Ladebeze66/coffreobsidian

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Ladebeze66 842df3b243 Mise à jour rapide

2025-04-14 08:52:08 +02:00

6.9 KiB

Raw Blame History

🎯 Résumé idée

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

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

🛠️ 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

💡 :

🧠 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.

🧱 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

📄 Fichier `.md` généré :

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

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

# 🎯 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

🧠 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

✅ Étapes de tests

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

🧪 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

💡 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 ?

6.9 KiB Raw Blame History Unescape Escape