
-
return result
|
282 |
-
|
283 |
-
|
284 |
-
# Interface Streamlit
|
285 |
-
st.title("Générateur d'Exposés avec CrewAI")
|
286 |
-
|
287 |
-
topic = st.text_input("Entrez le thème de l'exposé :")
|
288 |
|
289 |
-
|
290 |
-
|
291 |
-
|
292 |
-
|
293 |
-
|
294 |
-
|
295 |
-
|
296 |
-
result = await run_crew(topic)
|
297 |
-
st.success("Exposé généré avec succès!")
|
298 |
|
299 |
-
|
300 |
-
|
301 |
-
|
302 |
-
|
303 |
-
|
304 |
-
file_name="expose.pdf",
|
305 |
-
mime="application/pdf"
|
306 |
-
)
|
307 |
|
308 |
-
|
309 |
-
|
310 |
|
|
|
311 |
if st.button("Générer l'exposé"):
|
312 |
-
|
|
|
|
|
|
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|
1 |
+
import os
|
2 |
+
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
|
|
|
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
from crewai_tools import SerperDevTool
|
4 |
+
import streamlit as st
|
5 |
from crewai import LLM
|
6 |
+
from crewai.tools import FileWriteTool # Importez FileWriteTool
|
7 |
+
# Configuration des clés API pour les outils
|
8 |
+
os.environ["SERPER_API_KEY"] = st.secrets["SERPER_API_KEY"]
|
9 |
+
os.environ["GEMINI_API_KEY"] = "AIzaSyAxG22bkNc0Nhsjs5aTh7H7e8LWJWy21Kw"
|
|
|
|
|
|
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10 |
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|
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|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
llm = LLM(
|
12 |
model="gemini/gemini-1.5-flash",
|
13 |
temperature=0.7,
|
14 |
+
timeout=120, # Secondes d'attente pour la réponse
|
15 |
max_tokens=8000,
|
16 |
)
|
17 |
|
18 |
|
19 |
+
# Définition des outils
|
20 |
+
search_tool = SerperDevTool()
|
21 |
+
|
22 |
+
# Définir FileWriteTool
|
23 |
+
file_writer_tool = FileWriteTool()
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
24 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
25 |
|
26 |
+
# Agents
|
27 |
+
coordinateur = Agent(
|
28 |
+
role="Coordinateur général",
|
29 |
+
goal="Superviser la création d'un exposé complet et formaté.",
|
|
|
|
|
30 |
llm=llm,
|
31 |
+
backstory=(
|
32 |
+
"Vous êtes un coordinateur expert, chargé de gérer chaque étape "
|
33 |
+
"du processus pour produire un exposé captivant et structuré."
|
34 |
+
),
|
35 |
)
|
36 |
|
37 |
+
planificateur = Agent(
|
38 |
+
role="Planificateur",
|
39 |
+
goal="Créer un plan structuré pour un exposé basé sur un thème donné.",
|
|
|
|
|
|
|
40 |
tools=[search_tool],
|
41 |
+
llm=llm,
|
42 |
+
backstory=(
|
43 |
+
"Vous êtes un planificateur méthodique, spécialiste de l'organisation d'idées en sections."
|
44 |
+
),
|
45 |
)
|
46 |
|
47 |
+
redacteur = Agent(
|
48 |
+
role="Rédacteur",
|
|
|
|
|
|
|
49 |
llm=llm,
|
50 |
+
goal="Rédiger des sections spécifiques de l'exposé en suivant un plan fourni.",
|
51 |
tools=[search_tool],
|
52 |
+
backstory=(
|
53 |
+
"Vous êtes un rédacteur talentueux capable de transformer un sujet complexe "
|
54 |
+
"en un texte clair et captivant."
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55 |
+
),
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56 |
)
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57 |
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58 |
+
formatteur = Agent(
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59 |
+
role="Expert en mise en page",
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60 |
+
goal="Assembler et formater l'exposé final dans un fichier PDF professionnel.",
|
61 |
+
tools=[file_writer_tool], # Inclut maintenant FileWriteTool
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62 |
llm=llm,
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63 |
+
backstory=(
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64 |
+
"Vous êtes un expert en mise en page, dédié à produire des documents captivants."
|
65 |
+
),
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66 |
)
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67 |
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68 |
+
# Tâches
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69 |
+
generer_plan_task = Task(
|
70 |
+
description=(
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71 |
+
"Créer un plan structuré détaillé à partir d'un thème principal. "
|
72 |
+
"Le plan doit inclure une introduction, des sections principales, et une conclusion."
|
73 |
+
),
|
74 |
+
expected_output="Un plan détaillé avec sections et sous-sections.",
|
75 |
+
agent=planificateur,
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76 |
)
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77 |
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78 |
+
rediger_section_task = Task(
|
79 |
+
description=(
|
80 |
+
"Rédiger une section précise de l'exposé en suivant les instructions du plan. "
|
81 |
+
"Assurez-vous que le contenu est clair et engageant."
|
82 |
+
),
|
83 |
+
expected_output="Une section rédigée en 3-4 paragraphes.",
|
84 |
+
agent=redacteur,
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85 |
)
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86 |
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87 |
+
assembler_et_formatter_task = Task(
|
88 |
+
description=(
|
89 |
+
"Assembler toutes les sections rédigées selon le plan et produire un fichier PDF final."
|
90 |
+
"Enregistrez la sortie dans un fichier appelé expose_final.pdf."
|
91 |
+
),
|
92 |
+
expected_output="Un fichier PDF formaté professionnellement.",
|
93 |
+
agent=formatteur,
|
94 |
+
)
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95 |
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96 |
+
# Crew avec un agent manager - Ne pas inclure le coordinateur dans la liste des agents
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97 |
+
crew = Crew(
|
98 |
+
agents=[planificateur, redacteur, formatteur],
|
99 |
+
tasks=[generer_plan_task, rediger_section_task, assembler_et_formatter_task],
|
100 |
+
process=Process.hierarchical,
|
101 |
+
manager_agent=coordinateur,
|
102 |
+
)
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103 |
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104 |
+
# Interface utilisateur avec Streamlit
|
105 |
+
st.title("Générateur d'exposés")
|
106 |
+
st.write(
|
107 |
+
"Ce générateur d'exposés produit un document PDF complet à partir d'un thème principal."
|
108 |
+
)
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109 |
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110 |
+
# Entrée de l'utilisateur
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111 |
+
theme = st.text_input("Entrez le thème de votre exposé :", value="Exemple : L'intelligence artificielle dans l'éducation")
|
112 |
|
113 |
+
# Bouton de génération
|
114 |
if st.button("Générer l'exposé"):
|
115 |
+
st.info("Génération de l'exposé en cours, cela peut prendre quelques instants...")
|
116 |
+
try:
|
117 |
+
# Lancement de la Crew avec le thème donné
|
118 |
+
result = crew.kickoff(inputs={"theme": theme})
|
119 |
+
|
120 |
+
# Récupération et affichage du fichier PDF généré
|
121 |
+
pdf_file_path = result.tasks_output[-1].raw
|
122 |
+
with open(pdf_file_path, "rb") as pdf_file:
|
123 |
+
st.success("Exposé généré avec succès !")
|
124 |
+
st.download_button(
|
125 |
+
label="Télécharger l'exposé au format PDF",
|
126 |
+
data=pdf_file,
|
127 |
+
file_name="expose_final.pdf",
|
128 |
+
mime="application/pdf",
|
129 |
+
)
|
130 |
+
except Exception as e:
|
131 |
+
st.error(f"Une erreur est survenue : {e}")
|