diff --git a/CSV/T11143/T11143_llama3.2-vision_90b-instruct-q8_0_exchanges.csv b/CSV/T11143/T11143_llama3.2-vision_90b-instruct-q8_0_exchanges.csv index eeb11f2..ead304f 100644 --- a/CSV/T11143/T11143_llama3.2-vision_90b-instruct-q8_0_exchanges.csv +++ b/CSV/T11143/T11143_llama3.2-vision_90b-instruct-q8_0_exchanges.csv @@ -1,5 +1,4 @@ Émetteur,Type,Date,Contenu,Éléments visuels -Client,Question,2023-02-15 14:30,"""Erreur: Impossible de se connecter à la base de données""","Capture d'écran du message d'erreur, propriétés du système (version Java, OS, architecture)" -Support,Réponse,2023-02-15 15:00,"""Veuillez fournir plus d'informations sur votre configuration et les étapes que vous avez prises jusqu'à présent.""",Aucun -Client,Réponse,2023-02-15 15:30,"Chaîne codée en base64 (fichier image) du formulaire de soumission de ticket de support, y compris les champs de sujet et de description","Capture d'écran de l'interface de ticket de support, barre de navigation avec onglets (billets, base de connaissances, paramètres)" -Support,Réponse,2023-02-16 10:00,"""Merci d'avoir fourni les informations supplémentaires. Nous enquêterons sur le problème et nous reviendrons bientôt.""",Aucun +Fabien Lafay (système),Question,03/04/2025 08:35:20,Impossible d'accéder au test bleu,- +Fabien Lafay (e-mail),Réponse,03/04/2025 12:17:41,Demande de vérifier l'accès à https://zk1.brg-lash.com/ et joint l'image de référence,Image.png (base64 encodé) +Victor Bollée (Courriel),Réponse,03/04/2025 12:21:13,"Problème résolu seul, merci pour la réponse",- diff --git a/agent_factory_llama.py b/agent_factory_llama.py index 96aca41..64c75b5 100644 --- a/agent_factory_llama.py +++ b/agent_factory_llama.py @@ -150,21 +150,32 @@ class AgentFactoryLlamaVision: Returns: Dictionnaire contenant tous les agents créés """ - logger.info(f"Création de tous les agents avec instances LLM indépendantes (modèle: {model_name or AgentFactoryLlamaVision.DEFAULT_MODEL_NAME})") + actual_model = model_name if model_name else AgentFactoryLlamaVision.DEFAULT_MODEL_NAME + logger.info(f"🔧 Création de tous les agents avec instances LLM indépendantes (modèle: {actual_model})") # Créer une instance LLM distincte pour chaque agent + logger.info(f"🔧 Initialisation de l'instance LLM pour l'agent d'analyse de ticket") llm_ticket = AgentFactoryLlamaVision.create_llm(model_name) + + logger.info(f"🔧 Initialisation de l'instance LLM pour l'agent de tri d'images") llm_sorter = AgentFactoryLlamaVision.create_llm(model_name) + + logger.info(f"🔧 Initialisation de l'instance LLM pour l'agent d'analyse d'images") llm_analyser = AgentFactoryLlamaVision.create_llm(model_name) + + logger.info(f"🔧 Initialisation de l'instance LLM pour l'agent de génération de rapport") llm_report = AgentFactoryLlamaVision.create_llm(model_name) - llm_ocr = AgentFactoryLlamaVision.create_llm(model_name) # Instance dédiée pour l'OCR + + logger.info(f"🔧 Initialisation de l'instance LLM pour l'agent d'OCR avancé") + llm_ocr = AgentFactoryLlamaVision.create_llm(model_name) # Vérifier que chaque modèle est bien une instance de LlamaVision - for llm in [llm_ticket, llm_sorter, llm_analyser, llm_report, llm_ocr]: + for idx, llm in enumerate([llm_ticket, llm_sorter, llm_analyser, llm_report, llm_ocr]): if not isinstance(llm, LlamaVision): - logger.error(f"Erreur: le modèle créé n'est pas une instance de LlamaVision") + logger.error(f"Erreur: le modèle #{idx+1} créé n'est pas une instance de LlamaVision") raise ValueError("Seul LlamaVision doit être utilisé avec cette factory") + logger.info(f"🔧 Création des agents avec des instances LLM distinctes") # Créer les agents avec des instances LLM distinctes return { "ticket_analyser": AgentFactoryLlamaVision.create_ticket_analyser(llm_ticket), diff --git a/agents/llama_vision/agent_image_analyser.py b/agents/llama_vision/agent_image_analyser.py index 0942462..ddf1fd0 100644 --- a/agents/llama_vision/agent_image_analyser.py +++ b/agents/llama_vision/agent_image_analyser.py @@ -513,6 +513,7 @@ Structure your analysis clearly with headers and bullet points. def sauvegarder_resultats(self, resultats_supplementaires=None) -> Optional[str]: """ Sauvegarde les résultats d'analyse d'images. + S'assure que les résultats incluent une version française. Args: resultats_supplementaires: Résultats additionnels à sauvegarder @@ -520,10 +521,10 @@ Structure your analysis clearly with headers and bullet points. Returns: str: Chemin du fichier de résultats ou None si échec """ - logger.info(f"Sauvegarde de {len(self.resultats)} résultats d'analyse d'images") + logger.info(f"[SAUVEGARDE] Préparation de la sauvegarde de {len(self.resultats)} résultats d'analyse d'images") if not self.resultats and not resultats_supplementaires: - logger.warning("Aucun résultat à sauvegarder") + logger.warning("[SAUVEGARDE] Aucun résultat à sauvegarder") return None # Combiner les résultats @@ -535,12 +536,23 @@ Structure your analysis clearly with headers and bullet points. # Récupérer le ticket_id du premier résultat ticket_id = tous_resultats[0].get("ticket_id", "UNKNOWN") + logger.info(f"[SAUVEGARDE] Préparation pour le ticket {ticket_id}: {len(tous_resultats)} résultats") + + # S'assurer que tous les résultats ont une traduction en français + for i, result in enumerate(tous_resultats): + if "analyse_en" in result and not result.get("analyse"): + logger.info(f"[TRADUCTION] Traduction du résultat #{i+1} EN → FR") + analyse_en = result["analyse_en"] + result["analyse"] = en_to_fr(analyse_en) + logger.info(f"[TRADUCTION] Résultat #{i+1} traduit: {len(result['analyse'])} caractères") try: # Normaliser le nom du modèle model_name = getattr(self.llm, "pipeline_normalized_name", getattr(self.llm, "modele", "llama3-vision-90b-instruct")) normalized_model_name = model_name.replace(".", "-").replace(":", "-").replace("_", "-") + + logger.info(f"[SAUVEGARDE] Nom du modèle normalisé: {normalized_model_name}") # Sauvegarder via pipeline_logger sauvegarder_donnees( @@ -551,12 +563,12 @@ Structure your analysis clearly with headers and bullet points. is_resultat=True ) - logger.info(f"Sauvegarde groupée de {len(tous_resultats)} résultats d'analyse d'images effectuée") + logger.info(f"[SAUVEGARDE] Sauvegarde groupée de {len(tous_resultats)} résultats d'analyse d'images effectuée") # Retourner le chemin du fichier généré par sauvegarder_donnees return f"pipeline/analyse_image_{normalized_model_name}_results.json" except Exception as e: - logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des résultats d'analyse d'images: {str(e)}") + logger.error(f"[SAUVEGARDE] Erreur lors de la sauvegarde des résultats d'analyse d'images: {str(e)}") return None def _normaliser_nom_modele(self, nom_modele: str) -> str: diff --git a/agents/llama_vision/agent_ticket_analyser.py b/agents/llama_vision/agent_ticket_analyser.py index 0c7922a..c18e6b8 100644 --- a/agents/llama_vision/agent_ticket_analyser.py +++ b/agents/llama_vision/agent_ticket_analyser.py @@ -133,7 +133,8 @@ IMPORTANT: All responses should be in English. Translation to French will be han def executer(self, ticket_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """ - Analyse un ticket de support et extrait les informations importantes + Analyse un ticket de support et extrait les informations importantes. + Version adaptée pour tester l'analyse directe en français avec LlamaVision. Args: ticket_data: Données du ticket à analyser @@ -165,15 +166,16 @@ IMPORTANT: All responses should be in English. Translation to French will be han if not ticket_id: ticket_id = "UNKNOWN" + # Obtenir le contenu du ticket ticket_content = ticket_data.get("content", "") - print(f" AgentTicketAnalyser: analyse du ticket {ticket_id}") + print(f" AgentTicketAnalyser: analyse du ticket {ticket_id} directement en français") + logger.info(f"[ANALYSE-TICKET] Analyse du ticket {ticket_id} directement en français") if not ticket_content or len(ticket_content) < 10: logger.warning(f"Contenu du ticket {ticket_id} vide ou trop court") return { "response": "Contenu du ticket insuffisant pour analyse", - "response_en": "Ticket content insufficient for analysis", "error": True, "metadata": { "timestamp": self._get_timestamp(), @@ -187,60 +189,27 @@ IMPORTANT: All responses should be in English. Translation to French will be han } try: - # S'assurer que le contenu est en anglais pour l'analyser avec LlamaVision - ticket_content_original = ticket_content - is_translated = False + # NOUVELLE APPROCHE: Analyser directement en français avec LlamaVision + logger.info(f"[ANALYSE-TICKET] Test d'analyse directe en français, {len(ticket_content)} caractères") - # Vérifier d'abord si content_en existe dans les données du ticket - if "content_en" in ticket_data: - logger.info(f"[LANGUE] Utilisation du contenu déjà traduit en anglais pour le ticket {ticket_id}") - ticket_content_en = ticket_data["content_en"] - is_translated = True - # Si le contenu est déjà marqué comme étant en anglais - elif ticket_data.get("is_english", False): - logger.info(f"[LANGUE] Le contenu du ticket {ticket_id} est déjà en anglais") - ticket_content_en = ticket_content - else: - # Traduire le contenu en anglais pour l'analyse - logger.info(f"[TRADUCTION] Nécessité de traduire le contenu du ticket {ticket_id} en anglais") - logger.info(f"[TRADUCTION] Taille du contenu original à traduire: {len(ticket_content)} caractères") - ticket_content_en = fr_to_en(ticket_content) - is_translated = True - logger.info(f"[TRADUCTION] Traduction terminée, résultat: {len(ticket_content_en)} caractères") + # Générer le prompt en français (pas de traduction) + prompt_fr = self._generer_prompt_fr({"ticket_id": ticket_id, "content": ticket_content}) + logger.info(f"[ANALYSE-TICKET] Taille du prompt en français: {len(prompt_fr)} caractères") - # Générer le prompt d'analyse avec le contenu en anglais - logger.info(f"[LANGUE] Génération du prompt d'analyse en anglais") - prompt = self._generer_prompt({"ticket_id": ticket_id, "content": ticket_content_en}) - logger.info(f"[LANGUE] Taille du prompt en anglais: {len(prompt)} caractères") - - # Analyser avec le LLM - logger.info(f"[LANGUE] Envoi du prompt en anglais au modèle pour analyse du ticket {ticket_id}") - response_en = self.llm.interroger(prompt) - logger.info(f"[LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: {len(response_en)} caractères") + # Analyser avec le LLM directement en français + logger.info(f"[ANALYSE-TICKET] Envoi du prompt en français au modèle pour analyse du ticket {ticket_id}") + response_fr = self.llm.interroger(prompt_fr) + logger.info(f"[ANALYSE-TICKET] Réponse reçue en français: {len(response_fr)} caractères") # Extraire les URLs de la réponse - urls = self._extraire_urls(response_en) + urls = self._extraire_urls(response_fr) if urls: - logger.info(f"[ANALYSE] {len(urls)} URLs extraites de l'analyse: {urls}") - - # Ajouter un marqueur pour indiquer le début et la fin de l'analyse en anglais - response_en_marked = "\n\n" + response_en + "\n\n" - - # Traduire la réponse en français pour la cohérence du pipeline - logger.info(f"[TRADUCTION] Traduction de la réponse d'analyse du ticket de EN vers FR") - logger.info(f"[TRADUCTION] Taille de la réponse en anglais: {len(response_en)} caractères") - response_fr = en_to_fr(response_en) - logger.info(f"[TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: {len(response_fr)} caractères") - - # Ajouter un marqueur pour indiquer le début et la fin de la traduction - response_fr_marked = "\n\n" + response_fr + "\n\n" + logger.info(f"[ANALYSE-TICKET] {len(urls)} URLs extraites de l'analyse: {urls}") # Formater la réponse result = { - "prompt": ticket_content_original, - "prompt_en": ticket_content_en, + "prompt": ticket_content, "response": response_fr, - "response_en": response_en, "urls_extracted": urls, "metadata": { "timestamp": self._get_timestamp(), @@ -250,14 +219,12 @@ IMPORTANT: All responses should be in English. Translation to French will be han "model": model_name, **self.params }, - "language": "en-fr", - "translation_markers": True, - "is_translated": is_translated + "language": "fr", + "direct_french_analysis": True } } - logger.info(f"[LANGUES] Résultat d'analyse disponible en deux langues: EN et FR") - logger.info(f"[LANGUES] Traduction du contenu original: {is_translated}") + logger.info(f"[ANALYSE-TICKET] Analyse directe en français terminée: {len(response_fr)} caractères") # Sauvegarder les données avec un chemin explicite try: @@ -283,7 +250,7 @@ IMPORTANT: All responses should be in English. Translation to French will be han rapport_dir = os.path.join(extraction_dir, f"{ticket_id}_rapports") os.makedirs(rapport_dir, exist_ok=True) - # Maintenant utiliser sauvegarder_donnees avec base_dir spécifié + # Utiliser sauvegarder_donnees avec base_dir spécifié sauvegarder_donnees( ticket_id=ticket_id, step_name="analyse_ticket", @@ -291,7 +258,7 @@ IMPORTANT: All responses should be in English. Translation to French will be han base_dir=rapport_dir, is_resultat=True ) - print(f" Analyse terminée: {len(response_fr)} caractères") + print(f" Analyse en français terminée: {len(response_fr)} caractères") else: logger.error(f"Impossible de déterminer le répertoire d'extraction pour {ticket_id}") # Essayer de sauvegarder quand même en laissant pipeline_logger déterminer le répertoire @@ -303,7 +270,7 @@ IMPORTANT: All responses should be in English. Translation to French will be han # Ajouter à l'historique self.ajouter_historique( "analyse_ticket", - {"ticket_id": ticket_id, "prompt": prompt}, + {"ticket_id": ticket_id, "prompt": prompt_fr}, result ) @@ -313,7 +280,6 @@ IMPORTANT: All responses should be in English. Translation to French will be han logger.error(f"Erreur lors de l'analyse du ticket {ticket_id}: {str(e)}") return { "response": f"Erreur lors de l'analyse du ticket: {str(e)}", - "response_en": f"Error analyzing ticket: {str(e)}", "error": True, "metadata": { "timestamp": self._get_timestamp(), @@ -355,6 +321,37 @@ Analyze this support ticket and provide: Present your analysis in a clear, concise format that would be helpful for a technical support team. Focus on FACTS only, avoid interpretation or diagnosis. +""" + return prompt + + def _generer_prompt_fr(self, ticket_data: Dict[str, Any]) -> str: + """ + Génère un prompt en français pour l'analyse du ticket (sans traduction). + + Args: + ticket_data: Données du ticket + + Returns: + Prompt formaté en français pour le LLM + """ + ticket_id = ticket_data.get("ticket_id", "UNKNOWN") + content = ticket_data.get("content", "") + + # Instructions en français pour la compatibilité directe + prompt = f"""[ANALYSE EN FRANÇAIS REQUISE] + +### TICKET {ticket_id} + +{content} + +Analysez ce ticket de support et fournissez: +1. Un résumé chronologique des échanges +2. L'extraction de tous les détails techniques importants +3. L'identification claire de TOUTES les URLs mentionnées (préfixez chacune avec "[URL]") +4. Une analyse indiquant si le problème a été résolu + +Présentez votre analyse dans un format clair et concis qui serait utile pour une équipe de support technique. +Concentrez-vous UNIQUEMENT sur les FAITS, évitez toute interprétation ou diagnostic. """ return prompt diff --git a/agents/llama_vision/agent_vision_ocr.py b/agents/llama_vision/agent_vision_ocr.py index 8643e36..f9fb2ff 100644 --- a/agents/llama_vision/agent_vision_ocr.py +++ b/agents/llama_vision/agent_vision_ocr.py @@ -105,15 +105,18 @@ Respond in English.""" return "T11143" def executer(self, image_path: str, ocr_baseline: str = "") -> dict: - """" Effectue un OCR visuel via LlamaVision sur l'imga spécifiée. + """" Effectue un OCR visuel via LlamaVision sur l'image spécifiée. + Version optimisée qui n'utilise pas le contexte OCR standard. + Args: - image_path: Chemin vers l'image ç analyser - ocr_baseline: Texte OCRé précédemment (pour comparaison) + image_path: Chemin vers l'image à analyser + ocr_baseline: Texte OCRé précédemment (ignoré dans cette version) Returns: Dictionnaire contenant le texte extrait et les métadonnées """ image_name = os.path.basename(image_path) + logger.info(f"[OCR-LLM] Extraction OCR avancé sur {image_name}") print(f" AgentVisionOCR: Extraction sur {image_name}") try: @@ -123,6 +126,9 @@ Respond in English.""" if not hasattr(self.llm, "interroger_avec_image"): raise RuntimeError("Le modèle ne supporte pas l'analyse d'images") + # Utiliser directement le system_prompt défini dans __init__ + # Version optimisée: ne pas utiliser l'OCR baseline, utiliser uniquement la vision + logger.info(f"[OCR-LLM] Analyse directe de l'image {image_path}, chemin absolu: {os.path.abspath(image_path)}") response = self.llm.interroger_avec_image(image_path, self.system_prompt) if not response or "i cannot" in response.lower(): @@ -134,11 +140,14 @@ Respond in English.""" # Nettoyer le nom pour éviter les problèmes de fichiers model_name = model_name.replace(".", "-").replace(":", "-").replace("_", "-") + # Consigner la taille du texte extrait + extracted_text_length = len(response.strip()) + logger.info(f"[OCR-LLM] Texte extrait: {extracted_text_length} caractères") + result = { "extracted_text": response.strip(), "image_name": image_name, - "image_path": image_path, - "ocr_script_text": ocr_baseline.strip(), + "image_path": os.path.abspath(image_path), # Utiliser le chemin absolu pour plus de clarté "ticket_id": self._extraire_ticket_id(image_path), "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), "source_agent": self.nom, @@ -152,6 +161,7 @@ Respond in English.""" self.resultats.append(result) # Sauvegarder individuellement pour traçabilité + from ..utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees sauvegarder_donnees( ticket_id=result["ticket_id"], step_name="ocr_llm", @@ -160,14 +170,14 @@ Respond in English.""" is_resultat=True ) - logger.info(f"OCR LLM réussi pour {image_name}") + logger.info(f"[OCR-LLM] OCR avancé réussi pour {image_name}") return result except Exception as e: error_result = { "extracted_text": "", "image_name": image_name, - "image_path": image_path, + "image_path": os.path.abspath(image_path), "ticket_id": self._extraire_ticket_id(image_path), "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), "source_agent": self.nom, @@ -179,7 +189,7 @@ Respond in English.""" } # Ajouter l'erreur à la liste des résultats self.resultats.append(error_result) - logger.error(f"Erreur lors de l'extraction OCR pour {image_name}: {e}") + logger.error(f"[OCR-LLM] Erreur lors de l'extraction OCR pour {image_name}: {e}") return error_result def sauvegarder_resultats(self) -> None: diff --git a/orchestrator_llama.log b/orchestrator_llama.log index e3aa0d7..b64f23e 100644 --- a/orchestrator_llama.log +++ b/orchestrator_llama.log @@ -1,29 +1,35 @@ -2025-04-28 16:23:02,564 - MainLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle LlamaVision: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 -2025-04-28 16:23:02,564 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (multilingual mode) -2025-04-28 16:23:02,564 - MainLlamaVision - INFO - Création des agents avec LlamaVision -2025-04-28 16:23:02,564 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de tous les agents avec instances LLM indépendantes (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) -2025-04-28 16:23:02,564 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) -2025-04-28 16:23:02,564 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (multilingual mode) -2025-04-28 16:23:02,564 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) -2025-04-28 16:23:02,564 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (multilingual mode) -2025-04-28 16:23:02,564 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) -2025-04-28 16:23:02,564 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (multilingual mode) -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) -2025-04-28 16:23:02,565 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (multilingual mode) -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) -2025-04-28 16:23:02,565 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (multilingual mode) -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de tickets (llama_vision) -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentTicketAnalyser - INFO - AgentTicketAnalyser initialisé -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de tri des images (llama_vision) -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentImageSorter - INFO - AgentImageSorter (llama_vision) initialisé -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent d'analyse des images (llama_vision) -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentImageAnalyser - INFO - AgentImageAnalyser initialized -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de génération de rapports (llama_vision) -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentReportGenerator - INFO - LlamaVision mode detected: using English system prompt -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentReportGenerator - INFO - AgentReportGenerator initialized -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent d'OCR visuel (llama_vision) -2025-04-28 16:23:02,565 - AgentVisionOCR - INFO - AgentVisionOCR initialisé -2025-04-28 16:23:02,565 - MainLlamaVision - INFO - Configuration: { +2025-04-28 16:51:09,799 - MainLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle LlamaVision: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 +2025-04-28 16:51:09,799 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (multilingual mode) +2025-04-28 16:51:09,799 - MainLlamaVision - INFO - Création des agents avec LlamaVision +2025-04-28 16:51:09,799 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - 🔧 Création de tous les agents avec instances LLM indépendantes (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) +2025-04-28 16:51:09,799 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - 🔧 Initialisation de l'instance LLM pour l'agent d'analyse de ticket +2025-04-28 16:51:09,799 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) +2025-04-28 16:51:09,799 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (multilingual mode) +2025-04-28 16:51:09,799 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - 🔧 Initialisation de l'instance LLM pour l'agent de tri d'images +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) +2025-04-28 16:51:09,800 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (multilingual mode) +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - 🔧 Initialisation de l'instance LLM pour l'agent d'analyse d'images +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) +2025-04-28 16:51:09,800 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (multilingual mode) +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - 🔧 Initialisation de l'instance LLM pour l'agent de génération de rapport +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) +2025-04-28 16:51:09,800 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (multilingual mode) +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - 🔧 Initialisation de l'instance LLM pour l'agent d'OCR avancé +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) +2025-04-28 16:51:09,800 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (multilingual mode) +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - 🔧 Création des agents avec des instances LLM distinctes +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de tickets (llama_vision) +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentTicketAnalyser - INFO - AgentTicketAnalyser initialisé +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de tri des images (llama_vision) +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentImageSorter - INFO - AgentImageSorter (llama_vision) initialisé +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent d'analyse des images (llama_vision) +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentImageAnalyser - INFO - AgentImageAnalyser initialized +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de génération de rapports (llama_vision) +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentReportGenerator - INFO - LlamaVision mode detected: using English system prompt +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentReportGenerator - INFO - AgentReportGenerator initialized +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent d'OCR visuel (llama_vision) +2025-04-28 16:51:09,800 - AgentVisionOCR - INFO - AgentVisionOCR initialisé +2025-04-28 16:51:09,800 - MainLlamaVision - INFO - Configuration: { "dedup_enabled": true, "dedup_threshold": 5, "save_results": false, @@ -34,40 +40,44 @@ "english_only": true, "model_name": "llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0" } -2025-04-28 16:23:02,565 - MainLlamaVision - INFO - Création de l'orchestrateur pour le ticket T11143 -2025-04-28 16:23:02,565 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OrchestratorLlamaVision initialisé avec les paramètres: {'dedup_enabled': True, 'dedup_threshold': 5, 'save_results': False, 'debug_mode': False, 'reports_dir': 'reports', 'ocr_enabled': True, 'ocr_llm_enabled': True, 'english_only': True, 'model_name': 'llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0'} -2025-04-28 16:23:02,565 - MainLlamaVision - INFO - Démarrage de l'analyse du ticket T11143 -2025-04-28 16:23:02,565 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement du ticket T11143 -2025-04-28 16:23:02,565 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Utilisation du modèle: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0 -2025-04-28 16:23:02,565 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Données du ticket chargées depuis output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/T11143_rapport.json avec 3 messages -2025-04-28 16:23:02,566 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Début de traduction du contenu du ticket T11143 (FR → EN) -2025-04-28 16:23:02,566 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Taille du contenu original: 1088 caractères -2025-04-28 16:23:02,566 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction du contenu original en anglais via fr_to_en -2025-04-28 16:23:02,566 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Traduction de 1088 caractères -2025-04-28 16:23:02,714 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Résultat obtenu de 984 caractères -2025-04-28 16:23:02,714 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction terminée: 984 caractères -2025-04-28 16:23:02,714 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] La clé 'content_en' sera utilisée par les agents pour l'analyse en anglais -2025-04-28 16:23:02,714 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Exécution de l'agent d'analyse de ticket pour T11143 -2025-04-28 16:23:02,714 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUE] Utilisation du contenu déjà traduit en anglais pour le ticket T11143 -2025-04-28 16:23:02,714 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUE] Génération du prompt d'analyse en anglais -2025-04-28 16:23:02,714 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUE] Taille du prompt en anglais: 1446 caractères -2025-04-28 16:23:02,714 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUE] Envoi du prompt en anglais au modèle pour analyse du ticket T11143 -2025-04-28 16:24:28,427 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: 1210 caractères -2025-04-28 16:24:28,429 - AgentTicketAnalyser - INFO - [ANALYSE] 4 URLs extraites de l'analyse: ['https://zk1.brg-lab.com', 'https://odoo.cbao.fr', 'https://zk1.brg-lab.com/', 'https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608ac9e7-3627-4a13-8ec-06ff5046ebf3'] -2025-04-28 16:24:28,429 - AgentTicketAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Traduction de la réponse d'analyse du ticket de EN vers FR -2025-04-28 16:24:28,429 - AgentTicketAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse en anglais: 1210 caractères -2025-04-28 16:24:28,429 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 1210 caractères -2025-04-28 16:24:28,732 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 1271 caractères -2025-04-28 16:24:28,732 - AgentTicketAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: 1271 caractères -2025-04-28 16:24:28,732 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUES] Résultat d'analyse disponible en deux langues: EN et FR -2025-04-28 16:24:28,732 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUES] Traduction du contenu original: True -2025-04-28 16:24:28,735 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse du ticket terminée: 1271 caractères -2025-04-28 16:24:28,746 - OrchestratorLlamaVision - INFO - 6 images trouvées dans output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments -2025-04-28 16:24:28,996 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement OCR de 4 images -2025-04-28 16:24:28,996 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png (langue: auto) -2025-04-28 16:24:31,446 - OCR - INFO - Langue détectée: eng -2025-04-28 16:24:32,039 - OCR - WARNING - Impossible de sauvegarder les fichiers de débogage: cannot write mode RGBA as JPEG -2025-04-28 16:24:32,039 - OCR - INFO - OCR réussi [output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png] — 1347 caractères: Apache Tomcat x + +2025-04-28 16:51:09,800 - MainLlamaVision - INFO - Création de l'orchestrateur pour le ticket T11143 +2025-04-28 16:51:09,800 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OrchestratorLlamaVision initialisé avec les paramètres: {'dedup_enabled': True, 'dedup_threshold': 5, 'save_results': False, 'debug_mode': False, 'reports_dir': 'reports', 'ocr_enabled': True, 'ocr_llm_enabled': True, 'english_only': True, 'model_name': 'llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0'} +2025-04-28 16:51:09,801 - MainLlamaVision - INFO - Démarrage de l'analyse du ticket T11143 +2025-04-28 16:51:09,801 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [PIPELINE] Début d'analyse du ticket T11143 +2025-04-28 16:51:09,801 - OrchestratorLlamaVision - INFO - === Exécution du ticket T11143 === +2025-04-28 16:51:09,801 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Options: OCR=True, OCR_Avancé=True, Tri_Images=True, Analyse_Images=True, Rapport=True +2025-04-28 16:51:09,801 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Répertoire d'extraction: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617 +2025-04-28 16:51:09,801 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Utilisation du modèle: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0 +2025-04-28 16:51:09,801 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Fichier ticket JSON: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/T11143_rapport.json +2025-04-28 16:51:09,801 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TICKET] Chargement du ticket depuis output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/T11143_rapport.json +2025-04-28 16:51:09,801 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TICKET] Titre: BRGLAB - Essai inaccessible +2025-04-28 16:51:09,801 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TICKET] Données chargées: 3 messages, 1088 caractères +2025-04-28 16:51:09,801 - OrchestratorLlamaVision - INFO - 1️⃣ Exécution de l'agent d'analyse de ticket pour T11143 +2025-04-28 16:51:09,801 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [LANGUE] Analyse du ticket directement en français: 1088 caractères +2025-04-28 16:51:09,802 - AgentTicketAnalyser - INFO - [ANALYSE-TICKET] Analyse du ticket T11143 directement en français +2025-04-28 16:51:09,802 - AgentTicketAnalyser - INFO - [ANALYSE-TICKET] Test d'analyse directe en français, 1088 caractères +2025-04-28 16:51:09,802 - AgentTicketAnalyser - INFO - [ANALYSE-TICKET] Taille du prompt en français: 1622 caractères +2025-04-28 16:51:09,802 - AgentTicketAnalyser - INFO - [ANALYSE-TICKET] Envoi du prompt en français au modèle pour analyse du ticket T11143 +2025-04-28 16:52:27,442 - AgentTicketAnalyser - INFO - [ANALYSE-TICKET] Réponse reçue en français: 1129 caractères +2025-04-28 16:52:27,445 - AgentTicketAnalyser - INFO - [ANALYSE-TICKET] 4 URLs extraites de l'analyse: ['https://zk1.brg-lab.com', 'https://odoo.cbao.fr', 'https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608ac9e7-3627-4a13-a8ec-06ff5046ebf3', 'https://zk1.brg-lab.com/'] +2025-04-28 16:52:27,446 - AgentTicketAnalyser - INFO - [ANALYSE-TICKET] Analyse directe en français terminée: 1129 caractères +2025-04-28 16:52:27,451 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse du ticket en français terminée et sauvegardée +2025-04-28 16:52:27,451 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [IMAGES] Recherche d'images dans output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments +2025-04-28 16:52:27,463 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [IMAGES] 6 images trouvées dans output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments +2025-04-28 16:52:27,463 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [IMAGES] 1/6: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif +2025-04-28 16:52:27,463 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [IMAGES] 2/6: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png +2025-04-28 16:52:27,463 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [IMAGES] 3/6: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg +2025-04-28 16:52:27,463 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [IMAGES] 4/6: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/5ad281b63492e31c9e66bf27518b816cdd3766cab9812bd4ff16b736e9e98265.jpg +2025-04-28 16:52:27,463 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [IMAGES] 5/6: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png +2025-04-28 16:52:27,463 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [IMAGES] 6/6: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145453.png +2025-04-28 16:52:27,463 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Trouvé 6 images dans output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments +2025-04-28 16:52:27,697 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Déduplication: 6 → 4 images uniques +2025-04-28 16:52:27,697 - OrchestratorLlamaVision - INFO - 2️⃣ Traitement OCR standard de 4 images +2025-04-28 16:52:27,697 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR sur image: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png +2025-04-28 16:52:27,697 - OCR - INFO - Traitement OCR pour /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png (langue: auto) +2025-04-28 16:52:30,269 - OCR - INFO - Langue détectée: eng +2025-04-28 16:52:30,888 - OCR - WARNING - Impossible de sauvegarder les fichiers de débogage: cannot write mode RGBA as JPEG +2025-04-28 16:52:30,888 - OCR - INFO - OCR réussi [/home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png] — 1347 caractères: Apache Tomcat x + GC @ 2 zk1.brg-lab.com @@ -76,163 +86,171 @@ GC @ 2 zk1.brg-lab.com It works ! If you're ... -2025-04-28 16:24:32,039 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR pour image.png (FR → EN) -2025-04-28 16:24:32,039 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR original (FR): 1347 caractères -2025-04-28 16:24:32,039 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Traduction de 1347 caractères -2025-04-28 16:24:32,186 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Résultat obtenu de 1328 caractères -2025-04-28 16:24:32,186 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR traduit (EN): 1328 caractères -2025-04-28 16:24:32,186 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR inverse pour validation (EN → FR) -2025-04-28 16:24:32,186 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 1328 caractères -2025-04-28 16:24:32,339 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 1499 caractères -2025-04-28 16:24:32,339 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR retraduit (FR): 1499 caractères -2025-04-28 16:24:32,339 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour image.png -2025-04-28 16:24:32,339 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR=1347 caractères, OCR EN=1328 caractères, OCR EN→FR=1499 caractères -2025-04-28 16:24:32,339 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction -2025-04-28 16:24:32,340 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/image.png.json -2025-04-28 16:24:32,340 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/ocr_traduction.txt -2025-04-28 16:24:32,340 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour image.png: 1347 caractères (en) -2025-04-28 16:24:32,340 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png (langue: auto) -2025-04-28 16:24:33,308 - OCR - INFO - Langue détectée: fra -2025-04-28 16:24:33,572 - OCR - INFO - Images prétraitées et résultat OCR sauvegardés dans debug_ocr -2025-04-28 16:24:33,572 - OCR - INFO - OCR réussi [output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png] — 373 caractères: C3 giraudbrg-lobicom/BRG-LAB/PAGE programmetssai/zEAAAHEVNGOAA +2025-04-28 16:52:30,888 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour image.png +2025-04-28 16:52:30,888 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR=1347 caractères, OCR EN=1347 caractères, OCR EN→FR=0 caractères +2025-04-28 16:52:30,888 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction +2025-04-28 16:52:30,889 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/image.png.json +2025-04-28 16:52:30,889 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/ocr_traduction.txt +2025-04-28 16:52:30,889 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour image.png: 1347 caractères (en) +2025-04-28 16:52:30,889 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR sur image: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png +2025-04-28 16:52:30,889 - OCR - INFO - Traitement OCR pour /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png (langue: auto) +2025-04-28 16:52:31,918 - OCR - INFO - Langue détectée: fra +2025-04-28 16:52:32,190 - OCR - INFO - Images prétraitées et résultat OCR sauvegardés dans debug_ocr +2025-04-28 16:52:32,190 - OCR - INFO - OCR réussi [/home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png] — 373 caractères: C3 giraudbrg-lobicom/BRG-LAB/PAGE programmetssai/zEAAAHEVNGOAA BRGLAS CD Béton CD Foumasew tubo © ... -2025-04-28 16:24:33,572 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR pour image_145435.png (FR → EN) -2025-04-28 16:24:33,572 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR original (FR): 373 caractères -2025-04-28 16:24:33,572 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Traduction de 373 caractères -2025-04-28 16:24:33,706 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Résultat obtenu de 367 caractères -2025-04-28 16:24:33,706 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR traduit (EN): 367 caractères -2025-04-28 16:24:33,706 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR inverse pour validation (EN → FR) -2025-04-28 16:24:33,706 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 367 caractères -2025-04-28 16:24:33,854 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 378 caractères -2025-04-28 16:24:33,854 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR retraduit (FR): 378 caractères -2025-04-28 16:24:33,854 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour image_145435.png -2025-04-28 16:24:33,854 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR=373 caractères, OCR EN=367 caractères, OCR EN→FR=378 caractères -2025-04-28 16:24:33,854 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction -2025-04-28 16:24:33,854 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/image_145435.png.json -2025-04-28 16:24:33,854 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/ocr_traduction.txt -2025-04-28 16:24:33,854 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour image_145435.png: 373 caractères (fr) -2025-04-28 16:24:33,855 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg (langue: auto) -2025-04-28 16:24:35,531 - OCR - INFO - Langue détectée: fra -2025-04-28 16:24:36,600 - OCR - WARNING - OCR vide (aucun texte détecté) pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg -2025-04-28 16:24:36,600 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg (FR → EN) -2025-04-28 16:24:36,600 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR original (FR): 0 caractères -2025-04-28 16:24:36,600 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR traduit (EN): 0 caractères -2025-04-28 16:24:36,600 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR inverse pour validation (EN → FR) -2025-04-28 16:24:36,600 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR retraduit (FR): 0 caractères -2025-04-28 16:24:36,600 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg -2025-04-28 16:24:36,600 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR=0 caractères, OCR EN=0 caractères, OCR EN→FR=0 caractères -2025-04-28 16:24:36,600 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction -2025-04-28 16:24:36,600 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg.json -2025-04-28 16:24:36,600 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/ocr_traduction.txt -2025-04-28 16:24:36,600 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg: 0 caractères (unknown) -2025-04-28 16:24:36,600 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (langue: auto) -2025-04-28 16:24:36,600 - OCR - ERROR - Erreur lors du prétraitement de l'image output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif: image has wrong mode -2025-04-28 16:24:36,819 - OCR - INFO - Langue détectée: fra -2025-04-28 16:24:36,922 - OCR - WARNING - OCR vide (aucun texte détecté) pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif -2025-04-28 16:24:36,922 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (FR → EN) -2025-04-28 16:24:36,922 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR original (FR): 0 caractères -2025-04-28 16:24:36,922 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR traduit (EN): 0 caractères -2025-04-28 16:24:36,922 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR inverse pour validation (EN → FR) -2025-04-28 16:24:36,922 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR retraduit (FR): 0 caractères -2025-04-28 16:24:36,922 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif -2025-04-28 16:24:36,922 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR=0 caractères, OCR EN=0 caractères, OCR EN→FR=0 caractères -2025-04-28 16:24:36,922 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction -2025-04-28 16:24:36,922 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif.json -2025-04-28 16:24:36,922 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/ocr_traduction.txt -2025-04-28 16:24:36,922 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif: 0 caractères (unknown) -2025-04-28 16:24:36,922 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement de 4 images uniques avec l'agent de tri -2025-04-28 16:24:36,922 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Transmission à l'agent de tri: image=image.png, OCR EN=1328 caractères -2025-04-28 16:24:58,919 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Transmission à l'agent de tri: image=image_145435.png, OCR EN=367 caractères -2025-04-28 16:25:14,512 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Transmission à l'agent de tri: image=543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg, OCR EN=0 caractères -2025-04-28 16:25:33,934 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Transmission à l'agent de tri: image=a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif, OCR EN=0 caractères -2025-04-28 16:25:33,935 - AgentImageSorter - WARNING - Image trop petite: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (1x1) -2025-04-28 16:25:33,935 - AgentImageSorter - INFO - Sauvegarde de 4 résultats de tri d'images -2025-04-28 16:25:33,936 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Sauvegarde groupée de 4 résultats de tri d'images effectuée -2025-04-28 16:25:33,936 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement OCR avancé avec LLM pour 2 images pertinentes -2025-04-28 16:25:33,936 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] OCR avancé sur l'image: image.png -2025-04-28 16:26:30,537 - AgentVisionOCR - INFO - OCR LLM réussi pour image.png -2025-04-28 16:26:30,537 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR avancé terminé pour image.png: 908 caractères -2025-04-28 16:26:30,537 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] OCR avancé sur l'image: image_145435.png -2025-04-28 16:27:47,126 - AgentVisionOCR - INFO - OCR LLM réussi pour image_145435.png -2025-04-28 16:27:47,126 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR avancé terminé pour image_145435.png: 1223 caractères -2025-04-28 16:27:47,126 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Début de l'analyse des images avec 2 images pertinentes -2025-04-28 16:27:47,126 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Utilisation de l'OCR LLM pour l'analyse de image.png: 908 caractères -2025-04-28 16:27:47,126 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Contexte transmis: ticket_analysis=True, OCR_FR=1347, OCR_EN=1328, OCR_LLM=908 -2025-04-28 16:27:47,126 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse de l'image: image.png -2025-04-28 16:27:47,126 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Contexte transmis: ticket_analysis=True, OCR_FR=1347, OCR_EN=1328, OCR_LLM=908 -2025-04-28 16:27:47,126 - AgentImageAnalyser - INFO - Analyzing image: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png -2025-04-28 16:27:47,126 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Envoi d'une requête en anglais au modèle avec une image: image.png -2025-04-28 16:27:47,127 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Taille du prompt en anglais: 617 caractères -2025-04-28 16:29:41,661 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: 2438 caractères -2025-04-28 16:29:41,661 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Traduction de la réponse d'analyse d'image de EN vers FR -2025-04-28 16:29:41,661 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse en anglais: 2438 caractères -2025-04-28 16:29:41,661 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 2438 caractères -2025-04-28 16:29:42,628 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 2830 caractères -2025-04-28 16:29:42,628 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: 2830 caractères -2025-04-28 16:29:42,629 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUES] Résultat d'analyse disponible en deux langues: EN et FR -2025-04-28 16:29:42,629 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse terminée pour image.png -2025-04-28 16:29:42,629 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Utilisation de l'OCR LLM pour l'analyse de image_145435.png: 1223 caractères -2025-04-28 16:29:42,629 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Contexte transmis: ticket_analysis=True, OCR_FR=373, OCR_EN=367, OCR_LLM=1223 -2025-04-28 16:29:42,629 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse de l'image: image_145435.png -2025-04-28 16:29:42,629 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Contexte transmis: ticket_analysis=True, OCR_FR=373, OCR_EN=367, OCR_LLM=1223 -2025-04-28 16:29:42,629 - AgentImageAnalyser - INFO - Analyzing image: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png -2025-04-28 16:29:42,630 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Envoi d'une requête en anglais au modèle avec une image: image_145435.png -2025-04-28 16:29:42,630 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Taille du prompt en anglais: 624 caractères -2025-04-28 16:31:19,943 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: 2047 caractères -2025-04-28 16:31:19,943 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Traduction de la réponse d'analyse d'image de EN vers FR -2025-04-28 16:31:19,943 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse en anglais: 2047 caractères -2025-04-28 16:31:19,943 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 2047 caractères -2025-04-28 16:31:20,648 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 2310 caractères -2025-04-28 16:31:20,648 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: 2310 caractères -2025-04-28 16:31:20,648 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUES] Résultat d'analyse disponible en deux langues: EN et FR -2025-04-28 16:31:20,648 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse terminée pour image_145435.png -2025-04-28 16:31:20,648 - AgentImageAnalyser - INFO - Sauvegarde de 2 résultats d'analyse d'images -2025-04-28 16:31:20,649 - AgentImageAnalyser - INFO - Sauvegarde groupée de 2 résultats d'analyse d'images effectuée -2025-04-28 16:31:20,649 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Sauvegarde des résultats d'analyse d'images via sauvegarder_resultats -2025-04-28 16:31:20,649 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Transmission au générateur de rapport: ticket_id=T11143, ticket_analyse=True, images_analysées=4 -2025-04-28 16:31:20,650 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Données du ticket transmises: originales (FR) et traduites (EN) -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - DEBUG - Data received for T11143: {"ticket_id": "T11143", "ticket_data": {"id": "11122", "code": "T11143", "name": "BRGLAB - Essai inaccessible", "description": "*Contenu non extractible*", "project_name": "Demandes", "stage_name": "Cl\u00f4tur\u00e9", "user_id": "", "partner_id_email_from": "GIRAUD TP (JCG), Victor BOLL\u00c9E, v.bollee@labojcg.fr", "create_date": "03/04/2025 08:34:43", "write_date_last_modification": "03/04/2025 12:23:31", "date_deadline": "18/04/2025 00:00:00", "messages": [{"author_id": "Fabien LAFAY", "date... -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - INFO - Validation for T11143: OK, 2 images analyzed out of 4 images -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - INFO - Number of images to analyze: 4 -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - INFO - Adding analysis of image image.png (2438 characters) -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - INFO - Adding analysis of image image_145435.png (2047 characters) -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - WARNING - Image 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg without analysis -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - WARNING - Image a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif without analysis -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - INFO - Size of ticket analysis: 6 characters -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - INFO - Size of image block: 4547 characters -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - DEBUG - Generated prompt (10501 characters): Voici les données d'analyse pour un ticket de support : +2025-04-28 16:52:32,190 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Traduction de 373 caractères +2025-04-28 16:52:32,327 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Résultat obtenu de 367 caractères +2025-04-28 16:52:32,327 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour image_145435.png +2025-04-28 16:52:32,327 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR=373 caractères, OCR EN=367 caractères, OCR EN→FR=0 caractères +2025-04-28 16:52:32,327 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction +2025-04-28 16:52:32,327 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/image_145435.png.json +2025-04-28 16:52:32,327 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/ocr_traduction.txt +2025-04-28 16:52:32,327 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour image_145435.png: 373 caractères (fr) +2025-04-28 16:52:32,327 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR sur image: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg +2025-04-28 16:52:32,327 - OCR - INFO - Traitement OCR pour /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg (langue: auto) +2025-04-28 16:52:34,109 - OCR - INFO - Langue détectée: fra +2025-04-28 16:52:35,220 - OCR - WARNING - OCR vide (aucun texte détecté) pour /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg +2025-04-28 16:52:35,220 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg +2025-04-28 16:52:35,220 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR=0 caractères, OCR EN=0 caractères, OCR EN→FR=0 caractères +2025-04-28 16:52:35,220 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction +2025-04-28 16:52:35,220 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg.json +2025-04-28 16:52:35,220 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/ocr_traduction.txt +2025-04-28 16:52:35,220 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg: 0 caractères (unknown) +2025-04-28 16:52:35,221 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR sur image: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif +2025-04-28 16:52:35,221 - OCR - INFO - Traitement OCR pour /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (langue: auto) +2025-04-28 16:52:35,221 - OCR - ERROR - Erreur lors du prétraitement de l'image /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif: image has wrong mode +2025-04-28 16:52:35,459 - OCR - INFO - Langue détectée: fra +2025-04-28 16:52:35,570 - OCR - WARNING - OCR vide (aucun texte détecté) pour /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif +2025-04-28 16:52:35,571 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif +2025-04-28 16:52:35,571 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR=0 caractères, OCR EN=0 caractères, OCR EN→FR=0 caractères +2025-04-28 16:52:35,571 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction +2025-04-28 16:52:35,571 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif.json +2025-04-28 16:52:35,571 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/ocr_traduction.txt +2025-04-28 16:52:35,571 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif: 0 caractères (unknown) +2025-04-28 16:52:35,571 - OrchestratorLlamaVision - INFO - 3️⃣ Tri de 4 images +2025-04-28 16:52:35,571 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRI] Image originale: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png +2025-04-28 16:52:35,571 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRI] Contexte OCR fourni: 1347 caractères +2025-04-28 16:52:57,509 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRI] Image image.png marquée comme pertinente +2025-04-28 16:52:57,510 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRI] Image originale: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png +2025-04-28 16:52:57,510 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRI] Contexte OCR fourni: 367 caractères +2025-04-28 16:53:24,958 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRI] Image image_145435.png marquée comme pertinente +2025-04-28 16:53:24,958 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRI] Image originale: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg +2025-04-28 16:53:24,958 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRI] Contexte OCR fourni: 0 caractères +2025-04-28 16:53:39,900 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRI] Image originale: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif +2025-04-28 16:53:39,900 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRI] Contexte OCR fourni: 0 caractères +2025-04-28 16:53:39,902 - AgentImageSorter - WARNING - Image trop petite: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (1x1) +2025-04-28 16:53:39,902 - AgentImageSorter - INFO - Sauvegarde de 4 résultats de tri d'images +2025-04-28 16:53:39,906 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Résultats de tri sauvegardés (2 pertinentes sur 4) +2025-04-28 16:53:39,906 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [NETTOYAGE] Abandon explicite des résultats OCR standard après tri des images +2025-04-28 16:53:39,906 - OrchestratorLlamaVision - INFO - 4️⃣ OCR avancé (LLM) sur 2 images pertinentes +2025-04-28 16:53:39,906 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [OCR-LLM] Analyse OCR avancé sur image originale: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png +2025-04-28 16:53:39,906 - AgentVisionOCR - INFO - [OCR-LLM] Extraction OCR avancé sur image.png +2025-04-28 16:53:39,906 - AgentVisionOCR - INFO - [OCR-LLM] Analyse directe de l'image /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png, chemin absolu: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png +2025-04-28 16:54:48,488 - AgentVisionOCR - INFO - [OCR-LLM] Texte extrait: 999 caractères +2025-04-28 16:54:48,488 - AgentVisionOCR - INFO - [OCR-LLM] OCR avancé réussi pour image.png +2025-04-28 16:54:48,488 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR avancé terminé pour image.png: 999 caractères +2025-04-28 16:54:48,488 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [OCR-LLM] Analyse OCR avancé sur image originale: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png +2025-04-28 16:54:48,488 - AgentVisionOCR - INFO - [OCR-LLM] Extraction OCR avancé sur image_145435.png +2025-04-28 16:54:48,488 - AgentVisionOCR - INFO - [OCR-LLM] Analyse directe de l'image /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png, chemin absolu: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png +2025-04-28 16:55:53,139 - AgentVisionOCR - INFO - [OCR-LLM] Texte extrait: 1036 caractères +2025-04-28 16:55:53,141 - AgentVisionOCR - INFO - [OCR-LLM] OCR avancé réussi pour image_145435.png +2025-04-28 16:55:53,142 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR avancé terminé pour image_145435.png: 1036 caractères +2025-04-28 16:55:53,142 - AgentVisionOCR - INFO - Sauvegarde de 2 résultats d'OCR avancé +2025-04-28 16:55:53,142 - AgentVisionOCR - INFO - Nom de modèle normalisé pour la sauvegarde OCR: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0 +2025-04-28 16:55:53,142 - AgentVisionOCR - INFO - Sauvegarde groupée de 2 résultats d'OCR avancé via pipeline_logger +2025-04-28 16:55:53,142 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Résultats d'OCR avancé sauvegardés +2025-04-28 16:55:53,142 - OrchestratorLlamaVision - INFO - 5️⃣ Analyse de 2 images pertinentes +2025-04-28 16:55:53,143 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [ANALYSE] Contexte OCR LLM disponible pour image.png: 999 caractères +2025-04-28 16:55:53,143 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [CONTEXTE] Analyse de ticket incluse: 1129 caractères +2025-04-28 16:55:53,143 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [CONTEXTE] OCR LLM inclus: 999 caractères +2025-04-28 16:55:53,143 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [CONTEXTE] Contexte enrichi construit avec 2 éléments +2025-04-28 16:55:53,143 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [ANALYSE] Analyse de l'image originale: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png +2025-04-28 16:55:53,143 - AgentImageAnalyser - INFO - Analyzing image: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png +2025-04-28 16:55:53,143 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Envoi d'une requête en anglais au modèle avec une image: image.png +2025-04-28 16:55:53,143 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Taille du prompt en anglais: 617 caractères +2025-04-28 16:57:20,283 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: 1964 caractères +2025-04-28 16:57:20,283 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Traduction de la réponse d'analyse d'image de EN vers FR +2025-04-28 16:57:20,284 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse en anglais: 1964 caractères +2025-04-28 16:57:20,284 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 1964 caractères +2025-04-28 16:57:20,842 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 2185 caractères +2025-04-28 16:57:20,843 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: 2185 caractères +2025-04-28 16:57:20,843 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUES] Résultat d'analyse disponible en deux langues: EN et FR +2025-04-28 16:57:20,843 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction du résultat d'analyse d'image EN → FR +2025-04-28 16:57:20,843 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse terminée pour image.png +2025-04-28 16:57:20,843 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [ANALYSE] Contexte OCR LLM disponible pour image_145435.png: 1036 caractères +2025-04-28 16:57:20,843 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [CONTEXTE] Analyse de ticket incluse: 1129 caractères +2025-04-28 16:57:20,843 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [CONTEXTE] OCR LLM inclus: 1036 caractères +2025-04-28 16:57:20,843 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [CONTEXTE] Contexte enrichi construit avec 2 éléments +2025-04-28 16:57:20,843 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [ANALYSE] Analyse de l'image originale: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png +2025-04-28 16:57:20,843 - AgentImageAnalyser - INFO - Analyzing image: /home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png +2025-04-28 16:57:20,844 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Envoi d'une requête en anglais au modèle avec une image: image_145435.png +2025-04-28 16:57:20,844 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Taille du prompt en anglais: 624 caractères +2025-04-28 16:58:32,646 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: 1578 caractères +2025-04-28 16:58:32,646 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Traduction de la réponse d'analyse d'image de EN vers FR +2025-04-28 16:58:32,646 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse en anglais: 1578 caractères +2025-04-28 16:58:32,646 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 1578 caractères +2025-04-28 16:58:33,255 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 1685 caractères +2025-04-28 16:58:33,255 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: 1685 caractères +2025-04-28 16:58:33,255 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUES] Résultat d'analyse disponible en deux langues: EN et FR +2025-04-28 16:58:33,255 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction du résultat d'analyse d'image EN → FR +2025-04-28 16:58:33,255 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse terminée pour image_145435.png +2025-04-28 16:58:33,255 - AgentImageAnalyser - INFO - [SAUVEGARDE] Préparation de la sauvegarde de 2 résultats d'analyse d'images +2025-04-28 16:58:33,255 - AgentImageAnalyser - INFO - [SAUVEGARDE] Préparation pour le ticket T11143: 2 résultats +2025-04-28 16:58:33,255 - AgentImageAnalyser - INFO - [SAUVEGARDE] Nom du modèle normalisé: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0 +2025-04-28 16:58:33,256 - AgentImageAnalyser - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde groupée de 2 résultats d'analyse d'images effectuée +2025-04-28 16:58:33,256 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Résultats d'analyse d'images (FR) sauvegardés via agent +2025-04-28 16:58:33,257 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse d'images (FR) sauvegardée via sauvegarder_donnees +2025-04-28 16:58:33,257 - OrchestratorLlamaVision - INFO - 6️⃣ Génération du rapport final entièrement en français pour le ticket T11143 +2025-04-28 16:58:33,257 - AgentReportGenerator - DEBUG - Data received for T11143: {"ticket_id": "T11143", "ticket_data": {"id": "11122", "code": "T11143", "name": "BRGLAB - Essai inaccessible", "description": "*Contenu non extractible*", "project_name": "Demandes", "stage_name": "Cl\u00f4tur\u00e9", "user_id": "", "partner_id_email_from": "GIRAUD TP (JCG), Victor BOLL\u00c9E, v.bollee@labojcg.fr", "create_date": "03/04/2025 08:34:43", "write_date_last_modification": "03/04/2025 12:23:31", "date_deadline": "18/04/2025 00:00:00", "messages": [{"author_id": "Fabien LAFAY", "date... +2025-04-28 16:58:33,257 - AgentReportGenerator - INFO - Validation for T11143: OK, 2 images analyzed out of 4 images +2025-04-28 16:58:33,257 - AgentReportGenerator - INFO - Number of images to analyze: 4 +2025-04-28 16:58:33,257 - AgentReportGenerator - INFO - Adding analysis of image image.png (1964 characters) +2025-04-28 16:58:33,257 - AgentReportGenerator - INFO - Adding analysis of image image_145435.png (1578 characters) +2025-04-28 16:58:33,257 - AgentReportGenerator - WARNING - Image 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg without analysis +2025-04-28 16:58:33,257 - AgentReportGenerator - WARNING - Image a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif without analysis +2025-04-28 16:58:33,257 - AgentReportGenerator - INFO - Size of ticket analysis: 4 characters +2025-04-28 16:58:33,257 - AgentReportGenerator - INFO - Size of image block: 3604 characters +2025-04-28 16:58:33,258 - AgentReportGenerator - DEBUG - Generated prompt (7080 characters): Voici les données d'analyse pour un ticket de support : === ANALYSE DU TICKET === {'prompt': "TITRE: BRGLAB - Essai inaccessible\n\n[03/04/2025 08:35:20] Fabien LAFAY (Système):\nGIRAUD TP (JCG), Victor BOLLÉE\n-\nil y a 9 minutes\n;\nFabien LAFAY\n;\nRomuald GRUSON\n;\nsupport\n;\nsupport\n-\nQuentin FAIVRE\n-\nFabien LAFAY\n-\nRomuald GRUSON\nBonjour,\nJe ne parviens pas à accéder au l’essai au bleu\xa0:\nMerci par avance pour votre.\nCordialement\n![Image](https://odoo.cbao.fr/web/image/1454... -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - INFO - [LANGUE] Le modèle 'llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0' nécessite une entrée en anglais -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Traduction du prompt FR → EN pour T11143 -2025-04-28 16:31:20,650 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Taille du prompt original en français: 10501 caractères -2025-04-28 16:31:20,650 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Traduction de 10501 caractères -2025-04-28 16:31:20,650 - Translate - INFO - [TRADUCTION] Texte trop long (10501 caractères), découpage en 3 morceaux -2025-04-28 16:31:23,206 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Résultat obtenu de 10393 caractères -2025-04-28 16:31:23,206 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Taille du prompt traduit en anglais: 10423 caractères -2025-04-28 16:31:23,206 - AgentReportGenerator - INFO - [LANGUE] Envoi du prompt en anglais au modèle -2025-04-28 16:32:54,512 - AgentReportGenerator - INFO - [LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: 1881 caractères -2025-04-28 16:32:54,513 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Traduction de la réponse EN → FR pour compatibilité -2025-04-28 16:32:54,513 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse originale en anglais: 1881 caractères -2025-04-28 16:32:54,513 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 1881 caractères -2025-04-28 16:32:55,143 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 2188 caractères -2025-04-28 16:32:55,143 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: 2188 caractères -2025-04-28 16:32:55,143 - AgentReportGenerator - DEBUG - Response received (2188 characters): ** Rapport croisé ** +2025-04-28 16:58:33,258 - AgentReportGenerator - INFO - [LANGUE] Le modèle 'llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0' nécessite une entrée en anglais +2025-04-28 16:58:33,258 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Traduction du prompt FR → EN pour T11143 +2025-04-28 16:58:33,258 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Taille du prompt original en français: 7080 caractères +2025-04-28 16:58:33,258 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Traduction de 7080 caractères +2025-04-28 16:58:33,258 - Translate - INFO - [TRADUCTION] Texte trop long (7080 caractères), découpage en 2 morceaux +2025-04-28 16:58:35,225 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Résultat obtenu de 7018 caractères +2025-04-28 16:58:35,225 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Taille du prompt traduit en anglais: 7048 caractères +2025-04-28 16:58:35,225 - AgentReportGenerator - INFO - [LANGUE] Envoi du prompt en anglais au modèle +2025-04-28 17:00:14,418 - AgentReportGenerator - INFO - [LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: 1881 caractères +2025-04-28 17:00:14,419 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Traduction de la réponse EN → FR pour compatibilité +2025-04-28 17:00:14,419 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse originale en anglais: 1881 caractères +2025-04-28 17:00:14,419 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 1881 caractères +2025-04-28 17:00:15,588 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 2115 caractères +2025-04-28 17:00:15,589 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: 2115 caractères +2025-04-28 17:00:15,589 - AgentReportGenerator - DEBUG - Response received (2115 characters): ** Rapport croisé ** -**Résumé:** -Le client a rencontré un problème avec la connectivité de la base de données et a soumis un ticket d'assistance pour obtenir de l'aide. L'équipe d'assistance a répondu avec une demande d'informations supplémentaires pour résoudre le problème. +** Résumé de l'analyse des billets ** -** Tableau chronologique des échanges: ** +Le ticket de support T11143 a été ouvert le 4 mars 2025 par Fabien Lafay, qui a signalé un problème accès à un test bleu. Le problème a été résolu seul par le client, Victor Bollée, sans aucune mesure corrective prise par l'équipe d'assistance technique. + +** Tableau chronologique des échanges ** | Émetteur | Type | Date | Contenu | Éléments visuels | | --- | --- | --- | --- | --- | -| Client | Question | 2023-02-15 14:30 | "Erreur: Impossible de se connecter à la base de d... -2025-04-28 16:32:55,145 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement terminé pour le ticket T11143 -2025-04-28 16:32:55,145 - MainLlamaVision - INFO - Analyse du ticket T11143 terminée -2025-04-28 16:32:55,145 - MainLlamaVision - INFO - Génération des fichiers CSV pour le ticket T11143 -2025-04-28 16:32:55,145 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement du rapport: rapport_final_llama3-vision-90b-instruct_results.json -2025-04-28 16:32:55,146 - ReportCSVExporter - INFO - CSV échanges généré: /home/fgras-ca/llm-ticket3/CSV/T11143/T11143_llama3.2-vision_90b-instruct-q8_0_exchanges.csv -2025-04-28 16:32:55,146 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement terminé. 1 modèles traités: llama3.2-vision_90b-instruct-q8_0 -2025-04-28 16:32:55,146 - MainLlamaVision - INFO - Fichiers CSV générés avec succès +| Fabien Lafay (système) | Question | 03/04/2025 08:3... +2025-04-28 17:00:15,591 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Rapport généré avec succès +2025-04-28 17:00:15,591 - OrchestratorLlamaVision - INFO - 7️⃣ Extraction CSV pour le ticket T11143 +2025-04-28 17:00:15,591 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement du rapport: rapport_final_llama3-vision-90b-instruct_results.json +2025-04-28 17:00:15,593 - ReportCSVExporter - INFO - CSV échanges généré: /home/fgras-ca/llm-ticket3/CSV/T11143/T11143_llama3.2-vision_90b-instruct-q8_0_exchanges.csv +2025-04-28 17:00:15,593 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement terminé. 1 modèles traités: llama3.2-vision_90b-instruct-q8_0 +2025-04-28 17:00:15,593 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Extraction CSV terminée avec succès +2025-04-28 17:00:15,593 - OrchestratorLlamaVision - INFO - === Traitement du ticket T11143 terminé === +2025-04-28 17:00:15,593 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [PIPELINE] Analyse du ticket T11143 terminée avec succès +2025-04-28 17:00:15,594 - MainLlamaVision - INFO - Analyse du ticket T11143 terminée +2025-04-28 17:00:15,594 - MainLlamaVision - INFO - Génération des fichiers CSV pour le ticket T11143 +2025-04-28 17:00:15,594 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement du rapport: rapport_final_llama3-vision-90b-instruct_results.json +2025-04-28 17:00:15,594 - ReportCSVExporter - INFO - CSV échanges généré: /home/fgras-ca/llm-ticket3/CSV/T11143/T11143_llama3.2-vision_90b-instruct-q8_0_exchanges.csv +2025-04-28 17:00:15,594 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement terminé. 1 modèles traités: llama3.2-vision_90b-instruct-q8_0 +2025-04-28 17:00:15,594 - MainLlamaVision - INFO - Fichiers CSV générés avec succès diff --git a/orchestrator_llama.py b/orchestrator_llama.py index adf8c55..98f4461 100644 --- a/orchestrator_llama.py +++ b/orchestrator_llama.py @@ -60,15 +60,46 @@ class OrchestratorLlamaVision: logger.info(f"OrchestratorLlamaVision initialisé avec les paramètres: {self.config}") def executer(self, ticket_id: Optional[str] = None): + """ + Point d'entrée principal pour l'analyse d'un ticket. + Version optimisée selon le nouveau flux. + + Args: + ticket_id: ID du ticket à analyser + """ + if not ticket_id: + logger.error(f"ID de ticket requis pour l'exécution") + return + ticket_path = os.path.join(self.output_dir, f"ticket_{ticket_id}") if not os.path.exists(ticket_path): logger.error(f"Le ticket {ticket_id} est introuvable dans {ticket_path}") return try: - self.traiter_ticket(ticket_path) + # Exécuter le ticket avec toutes les options par défaut + logger.info(f"[PIPELINE] Début d'analyse du ticket {ticket_id}") + print(f"[PIPELINE] Début d'analyse du ticket {ticket_id}") + + resultats = self.executer_ticket( + ticket_id=ticket_id, # Maintenant ticket_id est garanti non-None + ocr_enabled=self.config.get("ocr_enabled", True), + ocr_avance_enabled=self.config.get("ocr_llm_enabled", True), + image_triage_enabled=True, + image_analyse_enabled=True, + report_generation_enabled=True + ) + + # Vérifier si une erreur s'est produite + if "error" in resultats: + logger.error(f"[PIPELINE] Erreur lors de l'analyse du ticket {ticket_id}: {resultats['error']}") + print(f"[PIPELINE] Erreur lors de l'analyse du ticket {ticket_id}: {resultats['error']}") + else: + logger.info(f"[PIPELINE] Analyse du ticket {ticket_id} terminée avec succès") + print(f"[PIPELINE] Analyse du ticket {ticket_id} terminée avec succès") + except Exception as e: - logger.error(f"Erreur globale sur le ticket {ticket_id}: {e}") + logger.error(f"[PIPELINE] Erreur globale sur le ticket {ticket_id}: {e}") if self.config.get("debug_mode"): logger.error(traceback.format_exc()) @@ -126,6 +157,7 @@ class OrchestratorLlamaVision: } try: + # 1. Trouver le répertoire d'extraction extractions = self._trouver_extractions(ticket_path, ticket_id) if not extractions: logger.warning(f"Aucune extraction trouvée pour le ticket {ticket_id}") @@ -133,7 +165,9 @@ class OrchestratorLlamaVision: return {"error": "Aucune extraction trouvée"} extraction_path = extractions[0] + logger.info(f"Répertoire d'extraction: {extraction_path}") + # Chemins des dossiers principaux attachments_dir = os.path.join(extraction_path, "attachments") rapport_dir = os.path.join(extraction_path, f"{ticket_id}_rapports") os.makedirs(rapport_dir, exist_ok=True) @@ -149,7 +183,10 @@ class OrchestratorLlamaVision: logger.info(f"Utilisation du modèle: {model_name}") print(f"Modèle utilisé: {model_name}") + # Charger les données du ticket json_path = self.ticket_loader.trouver_ticket(extraction_path, ticket_id) + logger.info(f"Fichier ticket JSON: {json_path}") + ticket_data = self._charger_ticket(json_path) if not ticket_data: logger.error(f"Impossible de charger les données du ticket {ticket_id}") @@ -160,28 +197,17 @@ class OrchestratorLlamaVision: if json_path: ticket_data["file_path"] = json_path - # Traduire le contenu du ticket en anglais avant l'analyse - if self.config.get("english_only", True) and ticket_data.get("content"): - logger.info(f"[TRADUCTION] Début de traduction du contenu du ticket {ticket_id} (FR → EN)") - ticket_data["content_original"] = ticket_data["content"] - - # Vérifier si déjà en anglais - english_indicators = ["the ", "is ", "are ", "what ", "when ", "how ", "why "] - if any(indicator in ticket_data["content"].lower() for indicator in english_indicators): - logger.info("[TRADUCTION] Le contenu semble déjà être en anglais") - ticket_data["is_english"] = True - ticket_data["content_en"] = ticket_data["content"] - else: - logger.info("[TRADUCTION] Traduction du contenu en anglais") - print("Traduction du contenu du ticket en anglais...") - ticket_data["content_en"] = fr_to_en(ticket_data["content"]) - ticket_data["is_english"] = False - - # Étape 1: Analyser le ticket + # 1. ANALYSE DU TICKET - Directement en français (nouvelle approche) if self.ticket_agent: - logger.info(f"Exécution de l'agent d'analyse de ticket pour {ticket_id}") - print(f"1️⃣ Analyse du ticket {ticket_id}...") + logger.info(f"1️⃣ Exécution de l'agent d'analyse de ticket pour {ticket_id}") + print(f"1️⃣ Analyse du ticket {ticket_id} (directement en français)...") + try: + # Conserver le contenu original (français) sans traduire + original_content = ticket_data.get("content", "") + logger.info(f"[LANGUE] Analyse du ticket directement en français: {len(original_content)} caractères") + + # Analyse en français directement (sans traduction préalable) ticket_analysis = self.ticket_agent.executer(ticket_data) resultats["ticket_analysis"] = ticket_analysis @@ -195,8 +221,8 @@ class OrchestratorLlamaVision: base_dir=rapport_dir, is_resultat=True ) - logger.info(f"Analyse du ticket terminée et sauvegardée") - print(f"✅ Analyse du ticket terminée") + logger.info(f"Analyse du ticket en français terminée et sauvegardée") + print(f"✅ Analyse du ticket en français terminée") else: logger.error(f"L'analyse du ticket n'a pas produit de résultat") print(f"❌ L'analyse du ticket n'a pas produit de résultat") @@ -206,29 +232,38 @@ class OrchestratorLlamaVision: if self.config.get("debug_mode"): logger.error(traceback.format_exc()) + # 2. DÉDUPLICATION ET OCR STANDARD # Lister et filtrer les images images = [] if os.path.exists(attachments_dir): images = self._lister_images(attachments_dir) + logger.info(f"Trouvé {len(images)} images dans {attachments_dir}") + + # Déduplication des images if self.config.get("dedup_enabled", True): + original_count = len(images) images = filtrer_images_uniques(images, seuil_hamming=self.config["dedup_threshold"], ticket_id=ticket_id) + logger.info(f"Déduplication: {original_count} → {len(images)} images uniques") + print(f"Déduplication d'images: {original_count} → {len(images)} images uniques") # OCR standard sur les images ocr_results = {} if ocr_enabled and images: - logger.info(f"Traitement OCR standard de {len(images)} images") + logger.info(f"2️⃣ Traitement OCR standard de {len(images)} images") print(f"2️⃣ OCR standard sur {len(images)} images...") + for img in images: try: + logger.info(f"OCR sur image: {img}") ocr_fr, langue = extraire_texte(img, lang="auto") - # Traduire le texte extrait en anglais - ocr_en = fr_to_en(ocr_fr) if ocr_fr else "" + # Traduire le texte extrait en anglais si nécessaire + ocr_en = fr_to_en(ocr_fr) if ocr_fr and langue in ["fr", "fra", "unknown"] else ocr_fr # Sauvegarder les résultats OCR sauvegarder_ocr_traduction(img, ticket_id, ocr_fr, ocr_en, "", base_dir=rapport_dir) - # Stocker le résultat pour utilisation ultérieure + # Stocker le résultat pour utilisation lors du tri (uniquement) ocr_results[img] = { "texte_fr": ocr_fr, "texte_en": ocr_en, @@ -241,31 +276,35 @@ class OrchestratorLlamaVision: except Exception as e: logger.warning(f"Erreur OCR pour {os.path.basename(img)}: {e}") print(f" ⚠️ Erreur OCR pour {os.path.basename(img)}") - print(f"✅ OCR standard terminé") + print(f"✅ OCR standard terminé - utilisé uniquement pour le tri des images") - # Triage des images + # 3. TRI DES IMAGES relevant_images = [] images_analyses = {} if image_triage_enabled and self.image_sorter and images: - logger.info(f"Tri de {len(images)} images") - print(f"3️⃣ Tri de {len(images)} images...") + logger.info(f"3️⃣ Tri de {len(images)} images") + print(f"3️⃣ Tri de {len(images)} images (originales)...") for img in images: try: + # Utiliser l'OCR comme contexte pour le tri uniquement ocr_context = ocr_results.get(img, {"texte_en": ""}).get("texte_en", "") + logger.info(f"[TRI] Image originale: {img}") + logger.info(f"[TRI] Contexte OCR fourni: {len(ocr_context)} caractères") + result_sort = self.image_sorter.executer(img, ocr_context=ocr_context) # Vérifier si l'image est pertinente is_relevant = result_sort.get("is_relevant", True) if is_relevant: relevant_images.append(img) + logger.info(f"[TRI] Image {os.path.basename(img)} marquée comme pertinente") # Stocker les résultats images_analyses[img] = { "sorting": result_sort or {"is_relevant": True}, - "analysis": None, - "ocr": ocr_results.get(img, {}) + "analysis": None } resultats["image_triage"][img] = result_sort @@ -278,10 +317,9 @@ class OrchestratorLlamaVision: # Sauvegarder les résultats de tri if hasattr(self.image_sorter, "sauvegarder_resultats"): try: - image_sorter = cast(AgentImageSorter, self.image_sorter) - image_sorter.sauvegarder_resultats() - logger.info(f"Résultats de tri sauvegardés") - print(f"✅ Résultats de tri sauvegardés ({len(relevant_images)} images pertinentes sur {len(images)})") + self.image_sorter.sauvegarder_resultats() + logger.info(f"Résultats de tri sauvegardés ({len(relevant_images)} pertinentes sur {len(images)})") + print(f"✅ Résultats de tri sauvegardés: {len(relevant_images)} images pertinentes sur {len(images)}") except Exception as e: logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des résultats de tri: {e}") print(f"⚠️ Erreur lors de la sauvegarde des résultats de tri") @@ -291,26 +329,28 @@ class OrchestratorLlamaVision: for img in images: images_analyses[img] = { "sorting": {"is_relevant": True}, - "analysis": None, - "ocr": ocr_results.get(img, {}) + "analysis": None } print(f"ℹ️ Tri des images désactivé, toutes les images ({len(images)}) sont considérées pertinentes") - # OCR avancé sur les images pertinentes + # IMPORTANT: Abandonner explicitement les résultats OCR standard + logger.info(f"[NETTOYAGE] Abandon explicite des résultats OCR standard après tri des images") + ocr_results = None # Libérer la mémoire + + # 4. OCR AVANCÉ sur les images pertinentes ocr_llm_results = {} if ocr_avance_enabled and self.vision_ocr and relevant_images: - logger.info(f"OCR avancé sur {len(relevant_images)} images pertinentes") + logger.info(f"4️⃣ OCR avancé (LLM) sur {len(relevant_images)} images pertinentes") print(f"4️⃣ OCR avancé (LLM) sur {len(relevant_images)} images pertinentes...") for img in relevant_images: try: - ocr_baseline = ocr_results.get(img, {}).get("texte_en", "") - ocr_baseline_len = len(ocr_baseline) - - # Exécuter l'OCR avancé via LLM - logger.info(f"[AGENT] OCR avancé sur l'image: {os.path.basename(img)}") + # Exécuter l'OCR avancé via LLM sans contexte supplémentaire + logger.info(f"[OCR-LLM] Analyse OCR avancé sur image originale: {img}") print(f" • Exécution de l'OCR avancé sur {os.path.basename(img)}...") - ocr_result = self.vision_ocr.executer(img, ocr_baseline=ocr_baseline) + + # Utiliser le prompt natif sans données supplémentaires + ocr_result = self.vision_ocr.executer(img, ocr_baseline="") if ocr_result: # Vérifier que le résultat contient du texte extrait @@ -328,16 +368,6 @@ class OrchestratorLlamaVision: extracted_text_len = len(ocr_result.get('extracted_text', '')) logger.info(f"OCR avancé terminé pour {os.path.basename(img)}: {extracted_text_len} caractères") print(f" ✅ OCR avancé terminé: {os.path.basename(img)} ({extracted_text_len} caractères)") - - # Créer des indices pour tracer le résultat - ocr_summary = ocr_result.get('extracted_text', '')[:100] + '...' if len(ocr_result.get('extracted_text', '')) > 100 else ocr_result.get('extracted_text', '') - logger.debug(f"Texte extrait (début): {ocr_summary}") - - # Comparer avec l'OCR standard pour voir l'amélioration - if ocr_baseline_len > 0: - improvement = int((extracted_text_len - ocr_baseline_len) / ocr_baseline_len * 100) if ocr_baseline_len > 0 else 100 - logger.info(f"Amélioration OCR pour {os.path.basename(img)}: {improvement}% (Standard: {ocr_baseline_len}, LLM: {extracted_text_len})") - print(f" ↳ Amélioration: {improvement}% (Standard: {ocr_baseline_len}, LLM: {extracted_text_len})") else: logger.warning(f"OCR avancé sans texte extrait pour {os.path.basename(img)}") print(f" ⚠️ OCR avancé sans texte extrait pour {os.path.basename(img)}") @@ -349,63 +379,62 @@ class OrchestratorLlamaVision: logger.error(f"Erreur OCR avancé pour {os.path.basename(img)}: {e}") print(f" ❌ Erreur OCR avancé pour {os.path.basename(img)}: {e}") - # Sauvegarder les résultats d'OCR avancé en groupe + # Sauvegarder les résultats d'OCR avancé if hasattr(self.vision_ocr, "sauvegarder_resultats"): try: self.vision_ocr.sauvegarder_resultats() - logger.info(f"Résultats d'OCR avancé sauvegardés en groupe") - print(f"✅ Résultats d'OCR avancé sauvegardés en groupe") + logger.info(f"Résultats d'OCR avancé sauvegardés") + print(f"✅ Résultats d'OCR avancé sauvegardés") except Exception as e: - logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde groupée des résultats d'OCR avancé: {e}") - print(f"⚠️ Erreur lors de la sauvegarde groupée des résultats d'OCR avancé") + logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des résultats d'OCR avancé: {e}") + print(f"⚠️ Erreur lors de la sauvegarde des résultats d'OCR avancé") print(f"✅ OCR avancé terminé pour toutes les images pertinentes") - - # Vérifier la disponibilité des résultats OCR pour le logging - ocr_success_count = sum(1 for img in relevant_images if img in ocr_llm_results) - logger.info(f"OCR avancé réussi pour {ocr_success_count}/{len(relevant_images)} images") - # Analyse des images pertinentes + # 5. ANALYSE DES IMAGES pertinentes if image_analyse_enabled and self.image_analyser and relevant_images: - logger.info(f"Début de l'analyse de {len(relevant_images)} images pertinentes") + logger.info(f"5️⃣ Analyse de {len(relevant_images)} images pertinentes") print(f"5️⃣ Analyse de {len(relevant_images)} images pertinentes...") analyses_resultats = [] + analyses_traduites = [] for img in relevant_images: try: - # Préparer le contexte enrichi - ocr_info = ocr_results.get(img, {}) + # Préparer uniquement le contexte OCR avancé ocr_llm = ocr_llm_results.get(img, {}) # Vérifier que l'OCR LLM contient bien du texte has_llm_text = ocr_llm and "extracted_text" in ocr_llm and ocr_llm["extracted_text"] if has_llm_text: - logger.info(f"Utilisation de l'OCR LLM pour l'analyse de {os.path.basename(img)}: {len(ocr_llm.get('extracted_text', ''))} caractères") + logger.info(f"[ANALYSE] Contexte OCR LLM disponible pour {os.path.basename(img)}: {len(ocr_llm.get('extracted_text', ''))} caractères") else: - logger.warning(f"OCR LLM non disponible ou vide pour {os.path.basename(img)}") + logger.warning(f"[ANALYSE] OCR LLM non disponible pour {os.path.basename(img)}") + # Contexte minimaliste: uniquement l'analyse du ticket (EN) et l'OCR LLM si disponible contexte_enrichi = self._enrichir_contexte( ticket_analysis if ticket_analysis else {}, - ocr_info, ocr_llm ) # Analyser l'image - logger.info(f"Analyse de l'image: {os.path.basename(img)}") + logger.info(f"[ANALYSE] Analyse de l'image originale: {img}") print(f" • Analyse de l'image {os.path.basename(img)}...") - # Afficher les types de contexte disponibles pour cette image - has_ocr = bool(ocr_info and (ocr_info.get("texte_en") or ocr_info.get("texte_fr"))) - has_ocr_llm = bool(ocr_llm and ocr_llm.get("extracted_text")) - has_ticket = bool(ticket_analysis) - - logger.info(f"[AGENT] Contexte transmis: ticket_analysis={has_ticket}, OCR_FR={len(ocr_info.get('texte_fr', ''))}, OCR_EN={len(ocr_info.get('texte_en', ''))}, OCR_LLM={len(ocr_llm.get('extracted_text', ''))}") - + # Produire l'analyse en anglais (compatible avec LlamaVision) result = self.image_analyser.executer(img, contexte=contexte_enrichi) if result: + # Traduire le résultat en français pour l'étape finale + if "analyse_en" in result: + logger.info(f"[TRADUCTION] Traduction du résultat d'analyse d'image EN → FR") + if not "analyse" in result or not result["analyse"]: + result["analyse"] = en_to_fr(result["analyse_en"]) + logger.info(f"[TRADUCTION] Analyse traduite: {len(result['analyse'])} caractères") + images_analyses[img]["analysis"] = result analyses_resultats.append(result) + analyses_traduites.append(result) # Inclut la traduction française + logger.info(f"Analyse terminée pour {os.path.basename(img)}") print(f" ✅ Analyse terminée pour {os.path.basename(img)}") else: @@ -415,32 +444,50 @@ class OrchestratorLlamaVision: logger.error(f"Erreur analyse image {os.path.basename(img)}: {e}") print(f" ❌ Erreur lors de l'analyse de {os.path.basename(img)}: {e}") - # Sauvegarder les résultats d'analyse + # Sauvegarder les résultats d'analyse (traduits en français) if hasattr(self.image_analyser, "sauvegarder_resultats"): try: + # Utiliser sauvegarder_resultats sans arguments self.image_analyser.sauvegarder_resultats() - logger.info(f"Résultats d'analyse d'images sauvegardés") - print(f"✅ Résultats d'analyse d'images sauvegardés") + logger.info(f"Résultats d'analyse d'images (FR) sauvegardés via agent") + print(f"✅ Résultats d'analyse d'images sauvegardés via agent") except Exception as e: - logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des résultats d'analyse: {e}") - print(f"⚠️ Erreur lors de la sauvegarde des résultats d'analyse") - else: - try: - from agents.utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees - sauvegarder_donnees( - ticket_id=ticket_id, - step_name="analyse_image", - data=analyses_resultats, - base_dir=rapport_dir, - is_resultat=True - ) - logger.info(f"Analyse d'images sauvegardée via sauvegarder_donnees") - print(f"✅ Analyse d'images sauvegardée via sauvegarder_donnees") - except Exception as e: - logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des analyses d'images: {e}") - print(f"⚠️ Erreur lors de la sauvegarde des analyses d'images") + logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde via agent: {e}") + print(f"⚠️ Erreur lors de la sauvegarde via agent") + + # En cas d'erreur, utiliser pipeline_logger directement + try: + from agents.utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees + sauvegarder_donnees( + ticket_id=ticket_id, + step_name="analyse_image", + data=analyses_traduites, # Utiliser les analyses traduites + base_dir=rapport_dir, + is_resultat=True + ) + logger.info(f"Analyse d'images (FR) sauvegardée via sauvegarder_donnees (fallback)") + print(f"✅ Analyse d'images sauvegardée via sauvegarder_donnees (fallback)") + except Exception as e2: + logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des analyses d'images: {e2}") + print(f"⚠️ Erreur lors de la sauvegarde des analyses d'images") + else: + # Si la méthode n'existe pas, utiliser directement pipeline_logger + try: + from agents.utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees + sauvegarder_donnees( + ticket_id=ticket_id, + step_name="analyse_image", + data=analyses_traduites, # Utiliser les analyses traduites + base_dir=rapport_dir, + is_resultat=True + ) + logger.info(f"Analyse d'images (FR) sauvegardée via sauvegarder_donnees") + print(f"✅ Analyse d'images sauvegardée via sauvegarder_donnees") + except Exception as e: + logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des analyses d'images: {e}") + print(f"⚠️ Erreur lors de la sauvegarde des analyses d'images") - # Génération du rapport final + # 6. GÉNÉRATION DU RAPPORT FINAL if report_generation_enabled and self.report_generator and resultats["ticket_analysis"]: try: # Normaliser le nom du modèle pour éviter les doublons de rapports @@ -448,18 +495,20 @@ class OrchestratorLlamaVision: if not model_name: model_name = "llama3-vision-90b-instruct" + # Préparer les données pour le rapport final (tout en français) rapport_data = { "ticket_id": ticket_id, "ticket_data": ticket_data, - "ticket_analyse": resultats["ticket_analysis"], - "analyse_images": images_analyses, + "ticket_analyse": resultats["ticket_analysis"], # Analyse en français + "analyse_images": images_analyses, # Analyses traduites en français "metadata": { "model_name": model_name } } - logger.info(f"Génération du rapport final pour le ticket {ticket_id}") - print(f"6️⃣ Génération du rapport final pour le ticket {ticket_id}...") + logger.info(f"6️⃣ Génération du rapport final entièrement en français pour le ticket {ticket_id}") + print(f"6️⃣ Génération du rapport final en français pour le ticket {ticket_id}...") + rapport_final = self.report_generator.executer(rapport_data) resultats["report"] = rapport_final @@ -472,62 +521,20 @@ class OrchestratorLlamaVision: if self.config.get("debug_mode"): logger.error(traceback.format_exc()) - # Sauvegarder tous les résultats dans des fichiers JSON et TXT - if self.config.get("save_results", True): + # 7. EXTRACTION CSV (utilisation du processus existant) + if report_generation_enabled and resultats["report"]: try: - # Créer des dossiers pour chaque type de résultat - results_dir = os.path.join(rapport_dir, "results") - os.makedirs(results_dir, exist_ok=True) + logger.info(f"7️⃣ Extraction CSV pour le ticket {ticket_id}") + print(f"7️⃣ Extraction CSV pour le ticket {ticket_id}...") - print(f"7️⃣ Sauvegarde des résultats...") + from agents.utils.report_csv_exporter import traiter_rapports_ticket + traiter_rapports_ticket(ticket_id) - # Sauvegarder les résultats d'analyse de ticket - if resultats["ticket_analysis"]: - self._sauvegarder_resultat( - resultats["ticket_analysis"], - os.path.join(results_dir, f"analyse_ticket_{model_name}") - ) - - # Sauvegarder les résultats de tri d'images - if resultats["image_triage"]: - self._sauvegarder_resultat( - resultats["image_triage"], - os.path.join(results_dir, f"tri_image_{model_name}") - ) - - # Sauvegarder les résultats d'analyse d'images - if resultats["image_analysis"]: - self._sauvegarder_resultat( - resultats["image_analysis"], - os.path.join(results_dir, f"analyse_image_{model_name}") - ) - - # Sauvegarder les résultats OCR standard - if resultats["ocr_standard"]: - self._sauvegarder_resultat( - resultats["ocr_standard"], - os.path.join(results_dir, f"ocr_standard_{model_name}") - ) - - # Sauvegarder les résultats OCR avancé - if resultats["ocr_advanced"]: - self._sauvegarder_resultat( - resultats["ocr_advanced"], - os.path.join(results_dir, f"ocr_avance_{model_name}") - ) - - # Sauvegarder le rapport final - if resultats["report"]: - self._sauvegarder_resultat( - resultats["report"], - os.path.join(results_dir, f"rapport_{model_name}") - ) - - logger.info(f"Tous les résultats ont été sauvegardés dans {results_dir}") - print(f"✅ Tous les résultats ont été sauvegardés dans {results_dir}") + logger.info(f"Extraction CSV terminée avec succès") + print(f"✅ Extraction CSV terminée avec succès") except Exception as e: - logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des résultats finaux: {e}") - print(f"⚠️ Erreur lors de la sauvegarde des résultats finaux: {e}") + logger.error(f"Erreur lors de l'extraction CSV: {e}") + print(f"⚠️ Erreur lors de l'extraction CSV: {e}") logger.info(f"=== Traitement du ticket {ticket_id} terminé ===") print(f"=== Traitement du ticket {ticket_id} terminé ===") @@ -547,409 +554,13 @@ class OrchestratorLlamaVision: return resultats - def _sauvegarder_resultat(self, data: Any, chemin_base: str) -> None: + def _enrichir_contexte(self, ticket_analyse: Dict[str, Any], ocr_llm: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """ - Sauvegarde des données dans des fichiers JSON et TXT. - - Args: - data: Données à sauvegarder - chemin_base: Chemin de base pour les fichiers (sans extension) - """ - try: - # Extraire le nom de fichier pour le logging - fichier_nom = os.path.basename(chemin_base) - - # Extraire le type de données et le nom du modèle depuis le chemin - type_donnees = "inconnu" - modele_nom = "inconnu" - - for prefix in ["analyse_ticket_", "tri_image_", "analyse_image_", "ocr_standard_", "ocr_avance_", "rapport_"]: - if fichier_nom.startswith(prefix): - type_donnees = prefix.replace("_", "") - modele_nom = fichier_nom[len(prefix):] - break - - logger.info(f"Sauvegarde des données '{type_donnees}' avec modèle '{modele_nom}'") - - # Vérifier si le répertoire existe, sinon le créer - repertoire = os.path.dirname(chemin_base) - if not os.path.exists(repertoire): - os.makedirs(repertoire, exist_ok=True) - logger.debug(f"Création du répertoire pour la sauvegarde: {repertoire}") - - # Normaliser le nom du modèle dans les métadonnées des données à sauvegarder - if isinstance(data, dict) and "model_info" in data: - # Vérifier si le nom du modèle est inconnu et le remplacer - if data["model_info"].get("model", "").lower() in ["unknown", "unknown_model", "inconnu"]: - # Utiliser le nom du modèle extrait du chemin - data["model_info"]["model"] = modele_nom - logger.info(f"Remplacement du nom de modèle inconnu par '{modele_nom}' dans les données") - elif isinstance(data, list) and data: - # Pour les listes, vérifier chaque élément - for item in data: - if isinstance(item, dict) and "model_info" in item: - if item["model_info"].get("model", "").lower() in ["unknown", "unknown_model", "inconnu"]: - item["model_info"]["model"] = modele_nom - logger.info(f"Remplacement du nom de modèle inconnu par '{modele_nom}' dans un élément") - - # Estimer la taille des données pour le logging - data_size = 0 - if isinstance(data, dict): - data_size = len(data) - elif isinstance(data, list): - data_size = len(data) - - # Sauvegarder au format JSON - json_path = f"{chemin_base}_results.json" - with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f: - json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2) - - # Sauvegarder au format TXT pour lisibilité humaine - txt_path = f"{chemin_base}_results.txt" - with open(txt_path, "w", encoding="utf-8") as f: - f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) - - logger.info(f"Données sauvegardées avec succès: {type_donnees}_{modele_nom} ({data_size} éléments)") - logger.debug(f"Fichiers créés: {json_path} et {txt_path}") - except Exception as e: - logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des données: {e}") - logger.error(f"Chemin de base: {chemin_base}") - if self.config.get("debug_mode"): - logger.error(traceback.format_exc()) - - def traiter_ticket(self, ticket_path: str): - ticket_id = os.path.basename(ticket_path).replace("ticket_", "") - logger.info(f"Traitement du ticket {ticket_id}") - - extractions = self._trouver_extractions(ticket_path, ticket_id) - if not extractions: - logger.warning(f"Aucune extraction trouvée pour le ticket {ticket_id}") - return - extraction_path = extractions[0] - - attachments_dir = os.path.join(extraction_path, "attachments") - rapport_dir = os.path.join(extraction_path, f"{ticket_id}_rapports") - os.makedirs(rapport_dir, exist_ok=True) - - # Créer le répertoire pipeline une seule fois - pipeline_dir = os.path.join(rapport_dir, "pipeline") - os.makedirs(pipeline_dir, exist_ok=True) - - # Récupérer le nom du modèle pour le logging - model_name = self.config.get("model_name", "llama3-vision-90b-instruct") - # Normaliser pour éviter les problèmes dans les noms de fichiers - model_name = model_name.replace(".", "-").replace(":", "-").replace("_", "-") - logger.info(f"Utilisation du modèle: {model_name}") - - json_path = self.ticket_loader.trouver_ticket(extraction_path, ticket_id) - ticket_data = self._charger_ticket(json_path) - if not ticket_data: - logger.error(f"Impossible de charger les données du ticket {ticket_id}") - return - - # Ajouter le chemin du fichier JSON au ticket_data pour faciliter l'extraction du ticket_id - if json_path: - ticket_data["file_path"] = json_path - - # Traduire le contenu du ticket en anglais avant l'analyse - # et stocker la version originale - if self.config.get("english_only", True) and ticket_data.get("content"): - logger.info(f"[TRADUCTION] Début de traduction du contenu du ticket {ticket_id} (FR → EN)") - logger.info(f"[TRADUCTION] Taille du contenu original: {len(ticket_data['content'])} caractères") - ticket_data["content_original"] = ticket_data["content"] - - # Vérifier si le contenu est déjà en anglais (détection simple) - english_indicators = ["the ", "is ", "are ", "what ", "when ", "how ", "why "] - if any(indicator in ticket_data["content"].lower() for indicator in english_indicators): - logger.info("[TRADUCTION] Le contenu semble déjà être en anglais, pas de traduction nécessaire") - ticket_data["is_english"] = True - ticket_data["content_en"] = ticket_data["content"] - else: - # Traduire en anglais - logger.info("[TRADUCTION] Traduction du contenu original en anglais via fr_to_en") - ticket_data["content_en"] = fr_to_en(ticket_data["content"]) - ticket_data["is_english"] = False - - logger.info(f"[TRADUCTION] Traduction terminée: {len(ticket_data['content_en'])} caractères") - logger.info(f"[TRADUCTION] La clé 'content_en' sera utilisée par les agents pour l'analyse en anglais") - - # Étape 1: Analyser le ticket (si l'agent est disponible) - ticket_analysis = None - if self.ticket_agent: - try: - logger.info(f"Exécution de l'agent d'analyse de ticket pour {ticket_id}") - ticket_analysis = self.ticket_agent.executer(ticket_data) - - # Vérifier si l'analyse a été réalisée avec succès - if ticket_analysis: - logger.info(f"Analyse du ticket terminée: {len(ticket_analysis.get('response', ''))} caractères") - - # Si le répertoire des rapports existe mais que le fichier d'analyse n'a pas été créé - # on force sa création ici - pipeline_dir = os.path.join(rapport_dir, "pipeline") - analyse_files = [f for f in os.listdir(pipeline_dir) - if f.startswith("analyse_ticket_") and f.endswith("_results.json")] - - if not analyse_files: - logger.warning("Aucun fichier d'analyse de ticket trouvé, tentative de sauvegarde forcée") - from agents.utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees - sauvegarder_donnees( - ticket_id=ticket_id, - step_name="analyse_ticket", - data=ticket_analysis, - base_dir=rapport_dir, - is_resultat=True - ) - else: - logger.error(f"L'analyse du ticket {ticket_id} n'a pas produit de résultat") - except Exception as e: - logger.error(f"Erreur lors de l'analyse du ticket {ticket_id}: {e}") - if self.config.get("debug_mode"): - logger.error(traceback.format_exc()) - - images_analyses, relevant_images = {}, [] - ocr_results = {} - - if os.path.exists(attachments_dir): - images = self._lister_images(attachments_dir) - if self.config.get("dedup_enabled", True): - images = filtrer_images_uniques(images, seuil_hamming=self.config["dedup_threshold"], ticket_id=ticket_id) - - # Réaliser l'OCR sur toutes les images avant le tri - if self.config.get("ocr_enabled", True): - logger.info(f"Traitement OCR de {len(images)} images") - for img in images: - try: - ocr_fr, langue = extraire_texte(img, lang="auto") - - # Traduire le texte extrait en anglais pour une meilleure analyse - logger.info(f"[TRADUCTION] Traduction OCR pour {os.path.basename(img)} (FR → EN)") - logger.info(f"[TRADUCTION] Texte OCR original (FR): {len(ocr_fr)} caractères") - ocr_en = fr_to_en(ocr_fr) if ocr_fr else "" - logger.info(f"[TRADUCTION] Texte OCR traduit (EN): {len(ocr_en)} caractères") - - # Traduire à nouveau en français pour vérification (optionnel) - logger.info(f"[TRADUCTION] Traduction OCR inverse pour validation (EN → FR)") - ocr_en_back_fr = en_to_fr(ocr_en) if ocr_en else "" - logger.info(f"[TRADUCTION] Texte OCR retraduit (FR): {len(ocr_en_back_fr)} caractères") - - # Sauvegarder les résultats OCR directement dans le répertoire pipeline - # au lieu de créer un sous-répertoire T11143 - sauvegarder_ocr_traduction(img, ticket_id, ocr_fr, ocr_en, ocr_en_back_fr, base_dir=rapport_dir) - - # Stocker le résultat de l'OCR pour utilisation ultérieure - ocr_results[img] = { - "texte_fr": ocr_fr, - "texte_en": ocr_en, - "langue_detectee": langue - } - - logger.info(f"OCR terminé pour {os.path.basename(img)}: {len(ocr_fr)} caractères ({langue})") - except Exception as e: - logger.warning(f"Erreur OCR pour {os.path.basename(img)}: {e}") - ocr_results[img] = {"texte_fr": "", "texte_en": "", "langue_detectee": "unknown"} - - # Traiter toutes les images avec l'agent de tri - if self.image_sorter: - logger.info(f"Traitement de {len(images)} images uniques avec l'agent de tri") - - # Trier toutes les images et collecter les résultats - for img in images: - try: - # Inclure l'OCR avec le chemin de l'image pour aider au tri - ocr_context = ocr_results.get(img, {"texte_en": ""}).get("texte_en", "") - logger.info(f"[AGENT] Transmission à l'agent de tri: image={os.path.basename(img)}, OCR EN={len(ocr_context)} caractères") - result_sort = self.image_sorter.executer(img, ocr_context=ocr_context) - - # Déterminer si l'image est pertinente - is_relevant = result_sort.get("is_relevant", True) - if is_relevant: - relevant_images.append(img) - - # Stocker le résultat pour l'analyse ultérieure - images_analyses[img] = { - "sorting": result_sort or {"is_relevant": True}, - "analysis": None, - "ocr": ocr_results.get(img, {}) - } - except Exception as e: - logger.warning(f"Erreur tri image {os.path.basename(img)}: {e}") - if self.config.get("debug_mode"): - logger.error(traceback.format_exc()) - - # Sauvegarder tous les résultats en une seule fois pour éviter les doublons - if self.image_sorter and hasattr(self.image_sorter, "sauvegarder_resultats"): - try: - # Cast l'agent en AgentImageSorter pour satisfaire le linter - image_sorter = cast(AgentImageSorter, self.image_sorter) - # Méthode sauvegarder_resultats améliorée pour accumuler les résultats - image_sorter.sauvegarder_resultats() - logger.info(f"Sauvegarde groupée de {len(images)} résultats de tri d'images effectuée") - except Exception as e: - logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde groupée des résultats de tri: {e}") - if self.config.get("debug_mode"): - logger.error(traceback.format_exc()) - else: - logger.warning("L'agent de tri d'images ne dispose pas de la méthode sauvegarder_resultats") - else: - # Si pas d'agent de tri, considérer toutes les images comme pertinentes - relevant_images = images.copy() - for img in images: - images_analyses[img] = { - "sorting": {"is_relevant": True}, - "analysis": None, - "ocr": ocr_results.get(img, {}) - } - - # Traiter les images pertinentes avec l'agent d'OCR avancé (vision_ocr) - ocr_llm_results = {} - if self.vision_ocr and self.config.get("ocr_llm_enabled", True) and relevant_images: - logger.info(f"Traitement OCR avancé avec LLM pour {len(relevant_images)} images pertinentes") - - for img in relevant_images: - try: - # Récupérer le texte OCR standard à titre de référence - ocr_baseline = ocr_results.get(img, {}).get("texte_en", "") - - # Exécuter l'OCR avancé via LLM - logger.info(f"[AGENT] OCR avancé sur l'image: {os.path.basename(img)}") - ocr_result = self.vision_ocr.executer(img, ocr_baseline=ocr_baseline) - - if ocr_result: - # Stocker le résultat pour l'enrichissement du contexte - ocr_llm_results[img] = ocr_result - - # Mettre à jour les informations d'OCR dans images_analyses - if img in images_analyses: - images_analyses[img]["ocr_llm"] = ocr_result - - logger.info(f"OCR avancé terminé pour {os.path.basename(img)}: {len(ocr_result.get('extracted_text', ''))} caractères") - else: - logger.warning(f"Pas de résultat OCR avancé pour {os.path.basename(img)}") - - except Exception as e: - logger.error(f"Erreur OCR avancé pour {os.path.basename(img)}: {e}") - if self.config.get("debug_mode"): - logger.error(traceback.format_exc()) - - # Analyser les images pertinentes avec l'agent d'analyse d'images - if self.image_analyser: - logger.info(f"Début de l'analyse des images avec {len(relevant_images)} images pertinentes") - analyses_resultats = [] # Pour accumuler les résultats - - for img in relevant_images: - try: - # Préparer le contexte enrichi - ocr_info = ocr_results.get(img, {}) - ocr_llm = ocr_llm_results.get(img, {}) - - # Vérifier que l'OCR LLM contient bien du texte - has_llm_text = ocr_llm and "extracted_text" in ocr_llm and ocr_llm["extracted_text"] - if has_llm_text: - logger.info(f"Utilisation de l'OCR LLM pour l'analyse de {os.path.basename(img)}: {len(ocr_llm.get('extracted_text', ''))} caractères") - else: - logger.warning(f"OCR LLM non disponible ou vide pour {os.path.basename(img)}") - - contexte_enrichi = self._enrichir_contexte( - ticket_analysis if ticket_analysis else {}, - ocr_info, - ocr_llm - ) - - # Analyser l'image - logger.info(f"Analyse de l'image: {os.path.basename(img)}") - print(f" • Analyse de l'image {os.path.basename(img)}...") - - # Afficher les types de contexte disponibles pour cette image - has_ocr = bool(ocr_info and (ocr_info.get("texte_en") or ocr_info.get("texte_fr"))) - has_ocr_llm = bool(ocr_llm and ocr_llm.get("extracted_text")) - has_ticket = bool(ticket_analysis) - - logger.info(f"[AGENT] Contexte transmis: ticket_analysis={has_ticket}, OCR_FR={len(ocr_info.get('texte_fr', ''))}, OCR_EN={len(ocr_info.get('texte_en', ''))}, OCR_LLM={len(ocr_llm.get('extracted_text', ''))}") - - result = self.image_analyser.executer(img, contexte=contexte_enrichi) - - if result: - images_analyses[img]["analysis"] = result - analyses_resultats.append(result) - logger.info(f"Analyse terminée pour {os.path.basename(img)}") - print(f" ✅ Analyse terminée pour {os.path.basename(img)}") - else: - logger.warning(f"Pas de résultat d'analyse pour {os.path.basename(img)}") - - except Exception as e: - logger.error(f"Erreur analyse image {os.path.basename(img)}: {e}") - if self.config.get("debug_mode"): - logger.error(traceback.format_exc()) - - # Sauvegarder les résultats via la méthode sauvegarder_resultats si disponible - if hasattr(self.image_analyser, "sauvegarder_resultats"): - try: - self.image_analyser.sauvegarder_resultats() - logger.info(f"Sauvegarde des résultats d'analyse d'images via sauvegarder_resultats") - except Exception as e: - logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des résultats d'analyse d'images: {e}") - if self.config.get("debug_mode"): - logger.error(traceback.format_exc()) - else: - # Fallback vers sauvegarder_donnees si sauvegarder_resultats n'est pas disponible - try: - from agents.utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees - sauvegarder_donnees( - ticket_id=ticket_id, - step_name="analyse_image", - data=analyses_resultats, - base_dir=rapport_dir, - is_resultat=True - ) - logger.info(f"Sauvegarde de {len(analyses_resultats)} analyses d'images effectuée via sauvegarder_donnees") - except Exception as e: - logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des analyses d'images: {e}") - if self.config.get("debug_mode"): - logger.error(traceback.format_exc()) - - if self.report_generator and ticket_analysis: - try: - # Normaliser le nom du modèle pour éviter les doublons de rapports - model_name = self.config.get("model_name", "").replace(".", "-").replace(":", "-").replace("_", "-") - if not model_name: - model_name = "llama3-vision-90b-instruct" - - rapport_data = { - "ticket_id": ticket_id, - "ticket_data": ticket_data, - "ticket_analyse": ticket_analysis, - "analyse_images": images_analyses, - "metadata": { - "model_name": model_name - } - } - - logger.info(f"[AGENT] Transmission au générateur de rapport: ticket_id={ticket_id}, ticket_analyse={bool(ticket_analysis)}, images_analysées={len(images_analyses)}") - logger.info(f"[AGENT] Données du ticket transmises: originales (FR) et traduites (EN)") - - # Utiliser directement le répertoire rapports_dir au lieu de recréer un chemin - rapport_final = self.report_generator.executer(rapport_data) - - # Le rapport_generator est responsable de sauvegarder les fichiers - # Nous n'avons pas besoin de dupliquer les sauvegardes ici - # Les files sont sauvegardés via la fonction sauvegarder_donnees dans le pipeline - - except Exception as e: - logger.error(f"Erreur lors du rapport : {e}") - if self.config.get("debug_mode"): - logger.error(traceback.format_exc()) - - logger.info(f"Traitement terminé pour le ticket {ticket_id}") - - def _enrichir_contexte(self, ticket_analyse: Dict[str, Any], ocr_info: Dict[str, Any], - ocr_llm: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: - """ - Enrichit le contexte pour l'analyse d'image avec les informations du ticket et OCR. + Enrichit le contexte pour l'analyse d'image avec l'OCR avancé et l'analyse du ticket. + Version simplifiée qui évite les transmissions inutiles. Args: ticket_analyse: Résultat de l'analyse du ticket - ocr_info: Résultat OCR standard ocr_llm: Résultat OCR avancé Returns: @@ -957,73 +568,43 @@ class OrchestratorLlamaVision: """ contexte = {} - # Extraire les informations pertinentes de l'analyse du ticket + # 1. Extraire les informations pertinentes de l'analyse du ticket if ticket_analyse: - # Copier certaines informations clés sans tout inclure - for clé in ["ticket_id", "issue_summary", "client_info", "category", "priority"]: - if clé in ticket_analyse: - contexte[f"ticket_{clé}"] = ticket_analyse[clé] - - # Inclure les problèmes identifiés s'ils existent - if "identified_issues" in ticket_analyse: - contexte["ticket_issues"] = ticket_analyse["identified_issues"] + # Inclure directement la réponse d'analyse + if "response" in ticket_analyse: + contexte["ticket_analyse"] = ticket_analyse["response"] + elif "response_en" in ticket_analyse: + contexte["ticket_analyse"] = ticket_analyse["response_en"] - # Ajouter le texte OCR standard - ocr_fr_len = 0 - ocr_en_len = 0 - if ocr_info: - if "texte_en" in ocr_info and ocr_info["texte_en"]: - contexte["ocr_text_en"] = ocr_info["texte_en"] - ocr_en_len = len(ocr_info["texte_en"]) - if "texte_fr" in ocr_info and ocr_info["texte_fr"]: - contexte["ocr_text_fr"] = ocr_info["texte_fr"] - ocr_fr_len = len(ocr_info["texte_fr"]) - if "langue_detectee" in ocr_info: - contexte["ocr_detected_language"] = ocr_info["langue_detectee"] - - # Ajouter le texte OCR avancé (LLM) avec meilleure détection des champs + # Tracer les informations incluses + logger.info(f"[CONTEXTE] Analyse de ticket incluse: {len(contexte.get('ticket_analyse', ''))} caractères") + + # 2. Ajouter le texte OCR avancé ocr_llm_len = 0 if ocr_llm: - # Tracer le contenu reçu pour débogage - if self.config.get("debug_mode", False): - logger.debug(f"Contenu OCR LLM reçu: {ocr_llm}") - - # Vérifier si OCR LLM contient directement du texte ou une structure - if isinstance(ocr_llm, str): - contexte["ocr_llm_text"] = ocr_llm - ocr_llm_len = len(ocr_llm) + # Chercher le champ extracted_text qui est le standard pour l'agent OCR Vision + if "extracted_text" in ocr_llm and ocr_llm["extracted_text"]: + contexte["ocr_llm_text"] = ocr_llm["extracted_text"] + ocr_llm_len = len(ocr_llm["extracted_text"]) + logger.info(f"[CONTEXTE] OCR LLM inclus: {ocr_llm_len} caractères") else: - # Chercher le champ extracted_text qui est le standard pour l'agent OCR Vision - if "extracted_text" in ocr_llm and ocr_llm["extracted_text"]: - contexte["ocr_llm_text"] = ocr_llm["extracted_text"] - ocr_llm_len = len(ocr_llm["extracted_text"]) - else: - # Chercher des champs spécifiques dans le résultat OCR LLM - for field in ["text", "text_content", "content"]: - if field in ocr_llm and ocr_llm[field]: - contexte["ocr_llm_text"] = ocr_llm[field] - ocr_llm_len = len(ocr_llm[field]) - break - - # Si on a un résultat structuré, l'inclure aussi - if "structured_content" in ocr_llm: - contexte["ocr_llm_structured"] = ocr_llm["structured_content"] - - # Loguer les tailles des différents contenus OCR transmis - logger.info(f"[AGENT] Contexte transmis: ticket_analysis={bool(ticket_analyse)}, OCR_FR={ocr_fr_len}, OCR_EN={ocr_en_len}, OCR_LLM={ocr_llm_len}") + # Chercher des champs alternatifs + for field in ["text", "text_content", "content"]: + if field in ocr_llm and ocr_llm[field]: + contexte["ocr_llm_text"] = ocr_llm[field] + ocr_llm_len = len(ocr_llm[field]) + logger.info(f"[CONTEXTE] OCR LLM (champ {field}) inclus: {ocr_llm_len} caractères") + break + + # Tracer le contexte total + logger.info(f"[CONTEXTE] Contexte enrichi construit avec {len(contexte)} éléments") - # Tracer plus de détails si en mode debug - if self.config.get("debug_mode", False): - if ocr_llm_len > 0: - logger.debug(f"OCR avancé transmis: {contexte.get('ocr_llm_text', '')[:100]}...") - else: - logger.debug("Aucun OCR avancé disponible pour cette image") - return contexte def _charger_ticket(self, json_path: Optional[str]) -> Optional[Dict[str, Any]]: """ Charge et prépare les données du ticket à partir d'un fichier JSON. + Ajoute des logs détaillés sur le contenu chargé. Args: json_path: Chemin du fichier JSON @@ -1032,11 +613,18 @@ class OrchestratorLlamaVision: Données du ticket chargées ou None en cas d'erreur """ if not json_path: - logger.warning("Aucun chemin JSON fourni") + logger.warning("[TICKET] Aucun chemin JSON fourni") return None + try: + logger.info(f"[TICKET] Chargement du ticket depuis {json_path}") ticket_data = self.ticket_loader.charger(json_path) + # Vérifier le chargement + if not ticket_data: + logger.error(f"[TICKET] Échec du chargement: le fichier {json_path} a retourné des données vides") + return None + # Préparer le contenu du ticket à partir des messages messages = ticket_data.get("messages", []) contenu = [] @@ -1044,8 +632,12 @@ class OrchestratorLlamaVision: # Ajouter le titre/description if "name" in ticket_data: contenu.append(f"TITRE: {ticket_data['name']}") + logger.info(f"[TICKET] Titre: {ticket_data['name']}") + if "description" in ticket_data and ticket_data["description"] != "*Contenu non extractible*": contenu.append(f"DESCRIPTION: {ticket_data['description']}") + description_sample = ticket_data['description'][:100] + "..." if len(ticket_data['description']) > 100 else ticket_data['description'] + logger.info(f"[TICKET] Description: {description_sample}") # Ajouter chaque message for msg in messages: @@ -1061,11 +653,16 @@ class OrchestratorLlamaVision: # Ajouter le contenu formaté au ticket_data ticket_data["content"] = "\n".join(contenu) - logger.info(f"Données du ticket chargées depuis {json_path} avec {len(messages)} messages") + # Ajouter le chemin du fichier pour référence + ticket_data["file_path"] = json_path + + logger.info(f"[TICKET] Données chargées: {len(messages)} messages, {len(ticket_data['content'])} caractères") + logger.debug(f"[TICKET] Extrait du contenu: {ticket_data['content'][:200]}...") + return ticket_data except Exception as e: - logger.error(f"Erreur chargement JSON : {e}") + logger.error(f"[TICKET] Erreur chargement JSON: {e}") return None def _trouver_extractions(self, ticket_path: str, ticket_id: str) -> List[str]: @@ -1079,25 +676,28 @@ class OrchestratorLlamaVision: def _lister_images(self, dossier: str) -> List[str]: """ Liste toutes les images dans un dossier avec une reconnaissance étendue - des formats d'images. + des formats d'images et des logs détaillés. Args: dossier: Dossier contenant les images à analyser Returns: - Liste des chemins d'images trouvées + Liste des chemins absolus d'images trouvées """ # Liste étendue des extensions d'images courantes extensions = ['.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp', '.webp', '.tiff', '.tif'] images = [] + logger.info(f"[IMAGES] Recherche d'images dans {dossier}") + # Parcourir le dossier pour trouver toutes les images if os.path.exists(dossier): for racine, _, fichiers in os.walk(dossier): for f in fichiers: # Vérifier l'extension du fichier (non sensible à la casse) if any(f.lower().endswith(ext) for ext in extensions): - chemin_complet = os.path.join(racine, f) + chemin_complet = os.path.abspath(os.path.join(racine, f)) + # Vérifier que le fichier est bien une image valide et accessible try: from PIL import Image @@ -1106,13 +706,16 @@ class OrchestratorLlamaVision: width, height = img.size if width > 0 and height > 0: images.append(chemin_complet) + logger.debug(f"[IMAGES] Image valide trouvée: {chemin_complet} ({width}x{height})") except Exception as e: - logger.warning(f"Image ignorée {f}: {str(e)}") + logger.warning(f"[IMAGES] Image ignorée {chemin_complet}: {str(e)}") if not images: - logger.warning(f"Aucune image trouvée dans {dossier}") + logger.warning(f"[IMAGES] Aucune image trouvée dans {dossier}") else: - logger.info(f"{len(images)} images trouvées dans {dossier}") + logger.info(f"[IMAGES] {len(images)} images trouvées dans {dossier}") + for idx, img in enumerate(images): + logger.info(f"[IMAGES] {idx+1}/{len(images)}: {img}") return images @@ -1208,6 +811,76 @@ class OrchestratorLlamaVision: def _format_fichier(self, ticket_id): return f"_{ticket_id}" if ticket_id else "" + def _sauvegarder_resultat(self, data: Any, chemin_base: str) -> None: + """ + Sauvegarde des données dans des fichiers JSON et TXT. + + Args: + data: Données à sauvegarder + chemin_base: Chemin de base pour les fichiers (sans extension) + """ + try: + # Extraire le nom de fichier pour le logging + fichier_nom = os.path.basename(chemin_base) + + # Extraire le type de données et le nom du modèle depuis le chemin + type_donnees = "inconnu" + modele_nom = "inconnu" + + for prefix in ["analyse_ticket_", "tri_image_", "analyse_image_", "ocr_standard_", "ocr_avance_", "rapport_"]: + if fichier_nom.startswith(prefix): + type_donnees = prefix.replace("_", "") + modele_nom = fichier_nom[len(prefix):] + break + + logger.info(f"Sauvegarde des données '{type_donnees}' avec modèle '{modele_nom}'") + + # Vérifier si le répertoire existe, sinon le créer + repertoire = os.path.dirname(chemin_base) + if not os.path.exists(repertoire): + os.makedirs(repertoire, exist_ok=True) + logger.debug(f"Création du répertoire pour la sauvegarde: {repertoire}") + + # Normaliser le nom du modèle dans les métadonnées des données à sauvegarder + if isinstance(data, dict) and "model_info" in data: + # Vérifier si le nom du modèle est inconnu et le remplacer + if data["model_info"].get("model", "").lower() in ["unknown", "unknown_model", "inconnu"]: + # Utiliser le nom du modèle extrait du chemin + data["model_info"]["model"] = modele_nom + logger.info(f"Remplacement du nom de modèle inconnu par '{modele_nom}' dans les données") + elif isinstance(data, list) and data: + # Pour les listes, vérifier chaque élément + for item in data: + if isinstance(item, dict) and "model_info" in item: + if item["model_info"].get("model", "").lower() in ["unknown", "unknown_model", "inconnu"]: + item["model_info"]["model"] = modele_nom + logger.info(f"Remplacement du nom de modèle inconnu par '{modele_nom}' dans un élément") + + # Estimer la taille des données pour le logging + data_size = 0 + if isinstance(data, dict): + data_size = len(data) + elif isinstance(data, list): + data_size = len(data) + + # Sauvegarder au format JSON + json_path = f"{chemin_base}_results.json" + with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f: + json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2) + + # Sauvegarder au format TXT pour lisibilité humaine + txt_path = f"{chemin_base}_results.txt" + with open(txt_path, "w", encoding="utf-8") as f: + f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) + + logger.info(f"Données sauvegardées avec succès: {type_donnees}_{modele_nom} ({data_size} éléments)") + logger.debug(f"Fichiers créés: {json_path} et {txt_path}") + except Exception as e: + logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des données: {e}") + logger.error(f"Chemin de base: {chemin_base}") + if self.config.get("debug_mode"): + logger.error(traceback.format_exc()) + diff --git a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_image_llama3-vision-90b-instruct_results.json b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_image_llama3-vision-90b-instruct_results.json index f643917..db49d49 100644 --- a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_image_llama3-vision-90b-instruct_results.json +++ b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_image_llama3-vision-90b-instruct_results.json @@ -1,11 +1,11 @@ [ { - "analyse": "** Analyse d'image **\n\n### Description de l'image\n\nL'image fournie semble être une capture d'écran d'un écran d'ordinateur affichant une grande quantité d'informations techniques. L'image est assez dense, ce qui rend difficile de déchiffrer des détails spécifiques sans zoomer.\n\nEn y regardant de plus près, je remarque que l'image contient:\n\n* Un mélange de texte, de nombres et de symboles\n* Plusieurs sections ou blocs de données avec des tailles de police et des styles variables\n* Certaines sections semblent être des extraits de code ou des fichiers de configuration\n* D'autres semblent être des messages d'erreur ou des journaux système\n\n### Messages d'erreur, informations techniques et éléments d'interface\n\nAprès avoir soigneusement examiné l'image, j'ai pu identifier certains éléments spécifiques:\n\n* ** Message d'erreur: ** \"Erreur: Impossible de se connecter à la base de données\" (située dans la section supérieure gauche de l'image)\n* ** Informations techniques: **\n\t+ Une liste des propriétés du système, notamment:\n\t\t- Version Java: 1.8.0_231\n\t\t- Système d'exploitation: Windows 10\n\t\t- Architecture: x86_64\n\t+ Un bloc de code qui semble être un fichier de configuration (peut-être un fichier XML ou JSON)\n* ** Éléments d'interface: **\n\t+ Une barre de menu avec plusieurs options, y compris \"fichier\", \"modifier\" et \"aide\"\n\t+ Une barre d'outils avec diverses icônes, comme un bouton de sauvegarde et un bouton de rafraîchissement\n\n### Relation avec le contexte du ticket de support\n\nSur la base des informations fournies dans l'image, il apparaît que cette capture d'écran est liée à un billet de support technique pour un problème d'application ou de logiciel. Le message d'erreur et les propriétés du système suggèrent que le problème peut être lié à la connectivité ou à la configuration de la base de données.\n\nLa présence d'extraits de code et de fichiers de configuration implique que l'utilisateur a peut-être tenté de dépanner le problème lui-même avant de chercher l'assistance.\n\n### Numéros de version, indicateurs d'état et dates\n\n* ** Numéro de version: ** Java 1.8.0_231 (Visible dans la section Propriétés du système)\n* ** Indicateur d'état: ** Une icône \"x\" rouge à côté du message d'erreur, indiquant une erreur critique\n* ** Date: ** Aucune date spécifique n'est visible dans l'image, mais l'horodatage sur la capture d'écran lui-même peut fournir un certain contexte\n\n### Détails techniques extraits\n\nCertains détails techniques spécifiques qui pourraient aider à diagnostiquer le problème comprennent:\n\n* La version et l'architecture Java\n* La présence d'une erreur de connectivité de base de données\n* Le contenu du fichier de configuration (bien que cela ne soit pas entièrement lisible dans l'image fournie)\n* Les propriétés du système, telles que le système d'exploitation et l'architecture", - "analyse_en": "**Image Analysis**\n\n### Description of the Image\n\nThe provided image appears to be a screenshot of a computer screen displaying a large amount of technical information. The image is quite dense, making it challenging to decipher specific details without zooming in.\n\nUpon closer inspection, I notice that the image contains:\n\n* A mix of text, numbers, and symbols\n* Several sections or blocks of data with varying font sizes and styles\n* Some sections appear to be code snippets or configuration files\n* Others seem to be error messages or system logs\n\n### Error Messages, Technical Information, and Interface Elements\n\nAfter carefully examining the image, I was able to identify some specific elements:\n\n* **Error Message:** \"Error: unable to connect to database\" (located in the top-left section of the image)\n* **Technical Information:**\n\t+ A list of system properties, including:\n\t\t- Java version: 1.8.0_231\n\t\t- Operating System: Windows 10\n\t\t- Architecture: x86_64\n\t+ A block of code that appears to be a configuration file ( possibly an XML or JSON file)\n* **Interface Elements:**\n\t+ A menu bar with several options, including \"File\", \"Edit\", and \"Help\"\n\t+ A toolbar with various icons, such as a save button and a refresh button\n\n### Relation to the Support Ticket Context\n\nBased on the information provided in the image, it appears that this screenshot is related to a technical support ticket for an application or software issue. The error message and system properties suggest that the problem may be related to database connectivity or configuration.\n\nThe presence of code snippets and configuration files implies that the user may have been attempting to troubleshoot the issue themselves before reaching out for support.\n\n### Version Numbers, Status Indicators, and Dates\n\n* **Version Number:** Java 1.8.0_231 (visible in the system properties section)\n* **Status Indicator:** A red \"X\" icon next to the error message, indicating a critical error\n* **Date:** No specific date is visible in the image, but the timestamp on the screenshot itself may provide some context\n\n### Extracted Technical Details\n\nSome specific technical details that might help diagnose the issue include:\n\n* The Java version and architecture\n* The presence of a database connectivity error\n* The configuration file contents (although this is not fully readable in the provided image)\n* The system properties, such as operating system and architecture", + "analyse": "** Analyse d'image **\n\nL'image fournie semble être une capture d'écran d'une interface de billets de support technique.\n\n### ** Description de l'image **\n\nL'image montre une longue chaîne de caractères qui ressemble à une image codée Base64. Le texte est enveloppé dans une balise ``, indiquant qu'il pourrait être destiné à afficher une image dans l'interface de ticket de support.\n\n### ** Messages d'erreur, informations techniques et éléments d'interface **\n\n* Aucun message d'erreur n'est visible dans l'image fournie.\n* Il n'y a pas d'informations techniques claires ou d'éléments d'interface présents, en dehors de la balise ``.\n* La chaîne de caractères ne fournit aucune information significative sans décodage.\n\n### ** Relation à la support du contexte des billets **\n\nLe contexte du ticket de support n'est pas explicitement énoncé. Cependant, sur la base de la présence d'une image codée Base64, on peut en déduire que le problème pourrait se rapporter à:\n\n* Problèmes de téléchargement d'image ou d'affichage dans l'interface de ticket de support.\n* Encoder ou décoder les problèmes avec des fichiers joints.\n* Erreurs potentielles de corruption ou de formatage dans le système de billets de support.\n\n### ** Numéros de version, indicateurs d'état et dates **\n\nAucun numéro de version, indicateur d'état ou dates n'est visible dans l'image fournie.\n\n### ** Détails techniques extraits **\n\n* La chaîne de caractères semble être une image codée Base64.\n* La balise `` suggère que l'image est destinée à l'affichage dans l'interface de ticket de support.\n* Sans décoder la chaîne Base64, il est difficile d'extraire d'autres détails techniques.\n\n** Recommandations: **\n\n1. Décode la chaîne Base64 pour récupérer le fichier image d'origine.\n2. Vérifiez si l'image s'affiche correctement après le décodage.\n3. Enquêter sur les problèmes potentiels d'encodage ou de décodage dans le système de billets de support.\n4. Vérifiez toutes les erreurs de formatage ou corruption dans l'interface de ticket de support.\n\nVeuillez fournir un contexte ou des informations supplémentaires sur le problème des billets d'assistance pour aider à une analyse plus détaillée.", + "analyse_en": "**Image Analysis**\n\nThe provided image appears to be a screenshot of a technical support ticket interface.\n\n### **Description of the Image**\n\nThe image shows a lengthy string of characters that resembles a Base64 encoded image. The text is wrapped in an `` tag, indicating that it might be intended to display an image within the support ticket interface.\n\n### **Error Messages, Technical Information, and Interface Elements**\n\n* No error messages are visible in the provided image.\n* There are no clear technical information or interface elements present, apart from the `` tag.\n* The string of characters does not provide any meaningful information without decoding.\n\n### **Relation to Support Ticket Context**\n\nThe context of the support ticket is not explicitly stated. However, based on the presence of a Base64 encoded image, it can be inferred that the issue might relate to:\n\n* Image upload or display problems within the support ticket interface.\n* Encoding or decoding issues with attached files.\n* Potential corruption or formatting errors in the support ticket system.\n\n### **Version Numbers, Status Indicators, and Dates**\n\nNo version numbers, status indicators, or dates are visible in the provided image.\n\n### **Extracted Technical Details**\n\n* The string of characters appears to be a Base64 encoded image.\n* The `` tag suggests that the image is intended for display within the support ticket interface.\n* Without decoding the Base64 string, it's difficult to extract further technical details.\n\n**Recommendations:**\n\n1. Decode the Base64 string to retrieve the original image file.\n2. Verify if the image displays correctly after decoding.\n3. Investigate potential encoding or decoding issues within the support ticket system.\n4. Check for any formatting errors or corruption in the support ticket interface.\n\nPlease provide further context or information about the support ticket issue to help with a more detailed analysis.", "image_name": "image.png", - "image_path": "output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png", + "image_path": "/home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png", "ticket_id": "T11143", - "timestamp": "20250428_162942", + "timestamp": "20250428_165720", "model_info": { "model": "llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0", "temperature": 0.2, @@ -20,12 +20,52 @@ } }, { - "analyse": "** Analyse d'image **\n\n### Description de l'image\n\nL'image fournie semble être une capture d'écran d'un écran d'ordinateur affichant une interface de billets de support technique. L'image est floue et déformée, ce qui rend difficile de lire une partie du texte.\n\n### Messages d'erreur, informations techniques ou éléments d'interface\n\n* Une grande partie de l'image est occupée par une zone de texte contenant une chaîne codée Base64, qui semble être un fichier image.\n* En dessous de la zone de texte, il existe plusieurs éléments d'interface, notamment:\n\t+ Un bouton étiqueté \"Soumettre\"\n\t+ Un menu déroulant avec des options pour \"priorité\" et \"catégorie\"\n\t+ Un champ de texte intitulé \"Sujet\"\n\t+ Une zone de texte intitulée \"Description\"\n* Dans le coin supérieur droit de l'image, il y a une barre de navigation avec plusieurs onglets, notamment \"Billets\", \"Base de connaissances\" et \"Paramètres\"\n\n### Relation pour supporter le contexte des billets\n\nL'image semble être une capture d'écran d'un formulaire de soumission de ticket de support technique. L'utilisateur a probablement rencontré un problème et tente de soumettre un billet à l'équipe d'assistance pour obtenir de l'aide.\n\n### Numéros de version, indicateurs d'état ou dates\n\n* Aucun numéro de version n'est visible dans l'image.\n* Il n'y a aucun indicateur d'état, tel que \"ouvert\" ou \"fermé\", visible sur le billet.\n* Aucune date n'est visible dans l'image.\n\n### Détails techniques extraits\n\n* La chaîne codée en base64 dans la zone de texte semble être un fichier image, peut-être une capture d'écran du problème signalé.\n* Les éléments d'interface suggèrent qu'il s'agit d'un système de billets de support basé sur le Web.\n* La présence d'un onglet \"Base de connaissances\" dans la barre de navigation suggère que le système peut avoir une base de connaissances ou une section FAQ intégrée.\n\n### Texte transcrit\n\nLa chaîne codée en base64 dans la zone de texte est trop grande pour transcrire ici, mais elle semble être un fichier image. S'il est décodé, il peut fournir des informations supplémentaires sur le problème signalé.\n\nRemarque: La mauvaise qualité de l'image rend difficile l'extraction d'informations techniques plus détaillées. Une image plus claire ou un contexte supplémentaire serait utile pour une analyse plus approfondie.", - "analyse_en": "**Image Analysis**\n\n### Description of the Image\n\nThe provided image appears to be a screenshot of a computer screen displaying a technical support ticket interface. The image is blurry and distorted, making it difficult to read some of the text.\n\n### Error Messages, Technical Information, or Interface Elements\n\n* A large portion of the image is occupied by a text box containing a Base64-encoded string, which appears to be an image file.\n* Below the text box, there are several interface elements, including:\n\t+ A button labeled \"Submit\"\n\t+ A dropdown menu with options for \"Priority\" and \"Category\"\n\t+ A text field labeled \"Subject\"\n\t+ A text area labeled \"Description\"\n* In the top-right corner of the image, there is a navigation bar with several tabs, including \"Tickets\", \"Knowledge Base\", and \"Settings\"\n\n### Relation to Support Ticket Context\n\nThe image appears to be a screenshot of a technical support ticket submission form. The user has likely encountered an issue and is attempting to submit a ticket to the support team for assistance.\n\n### Version Numbers, Status Indicators, or Dates\n\n* No version numbers are visible in the image.\n* There are no status indicators, such as \"Open\" or \"Closed\", visible on the ticket.\n* No dates are visible in the image.\n\n### Extracted Technical Details\n\n* The Base64-encoded string in the text box appears to be an image file, possibly a screenshot of the issue being reported.\n* The interface elements suggest that this is a web-based support ticket system.\n* The presence of a \"Knowledge Base\" tab in the navigation bar suggests that the system may have a built-in knowledge base or FAQ section.\n\n### Transcribed Text\n\nThe Base64-encoded string in the text box is too large to transcribe here, but it appears to be an image file. If decoded, it may provide additional information about the issue being reported.\n\nNote: The poor quality of the image makes it difficult to extract more detailed technical information. A clearer image or additional context would be helpful for further analysis.", + "analyse": "** Analyse d'image **\n\n### Description de l'image\n\nL'image fournie semble être une capture d'écran d'une page Web ou d'une interface d'application. Cependant, en inspection plus approfondie, il semble que l'image soit en fait une chaîne de caractères corrompue ou codée, plutôt qu'une représentation visuelle.\n\n### Messages d'erreur et informations techniques\n\n* L'image ne contient aucun message d'erreur visible ni information technique.\n* La chaîne de caractères semble être des données binaires codées de base64, ce qui peut indiquer que l'image devait être décodée ou décryptée avant la visualisation.\n\n### Relation pour supporter le contexte des billets\n\nMalheureusement, sans plus de contexte sur le ticket de support, il est difficile de déterminer comment cette image se rapporte au problème. Cependant, sur la base de la nature codée de l'image, il est possible que:\n\n* L'utilisateur a tenté de joindre un fichier image au ticket de support, mais il a été corrompu ou codé mal.\n* L'image contient des informations techniques sensibles qui doivent être décodées ou décryptées avant l'analyse.\n\n### Numéros de version, indicateurs d'état et dates\n\n* Aucun numéro de version, indicateur d'état ou dates n'est visible dans l'image.\n\n### Détails techniques extraits\n\n* La chaîne de caractères semble être des données binaires codées en base64.\n* Les données codées peuvent contenir des informations techniques ou des messages d'erreur qui pourraient aider à diagnostiquer le problème.\n\n** Texte transcrit **\n\nL'image entière est un seul bloc de texte:\n`` '\n\n... \n`` '\nCe texte ne semble pas être un fichier image valide, mais plutôt une chaîne codée de caractères.", + "analyse_en": "**Image Analysis**\n\n### Description of the Image\n\nThe provided image appears to be a screenshot of a web page or application interface. However, upon closer inspection, it seems that the image is actually a corrupted or encoded string of characters, rather than a visual representation.\n\n### Error Messages and Technical Information\n\n* The image does not contain any visible error messages or technical information.\n* The string of characters appears to be a base64-encoded binary data, which may indicate that the image was intended to be decoded or decrypted before viewing.\n\n### Relation to Support Ticket Context\n\nUnfortunately, without more context about the support ticket, it is difficult to determine how this image relates to the issue at hand. However, based on the encoded nature of the image, it is possible that:\n\n* The user attempted to attach an image file to the support ticket, but it was corrupted or encoded incorrectly.\n* The image contains sensitive technical information that needs to be decoded or decrypted before analysis.\n\n### Version Numbers, Status Indicators, and Dates\n\n* No version numbers, status indicators, or dates are visible in the image.\n\n### Extracted Technical Details\n\n* The string of characters appears to be a base64-encoded binary data.\n* The encoded data may contain technical information or error messages that could help diagnose the issue.\n\n**Transcribed Text**\n\nThe entire image is a single block of text:\n```\n\n...\n```\nThis text does not appear to be a valid image file, but rather an encoded string of characters.", "image_name": "image_145435.png", - "image_path": "output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png", + "image_path": "/home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png", "ticket_id": "T11143", - "timestamp": "20250428_163120", + "timestamp": "20250428_165833", + "model_info": { + "model": "llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0", + "temperature": 0.2, + "top_p": 0.8, + "max_tokens": 5000 + }, + "urls": [], + "metadata": { + "analysis_language": "bilingual", + "translation": true, + "source_agent": "AgentImageAnalyser" + } + }, + { + "analyse": "** Analyse d'image **\n\nL'image fournie semble être une capture d'écran d'une interface de billets de support technique.\n\n### ** Description de l'image **\n\nL'image montre une longue chaîne de caractères qui ressemble à une image codée Base64. Le texte est enveloppé dans une balise ``, indiquant qu'il pourrait être destiné à afficher une image dans l'interface de ticket de support.\n\n### ** Messages d'erreur, informations techniques et éléments d'interface **\n\n* Aucun message d'erreur n'est visible dans l'image fournie.\n* Il n'y a pas d'informations techniques claires ou d'éléments d'interface présents, en dehors de la balise ``.\n* La chaîne de caractères ne fournit aucune information significative sans décodage.\n\n### ** Relation à la support du contexte des billets **\n\nLe contexte du ticket de support n'est pas explicitement énoncé. Cependant, sur la base de la présence d'une image codée Base64, on peut en déduire que le problème pourrait se rapporter à:\n\n* Problèmes de téléchargement d'image ou d'affichage dans l'interface de ticket de support.\n* Encoder ou décoder les problèmes avec des fichiers joints.\n* Erreurs potentielles de corruption ou de formatage dans le système de billets de support.\n\n### ** Numéros de version, indicateurs d'état et dates **\n\nAucun numéro de version, indicateur d'état ou dates n'est visible dans l'image fournie.\n\n### ** Détails techniques extraits **\n\n* La chaîne de caractères semble être une image codée Base64.\n* La balise `` suggère que l'image est destinée à l'affichage dans l'interface de ticket de support.\n* Sans décoder la chaîne Base64, il est difficile d'extraire d'autres détails techniques.\n\n** Recommandations: **\n\n1. Décode la chaîne Base64 pour récupérer le fichier image d'origine.\n2. Vérifiez si l'image s'affiche correctement après le décodage.\n3. Enquêter sur les problèmes potentiels d'encodage ou de décodage dans le système de billets de support.\n4. Vérifiez toutes les erreurs de formatage ou corruption dans l'interface de ticket de support.\n\nVeuillez fournir un contexte ou des informations supplémentaires sur le problème des billets d'assistance pour aider à une analyse plus détaillée.", + "analyse_en": "**Image Analysis**\n\nThe provided image appears to be a screenshot of a technical support ticket interface.\n\n### **Description of the Image**\n\nThe image shows a lengthy string of characters that resembles a Base64 encoded image. The text is wrapped in an `` tag, indicating that it might be intended to display an image within the support ticket interface.\n\n### **Error Messages, Technical Information, and Interface Elements**\n\n* No error messages are visible in the provided image.\n* There are no clear technical information or interface elements present, apart from the `` tag.\n* The string of characters does not provide any meaningful information without decoding.\n\n### **Relation to Support Ticket Context**\n\nThe context of the support ticket is not explicitly stated. However, based on the presence of a Base64 encoded image, it can be inferred that the issue might relate to:\n\n* Image upload or display problems within the support ticket interface.\n* Encoding or decoding issues with attached files.\n* Potential corruption or formatting errors in the support ticket system.\n\n### **Version Numbers, Status Indicators, and Dates**\n\nNo version numbers, status indicators, or dates are visible in the provided image.\n\n### **Extracted Technical Details**\n\n* The string of characters appears to be a Base64 encoded image.\n* The `` tag suggests that the image is intended for display within the support ticket interface.\n* Without decoding the Base64 string, it's difficult to extract further technical details.\n\n**Recommendations:**\n\n1. Decode the Base64 string to retrieve the original image file.\n2. Verify if the image displays correctly after decoding.\n3. Investigate potential encoding or decoding issues within the support ticket system.\n4. 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Cependant, en inspection plus approfondie, il semble que l'image soit en fait une chaîne de caractères corrompue ou codée, plutôt qu'une représentation visuelle.\n\n### Messages d'erreur et informations techniques\n\n* L'image ne contient aucun message d'erreur visible ni information technique.\n* La chaîne de caractères semble être des données binaires codées de base64, ce qui peut indiquer que l'image devait être décodée ou décryptée avant la visualisation.\n\n### Relation pour supporter le contexte des billets\n\nMalheureusement, sans plus de contexte sur le ticket de support, il est difficile de déterminer comment cette image se rapporte au problème. Cependant, sur la base de la nature codée de l'image, il est possible que:\n\n* L'utilisateur a tenté de joindre un fichier image au ticket de support, mais il a été corrompu ou codé mal.\n* L'image contient des informations techniques sensibles qui doivent être décodées ou décryptées avant l'analyse.\n\n### Numéros de version, indicateurs d'état et dates\n\n* Aucun numéro de version, indicateur d'état ou dates n'est visible dans l'image.\n\n### Détails techniques extraits\n\n* La chaîne de caractères semble être des données binaires codées en base64.\n* Les données codées peuvent contenir des informations techniques ou des messages d'erreur qui pourraient aider à diagnostiquer le problème.\n\n** Texte transcrit **\n\nL'image entière est un seul bloc de texte:\n`` '\n\n... \n`` '\nCe texte ne semble pas être un fichier image valide, mais plutôt une chaîne codée de caractères.", + "analyse_en": "**Image Analysis**\n\n### Description of the Image\n\nThe provided image appears to be a screenshot of a web page or application interface. 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However, based on the encoded nature of the image, it is possible that:\n\n* The user attempted to attach an image file to the support ticket, but it was corrupted or encoded incorrectly.\n* The image contains sensitive technical information that needs to be decoded or decrypted before analysis.\n\n### Version Numbers, Status Indicators, and Dates\n\n* No version numbers, status indicators, or dates are visible in the image.\n\n### Extracted Technical Details\n\n* The string of characters appears to be a base64-encoded binary data.\n* The encoded data may contain technical information or error messages that could help diagnose the issue.\n\n**Transcribed Text**\n\nThe entire image is a single block of text:\n```\n\n...\n```\nThis text does not appear to be a valid image file, but rather an encoded string of characters.", + "image_name": "image_145435.png", + "image_path": "/home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png", + "ticket_id": "T11143", + "timestamp": "20250428_165833", "model_info": { "model": "llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0", "temperature": 0.2, diff --git a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_image_llama3-vision-90b-instruct_results.txt b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_image_llama3-vision-90b-instruct_results.txt index de23d3c..8456374 100644 --- a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_image_llama3-vision-90b-instruct_results.txt +++ b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_image_llama3-vision-90b-instruct_results.txt @@ -5,52 +5,44 @@ RÉSULTATS DE L'ANALYSE ANALYSE_IMAGE - TICKET T11143 ** Analyse d'image ** -### Description de l'image +L'image fournie semble être une capture d'écran d'une interface de billets de support technique. -L'image fournie semble être une capture d'écran d'un écran d'ordinateur affichant une grande quantité d'informations techniques. L'image est assez dense, ce qui rend difficile de déchiffrer des détails spécifiques sans zoomer. +### ** Description de l'image ** -En y regardant de plus près, je remarque que l'image contient: +L'image montre une longue chaîne de caractères qui ressemble à une image codée Base64. Le texte est enveloppé dans une balise ``, indiquant qu'il pourrait être destiné à afficher une image dans l'interface de ticket de support. -* Un mélange de texte, de nombres et de symboles -* Plusieurs sections ou blocs de données avec des tailles de police et des styles variables -* Certaines sections semblent être des extraits de code ou des fichiers de configuration -* D'autres semblent être des messages d'erreur ou des journaux système +### ** Messages d'erreur, informations techniques et éléments d'interface ** -### Messages d'erreur, informations techniques et éléments d'interface +* Aucun message d'erreur n'est visible dans l'image fournie. +* Il n'y a pas d'informations techniques claires ou d'éléments d'interface présents, en dehors de la balise ``. +* La chaîne de caractères ne fournit aucune information significative sans décodage. -Après avoir soigneusement examiné l'image, j'ai pu identifier certains éléments spécifiques: +### ** Relation à la support du contexte des billets ** -* ** Message d'erreur: ** "Erreur: Impossible de se connecter à la base de données" (située dans la section supérieure gauche de l'image) -* ** Informations techniques: ** - + Une liste des propriétés du système, notamment: - - Version Java: 1.8.0_231 - - Système d'exploitation: Windows 10 - - Architecture: x86_64 - + Un bloc de code qui semble être un fichier de configuration (peut-être un fichier XML ou JSON) -* ** Éléments d'interface: ** - + Une barre de menu avec plusieurs options, y compris "fichier", "modifier" et "aide" - + Une barre d'outils avec diverses icônes, comme un bouton de sauvegarde et un bouton de rafraîchissement +Le contexte du ticket de support n'est pas explicitement énoncé. Cependant, sur la base de la présence d'une image codée Base64, on peut en déduire que le problème pourrait se rapporter à: -### Relation avec le contexte du ticket de support +* Problèmes de téléchargement d'image ou d'affichage dans l'interface de ticket de support. +* Encoder ou décoder les problèmes avec des fichiers joints. +* Erreurs potentielles de corruption ou de formatage dans le système de billets de support. -Sur la base des informations fournies dans l'image, il apparaît que cette capture d'écran est liée à un billet de support technique pour un problème d'application ou de logiciel. Le message d'erreur et les propriétés du système suggèrent que le problème peut être lié à la connectivité ou à la configuration de la base de données. +### ** Numéros de version, indicateurs d'état et dates ** -La présence d'extraits de code et de fichiers de configuration implique que l'utilisateur a peut-être tenté de dépanner le problème lui-même avant de chercher l'assistance. +Aucun numéro de version, indicateur d'état ou dates n'est visible dans l'image fournie. -### Numéros de version, indicateurs d'état et dates +### ** Détails techniques extraits ** -* ** Numéro de version: ** Java 1.8.0_231 (Visible dans la section Propriétés du système) -* ** Indicateur d'état: ** Une icône "x" rouge à côté du message d'erreur, indiquant une erreur critique -* ** Date: ** Aucune date spécifique n'est visible dans l'image, mais l'horodatage sur la capture d'écran lui-même peut fournir un certain contexte +* La chaîne de caractères semble être une image codée Base64. +* La balise `` suggère que l'image est destinée à l'affichage dans l'interface de ticket de support. +* Sans décoder la chaîne Base64, il est difficile d'extraire d'autres détails techniques. -### Détails techniques extraits +** Recommandations: ** -Certains détails techniques spécifiques qui pourraient aider à diagnostiquer le problème comprennent: +1. Décode la chaîne Base64 pour récupérer le fichier image d'origine. +2. Vérifiez si l'image s'affiche correctement après le décodage. +3. Enquêter sur les problèmes potentiels d'encodage ou de décodage dans le système de billets de support. +4. Vérifiez toutes les erreurs de formatage ou corruption dans l'interface de ticket de support. -* La version et l'architecture Java -* La présence d'une erreur de connectivité de base de données -* Le contenu du fichier de configuration (bien que cela ne soit pas entièrement lisible dans l'image fournie) -* Les propriétés du système, telles que le système d'exploitation et l'architecture +Veuillez fournir un contexte ou des informations supplémentaires sur le problème des billets d'assistance pour aider à une analyse plus détaillée. ---------------------------------------- @@ -60,39 +52,122 @@ Certains détails techniques spécifiques qui pourraient aider à diagnostiquer ### Description de l'image -L'image fournie semble être une capture d'écran d'un écran d'ordinateur affichant une interface de billets de support technique. L'image est floue et déformée, ce qui rend difficile de lire une partie du texte. +L'image fournie semble être une capture d'écran d'une page Web ou d'une interface d'application. Cependant, en inspection plus approfondie, il semble que l'image soit en fait une chaîne de caractères corrompue ou codée, plutôt qu'une représentation visuelle. -### Messages d'erreur, informations techniques ou éléments d'interface +### Messages d'erreur et informations techniques -* Une grande partie de l'image est occupée par une zone de texte contenant une chaîne codée Base64, qui semble être un fichier image. -* En dessous de la zone de texte, il existe plusieurs éléments d'interface, notamment: - + Un bouton étiqueté "Soumettre" - + Un menu déroulant avec des options pour "priorité" et "catégorie" - + Un champ de texte intitulé "Sujet" - + Une zone de texte intitulée "Description" -* Dans le coin supérieur droit de l'image, il y a une barre de navigation avec plusieurs onglets, notamment "Billets", "Base de connaissances" et "Paramètres" +* L'image ne contient aucun message d'erreur visible ni information technique. +* La chaîne de caractères semble être des données binaires codées de base64, ce qui peut indiquer que l'image devait être décodée ou décryptée avant la visualisation. ### Relation pour supporter le contexte des billets -L'image semble être une capture d'écran d'un formulaire de soumission de ticket de support technique. L'utilisateur a probablement rencontré un problème et tente de soumettre un billet à l'équipe d'assistance pour obtenir de l'aide. +Malheureusement, sans plus de contexte sur le ticket de support, il est difficile de déterminer comment cette image se rapporte au problème. Cependant, sur la base de la nature codée de l'image, il est possible que: -### Numéros de version, indicateurs d'état ou dates +* L'utilisateur a tenté de joindre un fichier image au ticket de support, mais il a été corrompu ou codé mal. +* L'image contient des informations techniques sensibles qui doivent être décodées ou décryptées avant l'analyse. -* Aucun numéro de version n'est visible dans l'image. -* Il n'y a aucun indicateur d'état, tel que "ouvert" ou "fermé", visible sur le billet. -* Aucune date n'est visible dans l'image. +### Numéros de version, indicateurs d'état et dates + +* Aucun numéro de version, indicateur d'état ou dates n'est visible dans l'image. ### Détails techniques extraits -* La chaîne codée en base64 dans la zone de texte semble être un fichier image, peut-être une capture d'écran du problème signalé. -* Les éléments d'interface suggèrent qu'il s'agit d'un système de billets de support basé sur le Web. -* La présence d'un onglet "Base de connaissances" dans la barre de navigation suggère que le système peut avoir une base de connaissances ou une section FAQ intégrée. +* La chaîne de caractères semble être des données binaires codées en base64. +* Les données codées peuvent contenir des informations techniques ou des messages d'erreur qui pourraient aider à diagnostiquer le problème. -### Texte transcrit +** Texte transcrit ** -La chaîne codée en base64 dans la zone de texte est trop grande pour transcrire ici, mais elle semble être un fichier image. S'il est décodé, il peut fournir des informations supplémentaires sur le problème signalé. +L'image entière est un seul bloc de texte: +`` ' + +... +`` ' +Ce texte ne semble pas être un fichier image valide, mais plutôt une chaîne codée de caractères. -Remarque: La mauvaise qualité de l'image rend difficile l'extraction d'informations techniques plus détaillées. Une image plus claire ou un contexte supplémentaire serait utile pour une analyse plus approfondie. +---------------------------------------- + +--- ÉLÉMENT 3 --- + +** Analyse d'image ** + +L'image fournie semble être une capture d'écran d'une interface de billets de support technique. + +### ** Description de l'image ** + +L'image montre une longue chaîne de caractères qui ressemble à une image codée Base64. Le texte est enveloppé dans une balise ``, indiquant qu'il pourrait être destiné à afficher une image dans l'interface de ticket de support. + +### ** Messages d'erreur, informations techniques et éléments d'interface ** + +* Aucun message d'erreur n'est visible dans l'image fournie. +* Il n'y a pas d'informations techniques claires ou d'éléments d'interface présents, en dehors de la balise ``. +* La chaîne de caractères ne fournit aucune information significative sans décodage. + +### ** Relation à la support du contexte des billets ** + +Le contexte du ticket de support n'est pas explicitement énoncé. Cependant, sur la base de la présence d'une image codée Base64, on peut en déduire que le problème pourrait se rapporter à: + +* Problèmes de téléchargement d'image ou d'affichage dans l'interface de ticket de support. +* Encoder ou décoder les problèmes avec des fichiers joints. +* Erreurs potentielles de corruption ou de formatage dans le système de billets de support. + +### ** Numéros de version, indicateurs d'état et dates ** + +Aucun numéro de version, indicateur d'état ou dates n'est visible dans l'image fournie. + +### ** Détails techniques extraits ** + +* La chaîne de caractères semble être une image codée Base64. +* La balise `` suggère que l'image est destinée à l'affichage dans l'interface de ticket de support. +* Sans décoder la chaîne Base64, il est difficile d'extraire d'autres détails techniques. + +** Recommandations: ** + +1. Décode la chaîne Base64 pour récupérer le fichier image d'origine. +2. Vérifiez si l'image s'affiche correctement après le décodage. +3. Enquêter sur les problèmes potentiels d'encodage ou de décodage dans le système de billets de support. +4. Vérifiez toutes les erreurs de formatage ou corruption dans l'interface de ticket de support. + +Veuillez fournir un contexte ou des informations supplémentaires sur le problème des billets d'assistance pour aider à une analyse plus détaillée. + +---------------------------------------- + +--- ÉLÉMENT 4 --- + +** Analyse d'image ** + +### Description de l'image + +L'image fournie semble être une capture d'écran d'une page Web ou d'une interface d'application. Cependant, en inspection plus approfondie, il semble que l'image soit en fait une chaîne de caractères corrompue ou codée, plutôt qu'une représentation visuelle. + +### Messages d'erreur et informations techniques + +* L'image ne contient aucun message d'erreur visible ni information technique. +* La chaîne de caractères semble être des données binaires codées de base64, ce qui peut indiquer que l'image devait être décodée ou décryptée avant la visualisation. + +### Relation pour supporter le contexte des billets + +Malheureusement, sans plus de contexte sur le ticket de support, il est difficile de déterminer comment cette image se rapporte au problème. Cependant, sur la base de la nature codée de l'image, il est possible que: + +* L'utilisateur a tenté de joindre un fichier image au ticket de support, mais il a été corrompu ou codé mal. +* L'image contient des informations techniques sensibles qui doivent être décodées ou décryptées avant l'analyse. + +### Numéros de version, indicateurs d'état et dates + +* Aucun numéro de version, indicateur d'état ou dates n'est visible dans l'image. + +### Détails techniques extraits + +* La chaîne de caractères semble être des données binaires codées en base64. +* Les données codées peuvent contenir des informations techniques ou des messages d'erreur qui pourraient aider à diagnostiquer le problème. + +** Texte transcrit ** + +L'image entière est un seul bloc de texte: +`` ' + +... +`` ' +Ce texte ne semble pas être un fichier image valide, mais plutôt une chaîne codée de caractères. ---------------------------------------- diff --git a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_ticket_llama3-vision-90b-instruct_results.json b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_ticket_llama3-vision-90b-instruct_results.json index f44ce12..78198d8 100644 --- a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_ticket_llama3-vision-90b-instruct_results.json +++ b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_ticket_llama3-vision-90b-instruct_results.json @@ -1,16 +1,14 @@ { "prompt": "TITRE: BRGLAB - Essai inaccessible\n\n[03/04/2025 08:35:20] Fabien LAFAY (Système):\nGIRAUD TP (JCG), Victor BOLLÉE\n-\nil y a 9 minutes\n;\nFabien LAFAY\n;\nRomuald GRUSON\n;\nsupport\n;\nsupport\n-\nQuentin FAIVRE\n-\nFabien LAFAY\n-\nRomuald GRUSON\nBonjour,\nJe ne parviens pas à accéder au l’essai au bleu :\nMerci par avance pour votre.\nCordialement\n![Image](https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608ac9e7-3627-4a13-a8ec-06ff5046ebf3)\n\n---\n\n[03/04/2025 12:17:41] Fabien LAFAY (E-mail):\nBonjour\n,\nPouvez-vous vérifier si vous avez bien accès à la page suivante en l'ouvrant dans votre navigateur :\nhttps://zk1.brg-lab.com/\nVoici ce que vous devriez voir affiché :\nSi ce n'est pas le cas, pouvez-vous me faire une capture d'écran de ce qui est affiché?\nJe reste à votre entière disposition pour toute information complémentaire.\nCordialement,\n---\nSupport technique\n\n- image.png (image/png) [ID: 145453]\n\n---\n\n[03/04/2025 12:21:13] Victor BOLLÉE (E-mail):\nBonjour,\nLe problème s’est résolu seul par la suite.\nJe vous remercie pour votre retour.\nBonne journée\nPS : l’adresse fonctionne\nDe :\n\n---", - "prompt_en": "Title: BRGLAB - Inaccessible test\n\n[03/04/2025 08:35:20] Fabien Lafay (System):\nGiraud TP (JCG), Victor Bollée\n-\n9 minutes ago\n;\nFabien Lafay\n;\nROMUALD GRUSON\n;\nsupport\n;\nsupport\n-\nQuentin Faivre\n-\nFabien Lafay\n-\nROMUALD GRUSON\nGood morning,\nI cannot access the blue test:\nThank you in advance for your.\nSincerely\n! [Image] (https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608ac9e7-3627-4a13-8ec-06ff5046ebf3)\n\n---\n\n[03/04/2025 12:17:41] Fabien Lafay (E-mail):\nGood morning\n,,\nCan you check if you have access to the next page by opening it in your browser:\nhttps://zk1.brg-lab.com/\nHere is what you should see displayed:\nIf not, can you give me a screenshot of what is displayed?\nI remain at your entire disposal for any further information.\nSincerely,\n---\nTechnical support\n\n- Image.png (Image/PNG) [ID: 145453]\n\n---\n\n[03/04/2025 12:21:13] Victor Bollée (E-mail):\nGood morning,\nThe problem resolved alone later.\nThank you for your return.\nGood day\nPS: the address works\nOf :\n\n---", - "response": "** Résumé chronologique des échanges **\n\n1. [03/04/2025 08:35:20] Fabien Lafay (système) rapporte un problème avec l'accès au test bleu et envoie une image.\n2. [03/04/2025 12:17:41] Fabien Lafay répond au rapport initial, demandant à l'utilisateur de vérifier l'accès à une URL spécifique et de fournir un résultat attendu.\n3. [03/04/2025 12:21:13] Victor Bollée répond, déclarant que le problème s'est résolu et remerciant la réponse.\n\n** Extraction des détails techniques importants **\n\n* Le test bleu est inaccessible (rapport initial)\n* Une capture d'écran a été envoyée avec le rapport initial (ID d'image: 145435)\n* URL fourni par Fabien Lafay pour le dépannage: [url] https://zk1.brg-lab.com/\n* Résultat attendu lors de l'accès à l'URL ci-dessus: non spécifié dans le texte, mais une image a été jointe (image.png, id: 145453)\n\n** Identification des URL **\n\n* [Url] https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608AC9E7-3627-4A13-8EC-06FF5046EBF3\n* [URL] https://zk1.brg-lab.com/\n\n** Analyse de la résolution des problèmes **\n\nLa question semble avoir été résolue sans aucune intervention directe, comme l'a rapporté Victor Bollée dans la réponse finale. L'utilisateur déclare que \"le problème résolu seul plus tard\" et confirme que l'URL fournie fonctionne.", - "response_en": "**Chronological Summary of Exchanges**\n\n1. [03/04/2025 08:35:20] Fabien Lafay (System) reports an issue with accessing the blue test and sends an image.\n2. [03/04/2025 12:17:41] Fabien Lafay responds to the initial report, asking the user to check access to a specific URL and providing an expected outcome.\n3. [03/04/2025 12:21:13] Victor Bollée responds, stating that the issue resolved itself and thanking for the response.\n\n**Extraction of Important Technical Details**\n\n* The blue test is inaccessible (initial report)\n* A screenshot was sent with the initial report (image ID: 145435)\n* URL provided by Fabien Lafay for troubleshooting: [URL] https://zk1.brg-lab.com/\n* Expected outcome when accessing the above URL: not specified in text, but an image was attached (Image.png, ID: 145453)\n\n**Identification of URLs**\n\n* [URL] https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608ac9e7-3627-4a13-8ec-06ff5046ebf3\n* [URL] https://zk1.brg-lab.com/\n\n**Analysis of Issue Resolution**\n\nThe issue appears to have been resolved without any direct intervention, as reported by Victor Bollée in the final response. The user states that \"the problem resolved alone later\" and confirms that the provided URL works.", + "response": "**Résumé chronologique des échanges**\n\n1. [03/04/2025 08:35:20] : Fabien LAFAY (Système) signale qu'il ne parvient pas à accéder au l'essai au bleu.\n2. [03/04/2025 12:17:41] : Fabien LAFAY (E-mail) répond en demandant à vérifier si l'accès à la page https://zk1.brg-lab.com/ est possible et en joignant une image de référence.\n3. [03/04/2025 12:21:13] : Victor BOLLÉE (E-mail) répond que le problème s'est résolu seul et remercie pour le retour.\n\n**Extraction des détails techniques importants**\n\n* Le problème initial concerne l'accès à un essai au bleu.\n* La page https://zk1.brg-lab.com/ est mentionnée comme étant liée au problème.\n* Une image de référence est jointe pour montrer ce qui devrait être affiché.\n\n**Identification des URLs**\n\n* [URL] https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608ac9e7-3627-4a13-a8ec-06ff5046ebf3\n* [URL] https://zk1.brg-lab.com/\n\n**Analyse du problème**\n\nLe problème a été résolu seul, selon Victor BOLLÉE. Aucune action corrective n'a été entreprise par l'équipe de support technique. Le problème initial n'a pas été expliqué en détail et aucune cause sous-jacente n'a été identifiée.", "urls_extracted": [ "https://zk1.brg-lab.com", "https://odoo.cbao.fr", - "https://zk1.brg-lab.com/", - "https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608ac9e7-3627-4a13-8ec-06ff5046ebf3" + "https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608ac9e7-3627-4a13-a8ec-06ff5046ebf3", + "https://zk1.brg-lab.com/" ], "metadata": { - "timestamp": "20250428_162428", + "timestamp": "20250428_165227", "source_agent": "AgentTicketAnalyser", "ticket_id": "T11143", "model_info": { @@ -19,8 +17,7 @@ "top_p": 0.5, "max_tokens": 4000 }, - "language": "en-fr", - "translation_markers": true, - "is_translated": true + "language": "fr", + "direct_french_analysis": true } } \ No newline at end of file diff --git a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_ticket_llama3-vision-90b-instruct_results.txt b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_ticket_llama3-vision-90b-instruct_results.txt index 67c3bc6..67faf94 100644 --- a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_ticket_llama3-vision-90b-instruct_results.txt +++ b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/analyse_ticket_llama3-vision-90b-instruct_results.txt @@ -1,27 +1,26 @@ RÉSULTATS DE L'ANALYSE ANALYSE_TICKET - TICKET T11143 ================================================================================ -** Résumé chronologique des échanges ** +**Résumé chronologique des échanges** -1. [03/04/2025 08:35:20] Fabien Lafay (système) rapporte un problème avec l'accès au test bleu et envoie une image. -2. [03/04/2025 12:17:41] Fabien Lafay répond au rapport initial, demandant à l'utilisateur de vérifier l'accès à une URL spécifique et de fournir un résultat attendu. -3. [03/04/2025 12:21:13] Victor Bollée répond, déclarant que le problème s'est résolu et remerciant la réponse. +1. [03/04/2025 08:35:20] : Fabien LAFAY (Système) signale qu'il ne parvient pas à accéder au l'essai au bleu. +2. [03/04/2025 12:17:41] : Fabien LAFAY (E-mail) répond en demandant à vérifier si l'accès à la page https://zk1.brg-lab.com/ est possible et en joignant une image de référence. +3. [03/04/2025 12:21:13] : Victor BOLLÉE (E-mail) répond que le problème s'est résolu seul et remercie pour le retour. -** Extraction des détails techniques importants ** +**Extraction des détails techniques importants** -* Le test bleu est inaccessible (rapport initial) -* Une capture d'écran a été envoyée avec le rapport initial (ID d'image: 145435) -* URL fourni par Fabien Lafay pour le dépannage: [url] https://zk1.brg-lab.com/ -* Résultat attendu lors de l'accès à l'URL ci-dessus: non spécifié dans le texte, mais une image a été jointe (image.png, id: 145453) +* Le problème initial concerne l'accès à un essai au bleu. +* La page https://zk1.brg-lab.com/ est mentionnée comme étant liée au problème. +* Une image de référence est jointe pour montrer ce qui devrait être affiché. -** Identification des URL ** +**Identification des URLs** -* [Url] https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608AC9E7-3627-4A13-8EC-06FF5046EBF3 +* [URL] https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608ac9e7-3627-4a13-a8ec-06ff5046ebf3 * [URL] https://zk1.brg-lab.com/ -** Analyse de la résolution des problèmes ** +**Analyse du problème** -La question semble avoir été résolue sans aucune intervention directe, comme l'a rapporté Victor Bollée dans la réponse finale. L'utilisateur déclare que "le problème résolu seul plus tard" et confirme que l'URL fournie fonctionne. +Le problème a été résolu seul, selon Victor BOLLÉE. Aucune action corrective n'a été entreprise par l'équipe de support technique. Le problème initial n'a pas été expliqué en détail et aucune cause sous-jacente n'a été identifiée. ================================================================================ diff --git a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_llm_llama3-vision-90b-instruct_results.json b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_llm_llama3-vision-90b-instruct_results.json index 6709b01..ea5d511 100644 --- a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_llm_llama3-vision-90b-instruct_results.json +++ b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_llm_llama3-vision-90b-instruct_results.json @@ -1,11 +1,10 @@ [ { - "extracted_text": "After analyzing the provided image, I extracted the following visible text:\n\n**Labels and Text:**\n\n* \"SQ\"\n* \"Caisse d'épargne\"\n* \"Compte chèque\"\n* \"Solde\"\n* \"Débit\"\n* \"Crédit\"\n* \"Date\"\n* \"Montant\"\n* \"Détails\"\n* \"Relevé\"\n* \"Imprimer\"\n* \"Exporter\"\n\n**Titles:**\n\n* \"Résumé de votre compte\"\n* \"Transactions récentes\"\n\n**Buttons:**\n\n* \"Voir plus\"\n* \"Fermer\"\n\n**Errors:**\n\n* None visible\n\n**URLs:**\n\n* None visible\n\n**Other:**\n\n* A series of numbers and dates, likely representing transactions or account information\n* A logo that appears to be a stylized letter \"S\" or \"SQ\"\n\nThe image contains some blurry and stylized characters, but I have included them in the extraction as per your guidelines. There are no unreadable or missing parts in the image.\n\nPlease note that the text is primarily in French, with some possible abbreviations or codes. If you need further clarification or assistance, feel free to ask!", + "extracted_text": "After analyzing the provided image, I extracted the following visible text:\n\n**Labels and Text:**\n\n* \"SQ\"\n* \"Caisse d'épargne\"\n* \"Compte chèque\"\n* \"Solde actuel\"\n* \"Débit\"\n* \"Crédit\"\n* \"Date\"\n* \"Montant\"\n* \"Description\"\n\n**Titles:**\n\n* \"Relevé de compte\"\n* \"Détails de la transaction\"\n\n**Buttons:**\n\n* \"Imprimer\"\n* \"Exporter au format CSV\"\n* \"Fermer\"\n\n**Errors:**\n\n* None visible\n\n**URLs:**\n\n* None visible\n\n**Other Text:**\n\n* A series of numbers and dates, likely representing transactions:\n\t+ \"2023-02-15 14:30:00\"\n\t+ \"-50.00 €\"\n\t+ \"2023-02-12 10:45:00\"\n\t+ \"+200.00 €\"\n\t+ ...\n\n**Unreadable or Missing Parts:**\n\n* Some parts of the image appear to be cut off or blurry, making it difficult to extract text from those areas.\n* There may be additional text or information in the missing or unreadable parts.\n\nPlease note that some characters might be partially obscured or stylized, but I've done my best to extract the visible text. If you need further clarification or assistance, feel free to ask!", "image_name": "image.png", - "image_path": "output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png", - "ocr_script_text": "Apache Tomcat x +\n\nGC @ 2 zk1.brg-lab.com\n\n@ Andre Demo Devmat @ Base model\n\nIt works!\n\nIf you are seeing this page via a web browser, it means you've setup tomcat successfully. Congratulations!\n\nThis is the Default Tomcat Home Page. It can be found on the local Filesystem at: /var/lib/tomcat7/webapps/root/index.html\n\nTomcat? veterans might be pleased to read this system instance of tomcat is installed with catalina_home in/usr/tomcat7 and catalina_base in/var/1ib/tomcat7, following the rules from/usr/share/doc/tomcat7-common/Running. TXT. Gz.\nYou might consider installing the following packages, if you have alreni done so:\n\nTomcat7-Docs: This Package Installes A Web Application that Allows to Browse the Tomcat 7 Locally documentation. Once Installed, you can access it by clicking\n\nTomcat7-Example: This Package Installes A Web Application that Allows to Access the Tomcat 7 Servlet and JSP Examples. Once Installed, you can access it by clicking\n\nTomcat7-Admin: This Package Installes Two Web Applications that can help managing this tomcat instance. Once Installed, you can access the and the\n\nNote: For Security Reasons, Using the Manager Webapp is restricted to users with role \"manager-gui\". The Host-Manager Webapp is restricted to users with role \"admin-gui\". USERS ARE DEFINED in/and/TOMCAT7/TOMCTA-users.xml.", + "image_path": "/home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png", "ticket_id": "T11143", - "timestamp": "2025-04-28 16:26:30", + "timestamp": "2025-04-28 16:54:48", "source_agent": "AgentVisionOCR", "model_info": { "model": "llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0", @@ -15,12 +14,39 @@ } }, { - "extracted_text": "After analyzing the provided image, I extracted the following visible text:\n\n**Labels and Text:**\n\n* \"AKKKKACiiigAoooo\" (repeated multiple times)\n* \"/image\"\n* \"[ENGLISH RESPONSE REQUESTED]\"\n* \"You are a multilingual OCR visual assistant.\"\n* \"Your task is to extract all visible text from image, even if it is in French, English, or both.\"\n* \"Guidelines:\"\n* \"1. Include partial, blurry, or stylized characters\"\n* \"2. Group the result by type: labels, titles, buttons, errors, URLs, etc.\"\n* \"3. Do NOT translate any text - just extract what is visible\"\n* \"4. Mention if the image contains unreadable or missing parts\"\n* \"Respond in English.\"\n\n**Titles and Headings:**\n\n* None\n\n**Buttons and Interactive Elements:**\n\n* None\n\n**Errors and Warnings:**\n\n* None\n\n**URLs:**\n\n* None\n\n**Other Text:**\n\n* A long string of characters that appears to be a base64-encoded image (starts with \"/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD...\" and ends with \".../2Q==\")\n\nThe image does not contain any unreadable or missing parts. However, the base64-encoded image string is quite long and may not be relevant to the task at hand.\n\nPlease note that the repeated \"AKKKKACiiigAoooo\" text appears to be a placeholder or a watermark, rather than actual content.", + "extracted_text": "After analyzing the provided image, I extracted the following visible text:\n\n**Labels and Text:**\n\n* \"AKKKKACiiigAoooo\" (repeated multiple times)\n* \"/image\"\n* \"[ENGLISH RESPONSE REQUESTED]\"\n* \"You are a multilingual OCR visual assistant.\"\n* \"Your task is to extract all visible text from image, even if it is in French, English, or both.\"\n* \"Guidelines:\"\n* \"1. Include partial, blurry, or stylized characters\"\n* \"2. Group the result by type: labels, titles, buttons, errors, URLs, etc.\"\n* \"3. Do NOT translate any text - just extract what is visible\"\n* \"4. Mention if the image contains unreadable or missing parts\"\n* \"Respond in English.\"\n\n**Titles and Headings:**\n\n* None\n\n**Buttons:**\n\n* None\n\n**Errors:**\n\n* None\n\n**URLs:**\n\n* None\n\n**Other Text:**\n\n* A long string of characters that appears to be a base64-encoded image (starts with \"/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD...\" and ends with \".../2Q==\")\n\nThe image contains no unreadable or missing parts, but the base64-encoded string might require further processing to reveal its contents.", "image_name": "image_145435.png", - "image_path": "output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png", - "ocr_script_text": "C3 GIRAUDBRG-LOBICOM/BRG-LAB/PAGE PROGRATSSAI/ZEAAAHEVNGOAAA\n\n Brglas CD concrete CD Foumasew Tubo © Mass\n\nEchantillion n ° 25-0007 eceptian on 02/04/2025 PR BOLLÉ Victor prevoted on 04/04/2025 POR BOLLEE Victor N ° Pédéwment 25-00078\nSand material 0/20 CARRIERE ADCEG\n\n[FAI JEMMARME | [M porrouo || onservanons] [` tag, indicating that it might be intended to display an image within the support ticket interface.\n\n### **Error Messages, Technical Information, and Interface Elements**\n\n* No error messages are visible in the provided image.\n* There are no clear technical information or interface elements present, apart from the `` tag.\n* The string of characters does not provide any meaningful information without decoding.\n\n### **Relation to Support Ticket Context**\n\nThe context of the support ticket is not explicitly stated. However, based on the presence of a Base64 encoded image, it can be inferred that the issue might relate to:\n\n* Image upload or display problems within the support ticket interface.\n* Encoding or decoding issues with attached files.\n* Potential corruption or formatting errors in the support ticket system.\n\n### **Version Numbers, Status Indicators, and Dates**\n\nNo version numbers, status indicators, or dates are visible in the provided image.\n\n### **Extracted Technical Details**\n\n* The string of characters appears to be a Base64 encoded image.\n* The `` tag suggests that the image is intended for display within the support ticket interface.\n* Without decoding the Base64 string, it's difficult to extract further technical details.\n\n**Recommendations:**\n\n1. Decode the Base64 string to retrieve the original image file.\n2. Verify if the image displays correctly after decoding.\n3. Investigate potential encoding or decoding issues within the support ticket system.\n4. Check for any formatting errors or corruption in the support ticket interface.\n\nPlease provide further context or information about the support ticket issue to help with a more detailed analysis.\n\n--- IMAGE : image_145435.png ---\n**Image Analysis**\n\n### Description of the Image\n\nThe provided image appears to be a screenshot of a web page or application interface. However, upon closer inspection, it seems that the image is actually a corrupted or encoded string of characters, rather than a visual representation.\n\n### Error Messages and Technical Information\n\n* The image does not contain any visible error messages or technical information.\n* The string of characters appears to be a base64-encoded binary data, which may indicate that the image was intended to be decoded or decrypted before viewing.\n\n### Relation to Support Ticket Context\n\nUnfortunately, without more context about the support ticket, it is difficult to determine how this image relates to the issue at hand. However, based on the encoded nature of the image, it is possible that:\n\n* The user attempted to attach an image file to the support ticket, but it was corrupted or encoded incorrectly.\n* The image contains sensitive technical information that needs to be decoded or decrypted before analysis.\n\n### Version Numbers, Status Indicators, and Dates\n\n* No version numbers, status indicators, or dates are visible in the image.\n\n### Extracted Technical Details\n\n* The string of characters appears to be a base64-encoded binary data.\n* The encoded data may contain technical information or error messages that could help diagnose the issue.\n\n**Transcribed Text**\n\nThe entire image is a single block of text:\n```\n\n...\n```\nThis text does not appear to be a valid image file, but rather an encoded string of characters.\n\n\nGénère un rapport croisé en suivant les instructions précédentes, incluant un tableau chronologique des échanges entre CLIENT et SUPPORT. Utilise le format suivant pour le tableau :\n| ÉMETTEUR | TYPE | DATE | CONTENU | ÉLÉMENTS VISUELS |\n| --- | --- | --- | --- | --- |\n| CLIENT | question | date | texte de la question | éléments pertinents des images |\n| SUPPORT | réponse | date | texte de la réponse | éléments pertinents des images |\n\nCe tableau doit synthétiser les échanges tout en intégrant les données pertinentes des images avec le maximum de contexte technique.", + "prompt_en": "[ENGLISH RESPONSE REQUESTED]\n\nHere are the analysis data for a support ticket:\n\n=== Ticket analysis ====\n{'Prompt': \"Title: BRGLAB - Inaccessible test \\ n \\ n [03/04/2025 08:35:20] Fabien Lafay (System): \\ Ngiraud TP (JCG), Victor Bollée \\ n- \\ nil there 9 minutes \\ n; \\ nfabien Lafay \\ n; \\ nromuald; Gruson \\ n; \\ nsupport \\ n; \\ nsupport \\ n- \\ nquentin faivre \\ n- \\ nfabien lafay \\ n- \\ nromuald Gruuson \\ nbonjour, \\ nje does not manage to access the test in blue \\ xa0: \\ nmerci in advance for Your. \\ nCORDALIAL \\ n! [Image] (https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608ac9e7-3627-4a13-8ec-06ff5046ebf3) \\ n \\ n \\ n --- \\ n \\ n [03/04/2025 Fabien Lafay (e-mail): \\ nbonjour \\ n, \\ npouve do you check if you have access to the next page by opening it in your browser: \\ nhttps: //zk1.brg-lab.com/ \\ nvucici what you should see displayed: \\ nsi this is not the case, can you give me a screenshot? Provision for any additional information. \\ NCONDALIAL, \\ n --- \\ nsupport Technique \\ n \\ n- Image.png (Image/PNG) [ID: 145453] \\ n \\ n --- \\ n \\ n [03/04/2025 12:21:13] Victor Bollée (E-mail): \\ NBONJOUR, \\ nle problem was resolved alone by the Continue. \\ nje thank you for your return. \\ nbonne day \\ nps \\ xa0: the address works \\ nde \\ xa0: \\ n \\ n-\", 'Response':\" ** Chronological summary of exchanges ** \\ n \\ n1. [03/04/2025 08:35:20]: Fabien Lafay (system) indicates that he cannot access the blue test. \\ N2. [03/04/2025 12:17:41]: Fabien Lafay (e-mail) replies by asking to check if access to the page https://zk1.brg-lab.com/ is possible and joining a reference image. \\ N3. [03/04/2025 12:21:13]: Victor Bollée (e-mail) answers that the problem has resolved alone and thanks for the return. \\ N \\ n ** extraction for important technical details ** \\ n \\ n*The initial problem concerns access to a blue test. \\ N*The page https://zk1.brg-lab.com/ Problem. \\ n*A reference image is attached to show what should be displayed. \\ n \\ n ** identification of urls ** \\ n \\ n*[url] https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608ac9e7-3627-4a13-a8ec-06ff5046ebf3\\n* [URL] https://zk1.brg-lab.com/\\nflaeanalysis of the problem ** \\ n \\ nle problem was resolved Alone, according to Victor Bollée. No corrective action has been undertaken by the technical support team. The initial problem was not explained in detail and no underlying cause has been identified. \", 'Urls_ extracted': ['https://zk1.brg-lab.com', 'https://odoo.cbao.fr', 'https://odoo.cbao.fr/web/image/145435?access_token=608ac9e7-3627-4a13-8ec-06ff5046ebf3', 'https://zk1.brg-lab.com/'], 'metadata': {'Timetamp': '20250428_165227', 'Source_agent': 'Agenticketalyseryser', 'Ticket_id': 'T11143', 'Model_info': {'Model': 'Llama3-2-Vision-90b-Instruct-q8-0', 'Templarity': 0.1, 'Top_p': 0.5, 'Max_tukens': 4000}, 'Language': 'Fr', 'Direct_french_analysis': True}}\n\n=== Image analyzes ====\n--- Image: image.png ---\n** Image Analysis **\n\nThe provided image appears to be a screenshot of a Technical Support Ticket Interface.\n\n### ** Description of the image **\n\nThe image shows a lengthy String of Characters that resembls base64 encoded image. The text is wrapped in an `` tag, indicating that it might be intended to display an image within the support Ticket interface.\n\n### ** Error Messages, Technical Information, and Interface Elements **\n\n* No error messages are visible in the provided image.\n* There are no clear technical information or interface elements present, apart from the `` tag.\n* The String of Characters do not Provide Any Meaningful Information Without Decoding.\n\n### ** Relationship to support Ticket Context **\n\nThe Context of the Support Ticket is not explicitly stat. However, Based on the Presence of At Base64 Croaded Image, It can be inferred that the ISSUE Might relates to:\n\n* Image Upload or Display Problems Within The Support Ticket Interface.\n* Encoding or Decoding Issues With Attacked Files.\n* Potential Corruption or Formatting Errors in the support Ticket System.\n\n### ** NUMBERS version, status indicators, and dates **\n\nNo version Numbers, status indicators, or dates are visible in the provided image.\n\n### ** Extracted Technical Details **\n\n* The String of Characters appears to be base64 encoded image.\n* The `` Tag Suggests that the image is intended for display Within the support Ticket Interface.\n* Without Decoding the Base64 String, It's Difficult to Extract Further Technical Details.\n\n** Recommendations: **\n\n1. Decode the base64 String to retrieve the original image file.\n2. Verify If the image Displays Correctly After Decoding.\n3. Investigate Potential Encoding or Decoding Issues within the support Ticket System.\n4. Check for any formatting errors or corruption in the support ticket interface.\n\nPlease provide Further Context or Information about the Support Ticket Issue To Help with a more detailed analysis.\n\n--- Image: Image_145435.png ---\n** Image Analysis **\n\n### Description of the image The provided image appears to be a screenshot of a web page or application interface. However, Upon Closer Inspection, It Seems that the image is actually a corrupted or encoded string of characters, rather than a visual representation.\n\n### Error messages and technical information\n\n* The image do not contain any visible error messages or technical information.\n* The String of Characters Appears to Be at Base64-enCoded Binary Data, which may indicate that image was intended to be decorated or decrypted before viewing.\n\n### Relation to support Ticket Context\n\nUnfortunately, without more context about the support ticket, it is difficult to determine how this image related to the outlet at hand. However, based on the encoded nature of the image, it is possible that:\n\n* The user attempted to attach an image file to the support ticket, but it was corrupted or encoded incorrectly.\n* The image Contains Sensitive Technical Information That Needs To Be Decoded or Decrypted Before Analysis.\n\n### Numbers version, status indicators, and dates\n\n* No version Numbers, status indicators, or dates are visible in the image.\n\n### Extracted Technical Details\n\n* The String of Characters Appears to Be A Based64-enCoded Binary Data.\n* The Encoded Data May Contain Technical Information or Error Messages that COULD HELP DIAGNOSE The ISSUE.\n\n** Transcribed Text **\n\nThe Entire Image is a single block of text:\n`` `\n\n... \n`` `\nThis text do not appeal to be a valid image file, but rather an encoded string of characters.\n\n\nGenerates a cross report following the previous instructions, including a chronological table of exchanges between customers and support. Use the following format for the table:\n| Transmitter | Type | Date | Contents | Visual elements |\n| --- | --- | --- | --- | --- |\n| Customer | Question | Date | Text of the question | Relevant elements of images |\n| Support | Answer | Date | Response text | Relevant elements of images |\n\nThis table must synthesize exchanges while integrating the relevant data of images with the maximum technical context.", + "response": "** Rapport croisé **\n\n** Résumé de l'analyse des billets **\n\nLe ticket de support T11143 a été ouvert le 4 mars 2025 par Fabien Lafay, qui a signalé un problème accès à un test bleu. Le problème a été résolu seul par le client, Victor Bollée, sans aucune mesure corrective prise par l'équipe d'assistance technique.\n\n** Tableau chronologique des échanges **\n\n| Émetteur | Type | Date | Contenu | Éléments visuels |\n| --- | --- | --- | --- | --- |\n| Fabien Lafay (système) | Question | 03/04/2025 08:35:20 | Impossible d'accéder au test bleu | - |\n| Fabien Lafay (e-mail) | Réponse | 03/04/2025 12:17:41 | Demande de vérifier l'accès à https://zk1.brg-lash.com/ et joint l'image de référence | Image.png (base64 encodé) |\n| Victor Bollée (Courriel) | Réponse | 03/04/2025 12:21:13 | Problème résolu seul, merci pour la réponse | - |\n\n** Résumé de l'analyse d'image **\n\nDeux images ont été analysées:\n\n1. ** Image.png **: Une capture d'écran d'une interface de billets de support technique, contenant une chaîne de caractères codée Base64 qui ressemble à une image.\n2. ** Image_145435.png **: Une chaîne de caractères corrompue ou codée, peut-être destinée à être décryptée ou décodée avant la visualisation.\n\n** Détails techniques extraits **\n\n* La chaîne codée Base64 dans ** image.png ** peut contenir des informations techniques ou des messages d'erreur qui pourraient aider à diagnostiquer le problème.\n* Les données codées dans ** Image_145435.png ** semble être un bloc de données binaire, qui peut nécessiter un décryptage ou un décodage pour révéler son contenu.\n\n** Recommandations **\n\n1. Décoder les chaînes de base64 dans les deux images pour récupérer les fichiers d'image d'origine.\n2. Vérifiez si les images s'affichent correctement après le décodage.\n3. Enquêter sur les problèmes potentiels d'encodage ou de décodage dans le système de billets de support.\n4. Vérifiez toutes les erreurs de formatage ou corruption dans l'interface de ticket de support.\n\nVeuillez fournir un contexte ou des informations supplémentaires sur le problème des billets d'assistance pour aider à une analyse plus détaillée.", + "response_en": "**Cross Report**\n\n**Ticket Analysis Summary**\n\nThe support ticket T11143 was opened on March 4, 2025, by Fabien Lafay, who reported an issue accessing a blue test. The problem was resolved alone by the customer, Victor Bollée, without any corrective action taken by the technical support team.\n\n**Chronological Table of Exchanges**\n\n| Transmitter | Type | Date | Contents | Visual elements |\n| --- | --- | --- | --- | --- |\n| Fabien Lafay (System) | Question | 03/04/2025 08:35:20 | Cannot access blue test | - |\n| Fabien Lafay (Email) | Answer | 03/04/2025 12:17:41 | Asks to check access to https://zk1.brg-lab.com/ and attaches reference image | Image.png (base64 encoded) |\n| Victor Bollée (Email) | Response | 03/04/2025 12:21:13 | Problem resolved alone, thanks for the response | - |\n\n**Image Analysis Summary**\n\nTwo images were analyzed:\n\n1. **image.png**: A screenshot of a technical support ticket interface, containing a base64 encoded string of characters that resembles an image.\n2. **Image_145435.png**: A corrupted or encoded string of characters, possibly intended to be decrypted or decoded before viewing.\n\n**Extracted Technical Details**\n\n* The base64 encoded string in **image.png** may contain technical information or error messages that could help diagnose the issue.\n* The encoded data in **Image_145435.png** appears to be a binary data block, which may require decryption or decoding to reveal its contents.\n\n**Recommendations**\n\n1. Decode the base64 strings in both images to retrieve the original image files.\n2. Verify if the images display correctly after decoding.\n3. Investigate potential encoding or decoding issues within the support ticket system.\n4. Check for any formatting errors or corruption in the support ticket interface.\n\nPlease provide further context or information about the support ticket issue to help with a more detailed analysis.", "metadata": { "ticket_id": "T11143", - "timestamp": "20250428_163255", + "timestamp": "20250428_170015", "source_agent": "AgentReportGenerator", "model_info": { "model": "llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0", diff --git a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/rapport_final_llama3-vision-90b-instruct_results.txt b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/rapport_final_llama3-vision-90b-instruct_results.txt index 236aaed..ebba5ef 100644 --- a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/rapport_final_llama3-vision-90b-instruct_results.txt +++ b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/rapport_final_llama3-vision-90b-instruct_results.txt @@ -3,30 +3,38 @@ RÉSULTATS DE L'ANALYSE RAPPORT_FINAL - TICKET T11143 ** Rapport croisé ** -**Résumé:** -Le client a rencontré un problème avec la connectivité de la base de données et a soumis un ticket d'assistance pour obtenir de l'aide. L'équipe d'assistance a répondu avec une demande d'informations supplémentaires pour résoudre le problème. +** Résumé de l'analyse des billets ** -** Tableau chronologique des échanges: ** +Le ticket de support T11143 a été ouvert le 4 mars 2025 par Fabien Lafay, qui a signalé un problème accès à un test bleu. Le problème a été résolu seul par le client, Victor Bollée, sans aucune mesure corrective prise par l'équipe d'assistance technique. + +** Tableau chronologique des échanges ** | Émetteur | Type | Date | Contenu | Éléments visuels | | --- | --- | --- | --- | --- | -| Client | Question | 2023-02-15 14:30 | "Erreur: Impossible de se connecter à la base de données" | Capture d'écran du message d'erreur, propriétés du système (version Java, OS, architecture) | -| Support | Réponse | 2023-02-15 15:00 | "Veuillez fournir plus d'informations sur votre configuration et les étapes que vous avez prises jusqu'à présent." | Aucun | -| Client | Réponse | 2023-02-15 15:30 | Chaîne codée en base64 (fichier image) du formulaire de soumission de ticket de support, y compris les champs de sujet et de description | Capture d'écran de l'interface de ticket de support, barre de navigation avec onglets (billets, base de connaissances, paramètres) | -| Support | Réponse | 2023-02-16 10:00 | "Merci d'avoir fourni les informations supplémentaires. Nous enquêterons sur le problème et nous reviendrons bientôt." | Aucun | +| Fabien Lafay (système) | Question | 03/04/2025 08:35:20 | Impossible d'accéder au test bleu | - | +| Fabien Lafay (e-mail) | Réponse | 03/04/2025 12:17:41 | Demande de vérifier l'accès à https://zk1.brg-lash.com/ et joint l'image de référence | Image.png (base64 encodé) | +| Victor Bollée (Courriel) | Réponse | 03/04/2025 12:21:13 | Problème résolu seul, merci pour la réponse | - | -** Contexte technique: ** +** Résumé de l'analyse d'image ** -* Le client utilise Java version 1.8.0_231 sur un système d'exploitation Windows 10 avec architecture x86_64. -* Le message d'erreur indique un problème de connectivité de la base de données. -* Le formulaire de soumission de ticket d'assistance comprend des champs pour le sujet, la description et la sélection de priorité / catégorie. -* La barre de navigation dans l'interface de ticket de support suggère que le système a une base de connaissances ou une section FAQ. +Deux images ont été analysées: -** Recommandations: ** +1. ** Image.png **: Une capture d'écran d'une interface de billets de support technique, contenant une chaîne de caractères codée Base64 qui ressemble à une image. +2. ** Image_145435.png **: Une chaîne de caractères corrompue ou codée, peut-être destinée à être décryptée ou décodée avant la visualisation. -* Demandez des informations supplémentaires au client sur sa configuration et sa configuration pour dépanner davantage le problème de connectivité de la base de données. -* Étudiez les solutions potentielles en fonction du message d'erreur fourni et des propriétés du système. -* Envisagez de fournir une solution de contournement temporaire ou un correctif pendant une solution permanente en cours de développement. +** Détails techniques extraits ** + +* La chaîne codée Base64 dans ** image.png ** peut contenir des informations techniques ou des messages d'erreur qui pourraient aider à diagnostiquer le problème. +* Les données codées dans ** Image_145435.png ** semble être un bloc de données binaire, qui peut nécessiter un décryptage ou un décodage pour révéler son contenu. + +** Recommandations ** + +1. Décoder les chaînes de base64 dans les deux images pour récupérer les fichiers d'image d'origine. +2. Vérifiez si les images s'affichent correctement après le décodage. +3. Enquêter sur les problèmes potentiels d'encodage ou de décodage dans le système de billets de support. +4. Vérifiez toutes les erreurs de formatage ou corruption dans l'interface de ticket de support. + +Veuillez fournir un contexte ou des informations supplémentaires sur le problème des billets d'assistance pour aider à une analyse plus détaillée. ================================================================================ diff --git a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/tri_image_llama3-vision-90b-instruct_results.json b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/tri_image_llama3-vision-90b-instruct_results.json index a2745c4..bf96c05 100644 --- a/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/tri_image_llama3-vision-90b-instruct_results.json +++ b/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/tri_image_llama3-vision-90b-instruct_results.json @@ -5,9 +5,9 @@ "raw_response": "Yes.\n\nThis image appears to be a technical screenshot of an Apache Tomcat server setup, which is relevant for a technical support issue related to the BRG_Lab software from CBAO enterprise. The text detected in the image (OCR) provides information about the Tomcat installation and configuration, which could be useful for troubleshooting or setup purposes.", "ocr_used": true, "metadata": { - "image_path": "output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png", + "image_path": "/home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png", "image_name": "image.png", - "timestamp": "20250428_162458", + "timestamp": "20250428_165257", "model_info": { "model": "llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0", "temperature": 0.1, @@ -20,13 +20,13 @@ }, { "is_relevant": true, - "reason": "Yes\nThis image appears to be a technical screenshot of the BRG_Lab software, showing a specific page related to concrete testing and material properties. The text detected in the image (OCR) also suggests that it is a legitimate technical document or record from the software.", - "raw_response": "Yes\nThis image appears to be a technical screenshot of the BRG_Lab software, showing a specific page related to concrete testing and material properties. The text detected in the image (OCR) also suggests that it is a legitimate technical document or record from the software.", + "reason": "Yes.\n\nThis image appears to be a technical screenshot of the BRG_Lab software, specifically showing a page related to concrete testing and sample management. The text detected in the image (OCR) mentions specific features and fields relevant to the software's functionality, such as \"Echantillion n °\" (sample number), \"Sand material\", and \"CARRIERE ADCEG\". This suggests that the image is indeed relevant for a technical support issue related to the BRG_Lab software.", + "raw_response": "Yes.\n\nThis image appears to be a technical screenshot of the BRG_Lab software, specifically showing a page related to concrete testing and sample management. The text detected in the image (OCR) mentions specific features and fields relevant to the software's functionality, such as \"Echantillion n °\" (sample number), \"Sand material\", and \"CARRIERE ADCEG\". This suggests that the image is indeed relevant for a technical support issue related to the BRG_Lab software.", "ocr_used": true, "metadata": { - "image_path": "output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png", + "image_path": "/home/fgras-ca/llm-ticket3/output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png", "image_name": "image_145435.png", - "timestamp": "20250428_162514", + "timestamp": "20250428_165324", "model_info": { "model": "llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0", "temperature": 0.1, @@ -39,13 +39,13 @@ }, { "is_relevant": false, - "reason": "No\n\nThe image appears to be a jumbled collection of characters and does not resemble a technical screenshot, error message, configuration screen, or system log related to the BRG_Lab software from CBAO enterprise. 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The text detected in the image (OCR) also suggests that it is a legitimate technical document or record from the software. +Yes. + +This image appears to be a technical screenshot of the BRG_Lab software, specifically showing a page related to concrete testing and sample management. The text detected in the image (OCR) mentions specific features and fields relevant to the software's functionality, such as "Echantillion n °" (sample number), "Sand material", and "CARRIERE ADCEG". This suggests that the image is indeed relevant for a technical support issue related to the BRG_Lab software. ---------------------------------------- @@ -20,7 +21,7 @@ This image appears to be a technical screenshot of the BRG_Lab software, showing No -The image appears to be a jumbled collection of characters and does not resemble a technical screenshot, error message, configuration screen, or system log related to the BRG_Lab software from CBAO enterprise. It seems to be corrupted or unrelated to the topic at hand. +The image appears to be a corrupted or encoded string of characters, rather than an actual screenshot or technical image related to the BRG_Lab software. It does not contain any visible information that would be relevant for troubleshooting or technical support purposes. ---------------------------------------- diff --git a/reports/T11143/rapport_final_T11143.txt b/reports/T11143/rapport_final_T11143.txt index 9482d90..573b404 100644 --- a/reports/T11143/rapport_final_T11143.txt +++ b/reports/T11143/rapport_final_T11143.txt @@ -1,26 +1,34 @@ ** Rapport croisé ** -**Résumé:** -Le client a rencontré un problème avec la connectivité de la base de données et a soumis un ticket d'assistance pour obtenir de l'aide. L'équipe d'assistance a répondu avec une demande d'informations supplémentaires pour résoudre le problème. +** Résumé de l'analyse des billets ** -** Tableau chronologique des échanges: ** +Le ticket de support T11143 a été ouvert le 4 mars 2025 par Fabien Lafay, qui a signalé un problème accès à un test bleu. Le problème a été résolu seul par le client, Victor Bollée, sans aucune mesure corrective prise par l'équipe d'assistance technique. + +** Tableau chronologique des échanges ** | Émetteur | Type | Date | Contenu | Éléments visuels | | --- | --- | --- | --- | --- | -| Client | Question | 2023-02-15 14:30 | "Erreur: Impossible de se connecter à la base de données" | Capture d'écran du message d'erreur, propriétés du système (version Java, OS, architecture) | -| Support | Réponse | 2023-02-15 15:00 | "Veuillez fournir plus d'informations sur votre configuration et les étapes que vous avez prises jusqu'à présent." | Aucun | -| Client | Réponse | 2023-02-15 15:30 | Chaîne codée en base64 (fichier image) du formulaire de soumission de ticket de support, y compris les champs de sujet et de description | Capture d'écran de l'interface de ticket de support, barre de navigation avec onglets (billets, base de connaissances, paramètres) | -| Support | Réponse | 2023-02-16 10:00 | "Merci d'avoir fourni les informations supplémentaires. Nous enquêterons sur le problème et nous reviendrons bientôt." | Aucun | +| Fabien Lafay (système) | Question | 03/04/2025 08:35:20 | Impossible d'accéder au test bleu | - | +| Fabien Lafay (e-mail) | Réponse | 03/04/2025 12:17:41 | Demande de vérifier l'accès à https://zk1.brg-lash.com/ et joint l'image de référence | Image.png (base64 encodé) | +| Victor Bollée (Courriel) | Réponse | 03/04/2025 12:21:13 | Problème résolu seul, merci pour la réponse | - | -** Contexte technique: ** +** Résumé de l'analyse d'image ** -* Le client utilise Java version 1.8.0_231 sur un système d'exploitation Windows 10 avec architecture x86_64. -* Le message d'erreur indique un problème de connectivité de la base de données. -* Le formulaire de soumission de ticket d'assistance comprend des champs pour le sujet, la description et la sélection de priorité / catégorie. -* La barre de navigation dans l'interface de ticket de support suggère que le système a une base de connaissances ou une section FAQ. +Deux images ont été analysées: -** Recommandations: ** +1. ** Image.png **: Une capture d'écran d'une interface de billets de support technique, contenant une chaîne de caractères codée Base64 qui ressemble à une image. +2. ** Image_145435.png **: Une chaîne de caractères corrompue ou codée, peut-être destinée à être décryptée ou décodée avant la visualisation. -* Demandez des informations supplémentaires au client sur sa configuration et sa configuration pour dépanner davantage le problème de connectivité de la base de données. -* Étudiez les solutions potentielles en fonction du message d'erreur fourni et des propriétés du système. -* Envisagez de fournir une solution de contournement temporaire ou un correctif pendant une solution permanente en cours de développement. \ No newline at end of file +** Détails techniques extraits ** + +* La chaîne codée Base64 dans ** image.png ** peut contenir des informations techniques ou des messages d'erreur qui pourraient aider à diagnostiquer le problème. +* Les données codées dans ** Image_145435.png ** semble être un bloc de données binaire, qui peut nécessiter un décryptage ou un décodage pour révéler son contenu. + +** Recommandations ** + +1. Décoder les chaînes de base64 dans les deux images pour récupérer les fichiers d'image d'origine. +2. Vérifiez si les images s'affichent correctement après le décodage. +3. Enquêter sur les problèmes potentiels d'encodage ou de décodage dans le système de billets de support. +4. Vérifiez toutes les erreurs de formatage ou corruption dans l'interface de ticket de support. + +Veuillez fournir un contexte ou des informations supplémentaires sur le problème des billets d'assistance pour aider à une analyse plus détaillée. \ No newline at end of file