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Python
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Python
from core.factory import LLMFactory
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from agents.roles import AGENTS
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import sys
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import os
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sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")))
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# Cas d'utilisation 1: ANalyse d'une image seule (ex: capture d'erreur)
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# Objectif FR: Demander au modèle ce que montre l'image pour vérifier sa compréhension visuelle.
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model = LLMFactory.create("llamavision")
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role = "diagnostic_assistant"
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model.set_role(role, AGENTS[role])
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response_en, response_fr = model.generate(
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user_prompt="What do you see in the attached screenshot? Describe the main elements.",
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images=["path"]
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translate=True
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)
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print("[EN]", response_en)
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print("[FR]", response_fr)
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# Cas d'utilisation 2: Vérification de résolution d'un ticket avec image
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# Objectif FR: Demander si le ticket semble résolu en se basant sur l'image et le fil de discussion.
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role = "resolution_checker"
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model.set_role(role, AGENTS[role])
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response_en, response_fr = model.generate(
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user_prompt="Based on the ticket and the attached image, has the issue been resolved? Explain why.",
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images=["path"],
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translate=True
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)
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print("[EN]", response_en)
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print("[FR]", response_fr)
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# Cas d'utilisation 3 : Analyse complète du ticket (JSON + image)
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# Objectif FR : Résumer problème, cause probable et solution dans un format structuré.
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role = "support_analyzer"
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model.set_role(role, AGENTS[role])
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response_en, response_fr = model.generate(
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user_prompt="Analyze the support conversation and the image. Summarize the problem, the likely cause, and the solution in JSON format.",
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images=["images/ticket_context.png"],
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translate=True
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)
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print("[EN]", response_en)
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print("[FR]", response_fr)# Cas d'utilisation 3: Analyse d'un ticket avec image et fil de discussion
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# Objectif FR: Résumer le problème, cause probable et solution.
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