coffreobsidian/inbox/Piste pré-process traitement document.md

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## 🎯 **Résumé idée**

Tu proposes de créer une **application Python avec interface graphique (semi-automatisée)** permettant de :

1. **Charger un PDF technique**
    
2. **Sélectionner manuellement des zones** (ex : un schéma + son texte)
    
3. **Associer chaque zone à un type** : schéma, formule, tableau…
    
4. **Traduire le contexte (si besoin)**
    
5. **Appeler un LLM vision pour l’interprétation**
    
6. **Réinjecter l’interprétation (en français) dans une version enrichie**
    
7. **Exporter un document markdown ou JSON structuré prêt à chunker dans Ragflow**
    

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## 🛠️ Est-ce réalisable ?

Oui, 100% réalisable. Voici pourquoi :

| Composant                      | Solution technique                               | Exemples                          |
| ------------------------------ | ------------------------------------------------ | --------------------------------- |
| **Visualisation du PDF**       | `fitz` (PyMuPDF) + `tkinter` ou `PyQt6` pour GUI | Affichage page/image              |
| **Sélection manuelle de zone** | GUI avec boîte de sélection (canvas)             | Similaire à snipping tool         |
| **Extraction OCR**             | `pytesseract` ou `EasyOCR`                       | Pour lire ce qui est dans l’image |
| **Traduction**                 | DeepL API ou HuggingFace                         | Pour convertir FR ↔ EN            |
| **LLM Vision**                 | API Ollama (`llava`, `llama3-vision`)            | Pour interprétation               |
| **Réinjection**                | Générer un chunk markdown/json enrichi           | structuré automatiquement         |
| **Export**                     | Fichier `.md`, `.json`, ou `.csv`                | prêt à être ingéré dans Ragflow   |

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## 💡 :

> 🧠 Un **préprocesseur intelligent** pour Ragflow qui allie **sélection manuelle + intelligence automatisée**.

En d'autres termes : **un outil d’assistance humaine pour l’ingestion RAG multimodale**, parfaitement adapté aux documents techniques et complexes comme les normes AFNOR.

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## 🧱 Comment on peut organiser le développement

Je te propose de fonctionner par **modules progressifs**, par exemple :

### 🔹 **Étape 1** – Visionneuse PDF avec zone sélectionnable

- Affichage des pages en image
    
- Permettre une sélection de rectangle avec la souris
    
- Stocker la zone sélectionnée (coordonnées, page)
    

### 🔹 **Étape 2** – OCR et traduction

- Extraire le texte visible dans la zone
    
- Traduire si nécessaire avec un bouton
    

### 🔹 **Étape 3** – Appel LLM Vision

- Joindre image (screenshot de la zone)
    
- Ajouter contexte texte traduit
    
- Obtenir la description/interprétation
    

### 🔹 **Étape 4** – Composition de chunk enrichi

- Champ titre + légende + contenu enrichi
    
- Ajout de métadonnées (type, page, source)
    
- Export en `.md` ou `.json`
    

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### 📄 Fichier `.md` généré :

Je configure aussi le prompt pour que la **sortie du traitement se fasse au format Markdown** plutôt qu’en JSON.

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## ✅ PROMPT POUR CURSOR PRO (copier-coller dans l’éditeur IA de Cursor)

```markdown
# 🎯 Objectif
Développe un programme Python avec interface graphique (Tkinter ou PyQt6) permettant de charger un fichier PDF, d’en visualiser les pages une à une, de sélectionner des zones à l’écran (par exemple des schémas techniques), d’ajouter un contexte (automatique ou manuel), et de générer un fichier Markdown enrichi prêt à être utilisé dans une pipeline RAG (Ragflow).

# 🧱 Architecture du programme

## 📁 Structure du projet
```

ragflow_pretraitement/ ├── main.py # Lanceur principal (GUI) ├── ui/ │ └── viewer.py # Affichage PDF + navigation ├── utils/ │ ├── ocr.py # Extraction texte OCR depuis image │ ├── translate.py # Traduction FR ↔ EN │ ├── vision.py # Appel aux modèles multimodaux (llama3.2-vision) │ ├── markdown_export.py # Génère le fichier .md final │ └── pdf_utils.py # Utilitaires de navigation/conversion PDF ├── data/ │ └── outputs/ # Images et markdown générés └── docs/ └── prompts/ # Prompts de vision ou tests

````

## 🧩 Modules à implémenter

### 1. Viewer PDF
- Charger un PDF
- Afficher chaque page (convertie en image via PyMuPDF ou pdf2image)
- Boutons : page suivante / page précédente
- Possibilité de zoom
- Possibilité de sélection d’une zone rectangulaire (canvas)
- Affichage des coordonnées

### 2. Ajout de contexte
- Extraire automatiquement le texte environnant (avec OCR ou heuristique)
- Champ de texte modifiable par l’utilisateur
- Dropdown ou boutons pour préciser le type de contenu : `schéma`, `formule`, `tableau`, `autre`

### 3. Traitement IA
- Traduire le contexte FR ➝ EN avec Mistral
- Appeler le modèle `llama3.2-vision:90b` ou `llava:34b` via Ollama pour interprétation de la zone
- Revenir à une version finale FR (si nécessaire)
- Tout se fait via requêtes HTTP vers le serveur `http://217.182.105.173:11434`

### 4. Génération Markdown
Le fichier `.md` doit inclure pour chaque zone :
```markdown
## Figure {n} – {titre}
**Contexte** : {texte_fr_contextualisé}

**Description (interprétée par LLM)** :
{réponse_traduite_du_LLM}

**Source** : page {num}, type : {type}, image : `fig{n}.png`
````

### 5. Export

- Enregistre l’image de la zone sélectionnée (naming auto fig1.png, fig2.png…)
    
- Génère un fichier `document_traité.md` dans `data/outputs/`
    
- Inclut toutes les zones traitées, formatées proprement pour Obsidian
    

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# 🧠 Ressources recommandées

## Librairies Python :

- `PyMuPDF (fitz)` ou `pdf2image`
    
- `Pillow`, `Tkinter` ou `PyQt6`
    
- `pytesseract` pour OCR
    
- `requests` pour appels à l’API Ollama
    
- `markdown`, `os`, `uuid`, `datetime`
    

## Modèles LLMs à appeler :

- `mistral:latest` pour la traduction
    
- `llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0` pour analyse des schémas
    
- `nomic-embed-text` et `bge-reranker` pourront être utilisés plus tard dans Ragflow
    

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# ✅ Étapes de tests

1. Lancer l’interface, naviguer dans un PDF
    
2. Sélectionner une zone avec un schéma
    
3. Ajouter ou modifier le contexte
    
4. Traduire automatiquement
    
5. Appeler LLM Vision
    
6. Générer le fichier Markdown
    
7. Vérifier la compatibilité avec Ragflow (chunk à la main dans un second temps)
    

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# 🧪 Bonus

Ajouter plus tard :

- OCR pour formules mathématiques avec Mathpix
    
- Reconnaissance automatique des zones avec Layout Detection
    
- Envoi direct du `.md` dans une base Ragflow via API
    

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💡 Commence par créer le viewer PDF avec navigation + sélection de zone. Je te dirai ensuite où intégrer l’OCR, la traduction, l’appel LLM, etc.

```

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Souhaites-tu que je te génère ce prompt directement dans un fichier `.md` aussi ?
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