Ladebeze66/llm_ticket3
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agents/llama_vision/agent_image_analyser.py
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@ -295,9 +295,14 @@ Structure your analysis clearly with headers and bullet points.
# Analyser l'image avec le LLM # Analyser l'image avec le LLM
if not hasattr(self.llm, "interroger_avec_image"): if not hasattr(self.llm, "interroger_avec_image"):
return self._erreur("Le modèle ne supporte pas l'analyse d'images", image_path) return self._erreur("Le modèle ne supporte pas l'analyse d'images", image_path)
logger.info(f"[LANGUE] Envoi d'une requête en anglais au modèle avec une image: {os.path.basename(image_path)}")
logger.info(f"[LANGUE] Taille du prompt en anglais: {len(prompt)} caractères")
response = self.llm.interroger_avec_image(image_path, prompt) response = self.llm.interroger_avec_image(image_path, prompt)
logger.info(f"[LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: {len(response)} caractères")
if self._verifier_reponse_invalide(response): if self._verifier_reponse_invalide(response):
return self._erreur("Réponse du modèle invalide", image_path, response) return self._erreur("Réponse du modèle invalide", image_path, response)
@ -318,7 +323,10 @@ Structure your analysis clearly with headers and bullet points.
# Traduire la réponse en français # Traduire la réponse en français
logger.info(f"[TRADUCTION] Traduction de la réponse d'analyse d'image de EN vers FR")
logger.info(f"[TRADUCTION] Taille de la réponse en anglais: {len(response)} caractères")
response_fr = en_to_fr(response) response_fr = en_to_fr(response)
logger.info(f"[TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: {len(response_fr)} caractères")
# Construire le résultat # Construire le résultat
result = { result = {
@ -338,12 +346,14 @@ Structure your analysis clearly with headers and bullet points.
# Extraire les URLs trouvées dans la réponse # Extraire les URLs trouvées dans la réponse
urls = self._extraire_urls(response) urls = self._extraire_urls(response)
if urls: if urls:
logger.info(f"[ANALYSE] {len(urls)} URLs extraites de l'analyse: {urls}")
result["urls"] = urls result["urls"] = urls
# Ajouter au collecteur de résultats # Ajouter au collecteur de résultats
self.resultats.append(result) self.resultats.append(result)
logger.debug(f"Résultat de l'analyse pour l'image {image_path}: {result}") logger.debug(f"Résultat de l'analyse pour l'image {image_path}: {result}")
logger.info(f"[LANGUES] Résultat d'analyse disponible en deux langues: EN et FR")
return result return result

19
agents/llama_vision/agent_report_generator.py
View File

@ -171,20 +171,30 @@ Stay strictly factual. Make no assumptions. Do not suggest steps or interpretati
if need_translation: if need_translation:
# Add explicit marker and translate prompt # Add explicit marker and translate prompt
prompt_en = f"[ENGLISH RESPONSE REQUESTED]\n\n{fr_to_en(prompt)}" logger.info(f"[LANGUE] Le modèle '{model_name}' nécessite une entrée en anglais")
logger.info(f"Translating prompt to English for LlamaVision ({len(prompt_en)} characters)") logger.info(f"[TRADUCTION] Traduction du prompt FR → EN pour {ticket_id}")
logger.info(f"[TRADUCTION] Taille du prompt original en français: {len(prompt)} caractères")
translated_prompt = fr_to_en(prompt)
prompt_en = f"[ENGLISH RESPONSE REQUESTED]\n\n{translated_prompt}"
logger.info(f"[TRADUCTION] Taille du prompt traduit en anglais: {len(prompt_en)} caractères")
else: else:
logger.info(f"[LANGUE] Le modèle '{model_name}' accepte une entrée en français, aucune traduction nécessaire")
prompt_en = prompt prompt_en = prompt
print(f"Analysis in progress for ticket {ticket_id}...") print(f"Analysis in progress for ticket {ticket_id}...")
logger.info(f"[LANGUE] Envoi du prompt {'en anglais' if need_translation else 'en français'} au modèle")
response = self.llm.interroger(prompt_en) response = self.llm.interroger(prompt_en)
logger.info(f"[LANGUE] Réponse reçue du modèle {'en anglais' if need_translation else 'en français'}: {len(response)} caractères")
# Translate response to French if necessary # Translate response to French if necessary
if need_translation: if need_translation:
logger.info(f"[TRADUCTION] Traduction de la réponse EN → FR pour compatibilité")
logger.info(f"[TRADUCTION] Taille de la réponse originale en anglais: {len(response)} caractères")
response_fr = en_to_fr(response) response_fr = en_to_fr(response)
logger.info(f"Translating response to French ({len(response_fr)} characters)") logger.info(f"[TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: {len(response_fr)} caractères")
else: else:
response_fr = response response_fr = response
logger.info(f"[LANGUE] La réponse est déjà en français, aucune traduction nécessaire")
print(f"Analysis completed: {len(response_fr)} characters") print(f"Analysis completed: {len(response_fr)} characters")
logger.debug(f"Response received ({len(response_fr)} characters): {response_fr[:500]}...") logger.debug(f"Response received ({len(response_fr)} characters): {response_fr[:500]}...")
@ -203,7 +213,8 @@ Stay strictly factual. Make no assumptions. Do not suggest steps or interpretati
"model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))), "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))),
**getattr(self.llm, "params", {}) **getattr(self.llm, "params", {})
}, },
"language": "en-fr" if need_translation else "fr" # Indicates the language used "language": "en-fr" if need_translation else "fr", # Indicates the language used
"is_translated": need_translation
} }
} }

21
agents/llama_vision/agent_ticket_analyser.py
View File

@ -193,34 +193,44 @@ IMPORTANT: All responses should be in English. Translation to French will be han
# Vérifier d'abord si content_en existe dans les données du ticket # Vérifier d'abord si content_en existe dans les données du ticket
if "content_en" in ticket_data: if "content_en" in ticket_data:
logger.info(f"Utilisation du contenu déjà traduit pour le ticket {ticket_id}") logger.info(f"[LANGUE] Utilisation du contenu déjà traduit en anglais pour le ticket {ticket_id}")
ticket_content_en = ticket_data["content_en"] ticket_content_en = ticket_data["content_en"]
is_translated = True is_translated = True
# Si le contenu est déjà marqué comme étant en anglais # Si le contenu est déjà marqué comme étant en anglais
elif ticket_data.get("is_english", False): elif ticket_data.get("is_english", False):
logger.info(f"Le contenu est déjà en anglais pour le ticket {ticket_id}") logger.info(f"[LANGUE] Le contenu du ticket {ticket_id} est déjà en anglais")
ticket_content_en = ticket_content ticket_content_en = ticket_content
else: else:
# Traduire le contenu en anglais pour l'analyse # Traduire le contenu en anglais pour l'analyse
logger.info(f"Traduction du contenu du ticket {ticket_id} en anglais") 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) ticket_content_en = fr_to_en(ticket_content)
is_translated = True is_translated = True
logger.info(f"Traduction terminée, {len(ticket_content_en)} caractères") logger.info(f"[TRADUCTION] Traduction terminée, résultat: {len(ticket_content_en)} caractères")
# Générer le prompt d'analyse avec le contenu en anglais # 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}) 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 # 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) response_en = self.llm.interroger(prompt)
logger.info(f"[LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: {len(response_en)} caractères")
# Extraire les URLs de la réponse # Extraire les URLs de la réponse
urls = self._extraire_urls(response_en) urls = self._extraire_urls(response_en)
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 # Ajouter un marqueur pour indiquer le début et la fin de l'analyse en anglais
response_en_marked = "<!-- ENGLISH ANALYSIS START -->\n\n" + response_en + "\n\n<!-- ENGLISH ANALYSIS END -->" response_en_marked = "<!-- ENGLISH ANALYSIS START -->\n\n" + response_en + "\n\n<!-- ENGLISH ANALYSIS END -->"
# Traduire la réponse en français pour la cohérence du pipeline # 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) 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 # Ajouter un marqueur pour indiquer le début et la fin de la traduction
response_fr_marked = "<!-- FRENCH TRANSLATION START -->\n\n" + response_fr + "\n\n<!-- FRENCH TRANSLATION END -->" response_fr_marked = "<!-- FRENCH TRANSLATION START -->\n\n" + response_fr + "\n\n<!-- FRENCH TRANSLATION END -->"
@ -246,6 +256,9 @@ IMPORTANT: All responses should be in English. Translation to French will be han
} }
} }
logger.info(f"[LANGUES] Résultat d'analyse disponible en deux langues: EN et FR")
logger.info(f"[LANGUES] Traduction du contenu original: {is_translated}")
# Sauvegarder les données avec un chemin explicite # Sauvegarder les données avec un chemin explicite
try: try:
# Déterminer le répertoire ticket # Déterminer le répertoire ticket

291
orchestrator_llama.log
View File

@ -1,22 +1,22 @@
2025-04-25 15:37:04,816 - MainLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle LlamaVision: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 2025-04-25 15:52:49,079 - MainLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle LlamaVision: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0
2025-04-25 15:37:04,816 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (English-only mode) 2025-04-25 15:52:49,079 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (English-only mode)
2025-04-25 15:37:04,816 - MainLlamaVision - INFO - Nom normalisé du modèle: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0 2025-04-25 15:52:49,079 - MainLlamaVision - INFO - Nom normalisé du modèle: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
2025-04-25 15:37:04,816 - MainLlamaVision - INFO - Création des agents avec LlamaVision 2025-04-25 15:52:49,079 - MainLlamaVision - INFO - Création des agents avec LlamaVision
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de tous les agents avec instances LLM indépendantes (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de tous les agents avec instances LLM indépendantes (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0)
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0) 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0)
2025-04-25 15:37:04,816 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (English-only mode) 2025-04-25 15:52:49,079 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (English-only mode)
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de tickets (llama_vision) 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de tickets (llama_vision)
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentTicketAnalyser - INFO - AgentTicketAnalyser initialisé 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentTicketAnalyser - INFO - AgentTicketAnalyser initialisé
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de tri des images (llama_vision) 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de tri des images (llama_vision)
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentImageSorter - INFO - AgentImageSorter (llama_vision) initialisé 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentImageSorter - INFO - AgentImageSorter (llama_vision) initialisé
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent d'analyse des images (llama_vision) 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent d'analyse des images (llama_vision)
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentImageAnalyser - INFO - AgentImageAnalyser initialized 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentImageAnalyser - INFO - AgentImageAnalyser initialized
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de génération de rapports (llama_vision) 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de génération de rapports (llama_vision)
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentReportGenerator - INFO - LlamaVision mode detected: using English system prompt 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentReportGenerator - INFO - LlamaVision mode detected: using English system prompt
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentReportGenerator - INFO - AgentReportGenerator initialized 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentReportGenerator - INFO - AgentReportGenerator initialized
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent d'OCR visuel (llama_vision) 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent d'OCR visuel (llama_vision)
2025-04-25 15:37:04,816 - AgentVisionOCR - INFO - AgentVisionOCR initialisé 2025-04-25 15:52:49,079 - AgentVisionOCR - INFO - AgentVisionOCR initialisé
2025-04-25 15:37:04,816 - MainLlamaVision - INFO - Configuration: { 2025-04-25 15:52:49,079 - MainLlamaVision - INFO - Configuration: {
"dedup_enabled": true, "dedup_enabled": true,
"dedup_threshold": 5, "dedup_threshold": 5,
"save_results": false, "save_results": false,
@ -26,23 +26,40 @@
"english_only": true, "english_only": true,
"model_name": "llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0" "model_name": "llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0"
} }
2025-04-25 15:37:04,816 - MainLlamaVision - INFO - Création de l'orchestrateur pour le ticket T11143 2025-04-25 15:52:49,080 - MainLlamaVision - INFO - Création de l'orchestrateur pour le ticket T11143
2025-04-25 15:37:04,816 - 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, 'english_only': True, 'model_name': 'llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0'} 2025-04-25 15:52:49,080 - 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, 'english_only': True, 'model_name': 'llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0'}
2025-04-25 15:37:04,816 - MainLlamaVision - INFO - Démarrage de l'analyse du ticket T11143 2025-04-25 15:52:49,080 - MainLlamaVision - INFO - Démarrage de l'analyse du ticket T11143
2025-04-25 15:37:04,816 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement du ticket T11143 2025-04-25 15:52:49,080 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement du ticket T11143
2025-04-25 15:37:04,817 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Utilisation du modèle: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0 2025-04-25 15:52:49,080 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Utilisation du modèle: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
2025-04-25 15:37:04,817 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Données du ticket chargées depuis output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/T11143_rapport.json avec 3 messages 2025-04-25 15:52:49,080 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Données du ticket chargées depuis output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/T11143_rapport.json avec 3 messages
2025-04-25 15:37:04,817 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traduction du contenu du ticket T11143 en anglais 2025-04-25 15:52:49,080 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Début de traduction du contenu du ticket T11143 (FR → EN)
2025-04-25 15:37:05,067 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traduction terminée: 984 caractères 2025-04-25 15:52:49,080 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Taille du contenu original: 1088 caractères
2025-04-25 15:37:05,068 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Exécution de l'agent d'analyse de ticket pour T11143 2025-04-25 15:52:49,080 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction du contenu original en anglais via fr_to_en
2025-04-25 15:37:05,068 - AgentTicketAnalyser - INFO - Utilisation du contenu déjà traduit pour le ticket T11143 2025-04-25 15:52:49,080 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Traduction de 1088 caractères
2025-04-25 15:38:26,980 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse du ticket terminée: 1293 caractères 2025-04-25 15:52:49,367 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Résultat obtenu de 984 caractères
2025-04-25 15:38:26,993 - OrchestratorLlamaVision - INFO - 6 images trouvées dans output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments 2025-04-25 15:52:49,367 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction terminée: 984 caractères
2025-04-25 15:38:27,201 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement OCR de 4 images 2025-04-25 15:52:49,367 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] La clé 'content_en' sera utilisée par les agents pour l'analyse en anglais
2025-04-25 15:38:27,201 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png (langue: auto) 2025-04-25 15:52:49,367 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Exécution de l'agent d'analyse de ticket pour T11143
2025-04-25 15:38:29,950 - OCR - INFO - Langue détectée: eng 2025-04-25 15:52:49,367 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUE] Utilisation du contenu déjà traduit en anglais pour le ticket T11143
2025-04-25 15:38:30,601 - OCR - WARNING - Impossible de sauvegarder les fichiers de débogage: cannot write mode RGBA as JPEG 2025-04-25 15:52:49,367 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUE] Génération du prompt d'analyse en anglais
2025-04-25 15:38:30,601 - OCR - INFO - OCR réussi [output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png] — 1347 caractères: Apache Tomcat x + 2025-04-25 15:52:49,367 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUE] Taille du prompt en anglais: 1446 caractères
2025-04-25 15:52:49,367 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUE] Envoi du prompt en anglais au modèle pour analyse du ticket T11143
2025-04-25 15:54:16,704 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: 1194 caractères
2025-04-25 15:54:16,706 - 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']
2025-04-25 15:54:16,707 - AgentTicketAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Traduction de la réponse d'analyse du ticket de EN vers FR
2025-04-25 15:54:16,707 - AgentTicketAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse en anglais: 1194 caractères
2025-04-25 15:54:16,707 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 1194 caractères
2025-04-25 15:54:16,976 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 1293 caractères
2025-04-25 15:54:16,976 - AgentTicketAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: 1293 caractères
2025-04-25 15:54:16,976 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUES] Résultat d'analyse disponible en deux langues: EN et FR
2025-04-25 15:54:16,976 - AgentTicketAnalyser - INFO - [LANGUES] Traduction du contenu original: True
2025-04-25 15:54:16,979 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse du ticket terminée: 1293 caractères
2025-04-25 15:54:16,992 - OrchestratorLlamaVision - INFO - 6 images trouvées dans output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments
2025-04-25 15:54:17,207 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement OCR de 4 images
2025-04-25 15:54:17,207 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png (langue: auto)
2025-04-25 15:54:19,926 - OCR - INFO - Langue détectée: eng
2025-04-25 15:54:20,580 - OCR - WARNING - Impossible de sauvegarder les fichiers de débogage: cannot write mode RGBA as JPEG
2025-04-25 15:54:20,580 - OCR - INFO - OCR réussi [output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png] — 1347 caractères: Apache Tomcat x +
GC @ 2 zk1.brg-lab.com GC @ 2 zk1.brg-lab.com
@ -51,65 +68,145 @@ GC @ 2 zk1.brg-lab.com
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2025-04-25 15:38:31,141 - Translate - INFO - Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour image.png 2025-04-25 15:54:20,581 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR pour image.png (FR → EN)
2025-04-25 15:38:31,141 - Translate - INFO - Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour image.png 2025-04-25 15:54:20,581 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR original (FR): 1347 caractères
2025-04-25 15:38:31,141 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour image.png: 1347 caractères (en) 2025-04-25 15:54:20,581 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Traduction de 1347 caractères
2025-04-25 15:38:31,141 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png (langue: auto) 2025-04-25 15:54:20,752 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Résultat obtenu de 1328 caractères
2025-04-25 15:38:32,223 - OCR - INFO - Langue détectée: fra 2025-04-25 15:54:20,752 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR traduit (EN): 1328 caractères
2025-04-25 15:38:32,502 - OCR - INFO - Images prétraitées et résultat OCR sauvegardés dans debug_ocr 2025-04-25 15:54:20,752 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR inverse pour validation (EN → FR)
2025-04-25 15:38:32,502 - OCR - INFO - OCR réussi [output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png] — 373 caractères: C3 giraudbrg-lobicom/BRG-LAB/PAGE programmetssai/zEAAAHEVNGOAA 2025-04-25 15:54:20,752 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 1328 caractères
2025-04-25 15:54:20,933 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 1499 caractères
2025-04-25 15:54:20,933 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR retraduit (FR): 1499 caractères
2025-04-25 15:54:20,933 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour image.png
2025-04-25 15:54:20,933 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR=1347 caractères, OCR EN=1328 caractères, OCR EN→FR=1499 caractères
2025-04-25 15:54:20,933 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction
2025-04-25 15:54:20,934 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/image.png.json
2025-04-25 15:54:20,934 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/ocr_traduction.txt
2025-04-25 15:54:20,934 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour image.png: 1347 caractères (en)
2025-04-25 15:54:20,934 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png (langue: auto)
2025-04-25 15:54:22,038 - OCR - INFO - Langue détectée: fra
2025-04-25 15:54:22,330 - OCR - INFO - Images prétraitées et résultat OCR sauvegardés dans debug_ocr
2025-04-25 15:54:22,330 - OCR - INFO - OCR réussi [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 © ... BRGLAS CD Béton CD Foumasew tubo © ...
2025-04-25 15:38:32,887 - Translate - INFO - Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour image_145435.png 2025-04-25 15:54:22,330 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR pour image_145435.png (FR → EN)
2025-04-25 15:38:32,888 - Translate - INFO - Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour image_145435.png 2025-04-25 15:54:22,330 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR original (FR): 373 caractères
2025-04-25 15:38:32,888 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour image_145435.png: 373 caractères (fr) 2025-04-25 15:54:22,330 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Traduction de 373 caractères
2025-04-25 15:38:32,888 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg (langue: auto) 2025-04-25 15:54:22,540 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Résultat obtenu de 367 caractères
2025-04-25 15:38:34,803 - OCR - INFO - Langue détectée: fra 2025-04-25 15:54:22,541 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR traduit (EN): 367 caractères
2025-04-25 15:38:35,926 - OCR - WARNING - OCR vide (aucun texte détecté) pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg 2025-04-25 15:54:22,541 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR inverse pour validation (EN → FR)
2025-04-25 15:38:35,927 - Translate - INFO - Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg 2025-04-25 15:54:22,541 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 367 caractères
2025-04-25 15:38:35,927 - Translate - INFO - Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg 2025-04-25 15:54:22,751 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 378 caractères
2025-04-25 15:38:35,927 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg: 0 caractères (unknown) 2025-04-25 15:54:22,751 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR retraduit (FR): 378 caractères
2025-04-25 15:38:35,927 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (langue: auto) 2025-04-25 15:54:22,751 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour image_145435.png
2025-04-25 15:38:35,927 - OCR - ERROR - Erreur lors du prétraitement de l'image output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif: image has wrong mode 2025-04-25 15:54:22,751 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR=373 caractères, OCR EN=367 caractères, OCR EN→FR=378 caractères
2025-04-25 15:38:36,164 - OCR - INFO - Langue détectée: fra 2025-04-25 15:54:22,751 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction
2025-04-25 15:38:36,269 - OCR - WARNING - OCR vide (aucun texte détecté) pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif 2025-04-25 15:54:22,752 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/image_145435.png.json
2025-04-25 15:38:36,269 - Translate - INFO - Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif 2025-04-25 15:54:22,752 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/ocr_traduction.txt
2025-04-25 15:38:36,269 - Translate - INFO - Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif 2025-04-25 15:54:22,752 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour image_145435.png: 373 caractères (fr)
2025-04-25 15:38:36,269 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif: 0 caractères (unknown) 2025-04-25 15:54:22,752 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg (langue: auto)
2025-04-25 15:38:36,269 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement de 4 images uniques avec l'agent de tri 2025-04-25 15:54:24,659 - OCR - INFO - Langue détectée: fra
2025-04-25 15:39:23,834 - AgentImageSorter - WARNING - Image trop petite: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (1x1) 2025-04-25 15:54:25,849 - OCR - WARNING - OCR vide (aucun texte détecté) pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg
2025-04-25 15:39:23,835 - AgentImageSorter - INFO - Sauvegarde de 4 résultats de tri d'images 2025-04-25 15:54:25,850 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg (FR → EN)
2025-04-25 15:39:23,836 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Sauvegarde groupée de 4 résultats de tri d'images effectuée 2025-04-25 15:54:25,850 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR original (FR): 0 caractères
2025-04-25 15:39:23,836 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Début de l'analyse des images avec 2 images pertinentes 2025-04-25 15:54:25,850 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR traduit (EN): 0 caractères
2025-04-25 15:39:23,836 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse de l'image: image.png 2025-04-25 15:54:25,850 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR inverse pour validation (EN → FR)
2025-04-25 15:39:23,836 - AgentImageAnalyser - INFO - Analyzing image: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png 2025-04-25 15:54:25,850 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR retraduit (FR): 0 caractères
2025-04-25 15:41:09,003 - AgentImageAnalyser - INFO - Model name used for logging: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0 2025-04-25 15:54:25,850 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg
2025-04-25 15:41:09,473 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse terminée pour image.png 2025-04-25 15:54:25,850 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR=0 caractères, OCR EN=0 caractères, OCR EN→FR=0 caractères
2025-04-25 15:41:09,473 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse de l'image: image_145435.png 2025-04-25 15:54:25,850 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction
2025-04-25 15:41:09,473 - AgentImageAnalyser - INFO - Analyzing image: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png 2025-04-25 15:54:25,850 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg.json
2025-04-25 15:43:20,337 - AgentImageAnalyser - INFO - Model name used for logging: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0 2025-04-25 15:54:25,850 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/ocr_traduction.txt
2025-04-25 15:43:20,564 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse terminée pour image_145435.png 2025-04-25 15:54:25,850 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg: 0 caractères (unknown)
2025-04-25 15:43:20,564 - AgentImageAnalyser - INFO - Sauvegarde de 2 résultats d'analyse d'images 2025-04-25 15:54:25,850 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (langue: auto)
2025-04-25 15:43:20,564 - AgentImageAnalyser - INFO - Utilisation du nom de modèle normalisé depuis LLM: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0 2025-04-25 15:54:25,850 - OCR - ERROR - Erreur lors du prétraitement de l'image output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif: image has wrong mode
2025-04-25 15:43:20,564 - AgentImageAnalyser - INFO - Modèle utilisé pour sauvegarder les résultats: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0 2025-04-25 15:54:26,096 - OCR - INFO - Langue détectée: fra
2025-04-25 15:43:20,566 - AgentImageAnalyser - INFO - Fichiers d'analyse d'images trouvés après sauvegarde: ['analyse_image_llama3-vision-90b-instruct_results.json'] 2025-04-25 15:54:26,209 - OCR - WARNING - OCR vide (aucun texte détecté) pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif
2025-04-25 15:43:20,566 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Sauvegarde des résultats d'analyse d'images via sauvegarder_resultats 2025-04-25 15:54:26,209 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (FR → EN)
2025-04-25 15:43:20,567 - 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... 2025-04-25 15:54:26,209 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR original (FR): 0 caractères
2025-04-25 15:43:20,567 - AgentReportGenerator - INFO - Validation for T11143: OK, 2 images analyzed out of 4 images 2025-04-25 15:54:26,209 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR traduit (EN): 0 caractères
2025-04-25 15:43:20,567 - AgentReportGenerator - INFO - Number of images to analyze: 4 2025-04-25 15:54:26,209 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Traduction OCR inverse pour validation (EN → FR)
2025-04-25 15:43:20,567 - AgentReportGenerator - INFO - Adding analysis of image image.png (2 characters) 2025-04-25 15:54:26,209 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [TRADUCTION] Texte OCR retraduit (FR): 0 caractères
2025-04-25 15:43:20,567 - AgentReportGenerator - INFO - Adding analysis of image image_145435.png (2 characters) 2025-04-25 15:54:26,209 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif
2025-04-25 15:43:20,567 - AgentReportGenerator - WARNING - Image 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg without analysis 2025-04-25 15:54:26,209 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR=0 caractères, OCR EN=0 caractères, OCR EN→FR=0 caractères
2025-04-25 15:43:20,568 - AgentReportGenerator - WARNING - Image a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif without analysis 2025-04-25 15:54:26,209 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction
2025-04-25 15:43:20,568 - AgentReportGenerator - INFO - Size of ticket analysis: 6 characters 2025-04-25 15:54:26,209 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif.json
2025-04-25 15:43:20,568 - AgentReportGenerator - INFO - Size of image block: 11239 characters 2025-04-25 15:54:26,209 - Translate - INFO - [SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/ocr_traduction.txt
2025-04-25 15:43:20,568 - AgentReportGenerator - DEBUG - Generated prompt (17201 characters): Voici les données d'analyse pour un ticket de support : 2025-04-25 15:54:26,209 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif: 0 caractères (unknown)
2025-04-25 15:54:26,209 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement de 4 images uniques avec l'agent de tri
2025-04-25 15:54:26,209 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Transmission à l'agent de tri: image=image.png, OCR EN=1328 caractères
2025-04-25 15:54:45,174 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Transmission à l'agent de tri: image=image_145435.png, OCR EN=367 caractères
2025-04-25 15:55:01,616 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Transmission à l'agent de tri: image=543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg, OCR EN=0 caractères
2025-04-25 15:55:13,485 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Transmission à l'agent de tri: image=a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif, OCR EN=0 caractères
2025-04-25 15:55:13,487 - AgentImageSorter - WARNING - Image trop petite: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (1x1)
2025-04-25 15:55:13,487 - AgentImageSorter - INFO - Sauvegarde de 4 résultats de tri d'images
2025-04-25 15:55:13,489 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Sauvegarde groupée de 4 résultats de tri d'images effectuée
2025-04-25 15:55:13,489 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Début de l'analyse des images avec 2 images pertinentes
2025-04-25 15:55:13,489 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Analyse de l'image: image.png
2025-04-25 15:55:13,489 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Contexte transmis: ticket_analysis=True, OCR_FR=1347, OCR_EN=1328
2025-04-25 15:55:13,489 - AgentImageAnalyser - INFO - Analyzing image: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png
2025-04-25 15:55:13,489 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Envoi d'une requête en anglais au modèle avec une image: image.png
2025-04-25 15:55:13,489 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Taille du prompt en anglais: 3195 caractères
2025-04-25 15:56:58,579 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: 2361 caractères
2025-04-25 15:56:58,579 - AgentImageAnalyser - INFO - Model name used for logging: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
2025-04-25 15:56:58,579 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Traduction de la réponse d'analyse d'image de EN vers FR
2025-04-25 15:56:58,579 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse en anglais: 2361 caractères
2025-04-25 15:56:58,579 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 2361 caractères
2025-04-25 15:56:58,959 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 2752 caractères
2025-04-25 15:56:58,959 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: 2752 caractères
2025-04-25 15:56:58,959 - AgentImageAnalyser - INFO - [ANALYSE] 2 URLs extraites de l'analyse: ['https://zk1.brg-lab.com', 'https://zk1.brg-lab.com/']
2025-04-25 15:56:58,959 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUES] Résultat d'analyse disponible en deux langues: EN et FR
2025-04-25 15:56:58,959 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse terminée pour image.png
2025-04-25 15:56:58,959 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Analyse de l'image: image_145435.png
2025-04-25 15:56:58,959 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Contexte transmis: ticket_analysis=True, OCR_FR=373, OCR_EN=367
2025-04-25 15:56:58,959 - AgentImageAnalyser - INFO - Analyzing image: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png
2025-04-25 15:56:58,960 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Envoi d'une requête en anglais au modèle avec une image: image_145435.png
2025-04-25 15:56:58,960 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Taille du prompt en anglais: 2241 caractères
2025-04-25 15:59:09,101 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: 2724 caractères
2025-04-25 15:59:09,102 - AgentImageAnalyser - INFO - Model name used for logging: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
2025-04-25 15:59:09,102 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Traduction de la réponse d'analyse d'image de EN vers FR
2025-04-25 15:59:09,102 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse en anglais: 2724 caractères
2025-04-25 15:59:09,102 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 2724 caractères
2025-04-25 15:59:09,312 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 3060 caractères
2025-04-25 15:59:09,312 - AgentImageAnalyser - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: 3060 caractères
2025-04-25 15:59:09,312 - AgentImageAnalyser - INFO - [ANALYSE] 2 URLs extraites de l'analyse: ['https://zk1.brg-lab.com', 'https://zk1.brg-lab.com/']
2025-04-25 15:59:09,312 - AgentImageAnalyser - INFO - [LANGUES] Résultat d'analyse disponible en deux langues: EN et FR
2025-04-25 15:59:09,312 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse terminée pour image_145435.png
2025-04-25 15:59:09,313 - AgentImageAnalyser - INFO - Sauvegarde de 2 résultats d'analyse d'images
2025-04-25 15:59:09,313 - AgentImageAnalyser - INFO - Utilisation du nom de modèle normalisé depuis LLM: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
2025-04-25 15:59:09,313 - AgentImageAnalyser - INFO - Modèle utilisé pour sauvegarder les résultats: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
2025-04-25 15:59:09,313 - AgentImageAnalyser - INFO - Fichiers d'analyse d'images trouvés après sauvegarde: ['analyse_image_llama3-vision-90b-instruct_results.json']
2025-04-25 15:59:09,314 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Sauvegarde des résultats d'analyse d'images via sauvegarder_resultats
2025-04-25 15:59:09,314 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Transmission au générateur de rapport: ticket_id=T11143, ticket_analyse=True, images_analysées=4
2025-04-25 15:59:09,314 - OrchestratorLlamaVision - INFO - [AGENT] Données du ticket transmises: originales (FR) et traduites (EN)
2025-04-25 15:59:09,314 - 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...
2025-04-25 15:59:09,314 - AgentReportGenerator - INFO - Validation for T11143: OK, 2 images analyzed out of 4 images
2025-04-25 15:59:09,314 - AgentReportGenerator - INFO - Number of images to analyze: 4
2025-04-25 15:59:09,314 - AgentReportGenerator - INFO - Adding analysis of image image.png (2 characters)
2025-04-25 15:59:09,314 - AgentReportGenerator - INFO - Adding analysis of image image_145435.png (2 characters)
2025-04-25 15:59:09,314 - AgentReportGenerator - WARNING - Image 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg without analysis
2025-04-25 15:59:09,314 - AgentReportGenerator - WARNING - Image a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif without analysis
2025-04-25 15:59:09,314 - AgentReportGenerator - INFO - Size of ticket analysis: 6 characters
2025-04-25 15:59:09,314 - AgentReportGenerator - INFO - Size of image block: 11239 characters
2025-04-25 15:59:09,314 - AgentReportGenerator - DEBUG - Generated prompt (17201 characters): Voici les données d'analyse pour un ticket de support :
=== ANALYSE DU TICKET === === 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... {'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...
2025-04-25 15:43:22,136 - AgentReportGenerator - INFO - Translating prompt to English for LlamaVision (16531 characters) 2025-04-25 15:59:09,314 - AgentReportGenerator - INFO - [LANGUE] Le modèle 'llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0' nécessite une entrée en anglais
2025-04-25 15:45:19,823 - AgentReportGenerator - INFO - Translating response to French (2753 characters) 2025-04-25 15:59:09,314 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Traduction du prompt FR → EN pour T11143
2025-04-25 15:45:19,824 - AgentReportGenerator - DEBUG - Response received (2753 characters): ** Rapport croisé ** 2025-04-25 15:59:09,314 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Taille du prompt original en français: 17201 caractères
2025-04-25 15:59:09,314 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Traduction de 17201 caractères
2025-04-25 15:59:09,314 - Translate - INFO - [TRADUCTION] Texte trop long (17201 caractères), découpage en 4 morceaux
2025-04-25 15:59:10,707 - Translate - INFO - [TRADUCTION] FR → EN: Résultat obtenu de 16501 caractères
2025-04-25 15:59:10,707 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Taille du prompt traduit en anglais: 16531 caractères
2025-04-25 15:59:10,707 - AgentReportGenerator - INFO - [LANGUE] Envoi du prompt en anglais au modèle
2025-04-25 16:01:08,066 - AgentReportGenerator - INFO - [LANGUE] Réponse reçue du modèle en anglais: 2514 caractères
2025-04-25 16:01:08,066 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Traduction de la réponse EN → FR pour compatibilité
2025-04-25 16:01:08,066 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse originale en anglais: 2514 caractères
2025-04-25 16:01:08,066 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Traduction de 2514 caractères
2025-04-25 16:01:08,498 - Translate - INFO - [TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de 2753 caractères
2025-04-25 16:01:08,498 - AgentReportGenerator - INFO - [TRADUCTION] Taille de la réponse traduite en français: 2753 caractères
2025-04-25 16:01:08,498 - AgentReportGenerator - DEBUG - Response received (2753 characters): ** Rapport croisé **
**Résumé:** **Résumé:**
Le client, Fabien Lafay, a signalé un problème avec l'accès au "test bleu" et a fourni un contexte supplémentaire via une image. L'équipe de soutien a répondu et Victor Bollée a mentionné que le problème avait été résolu seul. Le client, Fabien Lafay, a signalé un problème avec l'accès au "test bleu" et a fourni un contexte supplémentaire via une image. L'équipe de soutien a répondu et Victor Bollée a mentionné que le problème avait été résolu seul.
@ -119,10 +216,10 @@ Le client, Fabien Lafay, a signalé un problème avec l'accès au "test bleu" et
| Émetteur | Type | Date | Contenu | Éléments visuels | | Émetteur | Type | Date | Contenu | Éléments visuels |
| --- | --- | --- | --- | --- | | --- | --- | --- | --- | --- |
| Fabien Lafay (client) | Question | [Date non spécifiée] | Problème signalé avec l'accès au «test bleu» | ... | Fabien Lafay (client) | Question | [Date non spécifiée] | Problème signalé avec l'accès au «test bleu» | ...
2025-04-25 15:45:19,824 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement terminé pour le ticket T11143 2025-04-25 16:01:08,500 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement terminé pour le ticket T11143
2025-04-25 15:45:19,824 - MainLlamaVision - INFO - Analyse du ticket T11143 terminée 2025-04-25 16:01:08,500 - MainLlamaVision - INFO - Analyse du ticket T11143 terminée
2025-04-25 15:45:19,824 - MainLlamaVision - INFO - Génération des fichiers CSV pour le ticket T11143 2025-04-25 16:01:08,500 - MainLlamaVision - INFO - Génération des fichiers CSV pour le ticket T11143
2025-04-25 15:45:19,825 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement du rapport: rapport_final_llama3-vision-90b-instruct_results.json 2025-04-25 16:01:08,500 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement du rapport: rapport_final_llama3-vision-90b-instruct_results.json
2025-04-25 15:45:19,825 - ReportCSVExporter - INFO - CSV échanges généré: /home/fgras-ca/llm-ticket3/CSV/T11143/T11143_llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0_exchanges.csv 2025-04-25 16:01:08,501 - ReportCSVExporter - INFO - CSV échanges généré: /home/fgras-ca/llm-ticket3/CSV/T11143/T11143_llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0_exchanges.csv
2025-04-25 15:45:19,825 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement terminé. 1 modèles traités: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0 2025-04-25 16:01:08,501 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement terminé. 1 modèles traités: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
2025-04-25 15:45:19,825 - MainLlamaVision - INFO - Fichiers CSV générés avec succès 2025-04-25 16:01:08,501 - MainLlamaVision - INFO - Fichiers CSV générés avec succès

23
orchestrator_llama.py
View File

@ -106,21 +106,24 @@ class OrchestratorLlamaVision:
# Traduire le contenu du ticket en anglais avant l'analyse # Traduire le contenu du ticket en anglais avant l'analyse
# et stocker la version originale # et stocker la version originale
if self.config.get("english_only", True) and ticket_data.get("content"): if self.config.get("english_only", True) and ticket_data.get("content"):
logger.info(f"Traduction du contenu du ticket {ticket_id} en anglais") 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"] ticket_data["content_original"] = ticket_data["content"]
# Vérifier si le contenu est déjà en anglais (détection simple) # Vérifier si le contenu est déjà en anglais (détection simple)
english_indicators = ["the ", "is ", "are ", "what ", "when ", "how ", "why "] english_indicators = ["the ", "is ", "are ", "what ", "when ", "how ", "why "]
if any(indicator in ticket_data["content"].lower() for indicator in english_indicators): if any(indicator in ticket_data["content"].lower() for indicator in english_indicators):
logger.info("Le contenu semble déjà être en anglais, pas de traduction nécessaire") logger.info("[TRADUCTION] Le contenu semble déjà être en anglais, pas de traduction nécessaire")
ticket_data["is_english"] = True ticket_data["is_english"] = True
ticket_data["content_en"] = ticket_data["content"] ticket_data["content_en"] = ticket_data["content"]
else: else:
# Traduire en anglais # 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["content_en"] = fr_to_en(ticket_data["content"])
ticket_data["is_english"] = False ticket_data["is_english"] = False
logger.info(f"Traduction terminée: {len(ticket_data['content_en'])} caractères") 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) # Étape 1: Analyser le ticket (si l'agent est disponible)
ticket_analysis = None ticket_analysis = None
@ -172,10 +175,15 @@ class OrchestratorLlamaVision:
ocr_fr, langue = extraire_texte(img, lang="auto") ocr_fr, langue = extraire_texte(img, lang="auto")
# Traduire le texte extrait en anglais pour une meilleure analyse # 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 "" 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) # 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 "" 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 # Sauvegarder les résultats OCR directement dans le répertoire pipeline
# au lieu de créer un sous-répertoire T11143 # au lieu de créer un sous-répertoire T11143
@ -202,6 +210,7 @@ class OrchestratorLlamaVision:
try: try:
# Inclure l'OCR avec le chemin de l'image pour aider au tri # Inclure l'OCR avec le chemin de l'image pour aider au tri
ocr_context = ocr_results.get(img, {"texte_en": ""}).get("texte_en", "") 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) result_sort = self.image_sorter.executer(img, ocr_context=ocr_context)
# Déterminer si l'image est pertinente # Déterminer si l'image est pertinente
@ -258,7 +267,8 @@ class OrchestratorLlamaVision:
ocr_info ocr_info
) )
logger.info(f"Analyse de l'image: {os.path.basename(img)}") logger.info(f"[AGENT] Analyse de l'image: {os.path.basename(img)}")
logger.info(f"[AGENT] Contexte transmis: ticket_analysis={bool(ticket_analysis)}, OCR_FR={len(ocr_info.get('texte_fr', ''))}, OCR_EN={len(ocr_info.get('texte_en', ''))}")
result = self.image_analyser.executer(img, contexte=contexte_enrichi) result = self.image_analyser.executer(img, contexte=contexte_enrichi)
if result: if result:
@ -316,6 +326,9 @@ class OrchestratorLlamaVision:
} }
} }
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 # Utiliser directement le répertoire rapports_dir au lieu de recréer un chemin
rapport_final = self.report_generator.executer(rapport_data) rapport_final = self.report_generator.executer(rapport_data)
@ -354,8 +367,10 @@ class OrchestratorLlamaVision:
# Utiliser la version anglaise du texte OCR pour l'analyse # Utiliser la version anglaise du texte OCR pour l'analyse
if self.config.get("english_only") and ocr_info.get("texte_en"): if self.config.get("english_only") and ocr_info.get("texte_en"):
contexte_enrichi["ocr_text"] = ocr_info["texte_en"] contexte_enrichi["ocr_text"] = ocr_info["texte_en"]
logger.debug(f"[CONTEXTE] Utilisation du texte OCR en anglais ({len(ocr_info['texte_en'])} caractères) pour enrichir le contexte")
else: else:
contexte_enrichi["ocr_text"] = ocr_info.get("texte_fr", "") contexte_enrichi["ocr_text"] = ocr_info.get("texte_fr", "")
logger.debug(f"[CONTEXTE] Utilisation du texte OCR en français ({len(ocr_info.get('texte_fr', ''))}) caractères pour enrichir le contexte")
return contexte_enrichi return contexte_enrichi

2
output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg.json
View File

@ -5,7 +5,7 @@
"translation_en_back_fr": "", "translation_en_back_fr": "",
"metadata": { "metadata": {
"ticket_id": "T11143", "ticket_id": "T11143",
"timestamp": "20250425_153835", "timestamp": "20250425_155425",
"source_module": "ocr_utils + translate_utils", "source_module": "ocr_utils + translate_utils",
"lang_detected": "fr" "lang_detected": "fr"
} }

2
output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif.json
View File

@ -5,7 +5,7 @@
"translation_en_back_fr": "", "translation_en_back_fr": "",
"metadata": { "metadata": {
"ticket_id": "T11143", "ticket_id": "T11143",
"timestamp": "20250425_153836", "timestamp": "20250425_155426",
"source_module": "ocr_utils + translate_utils", "source_module": "ocr_utils + translate_utils",
"lang_detected": "fr" "lang_detected": "fr"
} }

2
output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/image.png.json
View File

@ -5,7 +5,7 @@
"translation_en_back_fr": "Apache Tomcat x +\n\nGc @ 2 zk1.brg-b.com\n\n@ Andre Demo Devmat @ Modèle de base\n\nÇa marche!\n\nSi vous voyez cette page via un navigateur Web, cela signifie que vous avez configuré Tomcat avec succès. Félicitations!\n\nIl s'agit de la page d'accueil par défaut de Tomcat. Il peut être trouvé sur le système de fichiers local à: /var/lib/tomcat7/webapps/root/index.html\n\nMatou? Les vétérans pourraient être ravis de lire cette instance système de Tomcat est installé avec cataina_home dans / usr / tomcat7 et cataina_base dans / var / 1ib / tomcat7, en suivant les règles de / usr / share / doc / tomcat7-commun / running. SMS. GZ.\nVous pourriez envisager d'installer les packages suivants, si vous avez fait Alreni:\n\nTomcat7-Docs: Ce package installe une application Web qui permet de parcourir la documentation Tomcat 7 localement. Une fois installé, vous pouvez y accéder en cliquant\n\nTomcat7-Exemple: Ce package installe une application Web qui permet d'accéder aux exemples de servlet Tomcat 7 et JSP. Une fois installé, vous pouvez y accéder en cliquant\n\nTomcat7-admin: Ce package installe deux applications Web qui peuvent aider à gérer cette instance Tomcat. Une fois installé, vous pouvez accéder au et le et le et\n\nRemarque: Pour des raisons de sécurité, l'utilisation du gestionnaire WebApp est limitée aux utilisateurs avec le rôle \"Manager-Gui\". Le manager host-manager est limité aux utilisateurs avec un rôle \"Admin-Gui\". Les utilisateurs sont définis dans / et / tomcat7 / tomcta-users.xml.", "translation_en_back_fr": "Apache Tomcat x +\n\nGc @ 2 zk1.brg-b.com\n\n@ Andre Demo Devmat @ Modèle de base\n\nÇa marche!\n\nSi vous voyez cette page via un navigateur Web, cela signifie que vous avez configuré Tomcat avec succès. Félicitations!\n\nIl s'agit de la page d'accueil par défaut de Tomcat. Il peut être trouvé sur le système de fichiers local à: /var/lib/tomcat7/webapps/root/index.html\n\nMatou? Les vétérans pourraient être ravis de lire cette instance système de Tomcat est installé avec cataina_home dans / usr / tomcat7 et cataina_base dans / var / 1ib / tomcat7, en suivant les règles de / usr / share / doc / tomcat7-commun / running. SMS. GZ.\nVous pourriez envisager d'installer les packages suivants, si vous avez fait Alreni:\n\nTomcat7-Docs: Ce package installe une application Web qui permet de parcourir la documentation Tomcat 7 localement. Une fois installé, vous pouvez y accéder en cliquant\n\nTomcat7-Exemple: Ce package installe une application Web qui permet d'accéder aux exemples de servlet Tomcat 7 et JSP. Une fois installé, vous pouvez y accéder en cliquant\n\nTomcat7-admin: Ce package installe deux applications Web qui peuvent aider à gérer cette instance Tomcat. Une fois installé, vous pouvez accéder au et le et le et\n\nRemarque: Pour des raisons de sécurité, l'utilisation du gestionnaire WebApp est limitée aux utilisateurs avec le rôle \"Manager-Gui\". Le manager host-manager est limité aux utilisateurs avec un rôle \"Admin-Gui\". Les utilisateurs sont définis dans / et / tomcat7 / tomcta-users.xml.",
"metadata": { "metadata": {
"ticket_id": "T11143", "ticket_id": "T11143",
"timestamp": "20250425_153831", "timestamp": "20250425_155420",
"source_module": "ocr_utils + translate_utils", "source_module": "ocr_utils + translate_utils",
"lang_detected": "fr" "lang_detected": "fr"
} }

2
output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/pipeline/ocr_traduction/image_145435.png.json
View File

@ -5,7 +5,7 @@
"translation_en_back_fr": "C3 Giraudbrg-Lobicom / Brg-Lab / Page Progratsai / Zeaaahevngoaaaa\n\n Brglas cd béton cd foumasew tubo © masse\n\nECHANTILLION N ° 25-0007 ECEPTIAN le 02/04/2025 PR Bollé Victor prévu le 04/04/2025 Por Bollee Victor N ° Pédéwment 25-00078\nMatériau de sable 0/20 Carriere adceg\n\n[Fai Jemmarme | [M Porrouo || onservanons] [<suo] [v hisromou\n\nposé. à partir de 11 e ‘z2k1.brg-lab.com", "translation_en_back_fr": "C3 Giraudbrg-Lobicom / Brg-Lab / Page Progratsai / Zeaaahevngoaaaa\n\n Brglas cd béton cd foumasew tubo © masse\n\nECHANTILLION N ° 25-0007 ECEPTIAN le 02/04/2025 PR Bollé Victor prévu le 04/04/2025 Por Bollee Victor N ° Pédéwment 25-00078\nMatériau de sable 0/20 Carriere adceg\n\n[Fai Jemmarme | [M Porrouo || onservanons] [<suo] [v hisromou\n\nposé. à partir de 11 e ‘z2k1.brg-lab.com",
"metadata": { "metadata": {
"ticket_id": "T11143", "ticket_id": "T11143",
"timestamp": "20250425_153832", "timestamp": "20250425_155422",
"source_module": "ocr_utils + translate_utils", "source_module": "ocr_utils + translate_utils",
"lang_detected": "fr" "lang_detected": "fr"
} }

45
utils/translate_utils.py
View File

@ -58,37 +58,48 @@ def translate_text(text: str, source: str, target: str, use_cache: bool = True)
Texte traduit Texte traduit
""" """
if not text or not text.strip(): if not text or not text.strip():
logger.debug(f"[TRADUCTION] Texte vide, aucune traduction nécessaire {source}->{target}")
return "" return ""
# Log de début de traduction
text_preview = text[:50] + "..." if len(text) > 50 else text
logger.debug(f"[TRADUCTION] Demande de traduction {source}->{target}: '{text_preview}'")
# Vérifier le cache # Vérifier le cache
if use_cache: if use_cache:
cache_key = _get_cache_key(text, source, target) cache_key = _get_cache_key(text, source, target)
if cache_key in TRANSLATION_CACHE: if cache_key in TRANSLATION_CACHE:
logger.debug(f"Traduction récupérée du cache pour {source}->{target}") logger.debug(f"[TRADUCTION] Récupération depuis le cache pour {source}->{target}")
return TRANSLATION_CACHE[cache_key] return TRANSLATION_CACHE[cache_key]
# Limiter la taille du texte pour éviter les problèmes avec l'API # Limiter la taille du texte pour éviter les problèmes avec l'API
# Les longs textes sont découpés et traduits par morceaux # Les longs textes sont découpés et traduits par morceaux
MAX_TEXT_LENGTH = 5000 MAX_TEXT_LENGTH = 5000
if len(text) > MAX_TEXT_LENGTH: if len(text) > MAX_TEXT_LENGTH:
logger.info(f"[TRADUCTION] Texte trop long ({len(text)} caractères), découpage en {len(text) // MAX_TEXT_LENGTH + 1} morceaux")
chunks = _split_text_into_chunks(text, MAX_TEXT_LENGTH) chunks = _split_text_into_chunks(text, MAX_TEXT_LENGTH)
translated_chunks = [] translated_chunks = []
for chunk in chunks: for i, chunk in enumerate(chunks):
logger.debug(f"[TRADUCTION] Traduction du morceau {i+1}/{len(chunks)}")
translated_chunk = translate_text(chunk, source, target, use_cache) translated_chunk = translate_text(chunk, source, target, use_cache)
translated_chunks.append(translated_chunk) translated_chunks.append(translated_chunk)
result = ' '.join(translated_chunks) result = ' '.join(translated_chunks)
logger.debug(f"[TRADUCTION] Tous les morceaux traduits et réassemblés : {len(result)} caractères")
else: else:
try: try:
logger.debug(f"[TRADUCTION] Appel de l'API de traduction {source}->{target} pour {len(text)} caractères")
translator = GoogleTranslator(source=source, target=target) translator = GoogleTranslator(source=source, target=target)
result = translator.translate(text) result = translator.translate(text)
logger.debug(f"[TRADUCTION] Traduction terminée {source}->{target}, résultat: {len(result)} caractères")
except Exception as e: except Exception as e:
logger.error(f"Traduction {source}->{target} échouée: {e}") logger.error(f"[TRADUCTION] Échec de la traduction {source}->{target}: {e}")
return text # Retourner le texte original en cas d'erreur return text # Retourner le texte original en cas d'erreur
# Mettre en cache # Mettre en cache
if use_cache: if use_cache:
cache_key = _get_cache_key(text, source, target) cache_key = _get_cache_key(text, source, target)
TRANSLATION_CACHE[cache_key] = result TRANSLATION_CACHE[cache_key] = result
logger.debug(f"[TRADUCTION] Résultat mis en cache pour {source}->{target}")
_clean_cache_if_needed() _clean_cache_if_needed()
return result return result
@ -148,7 +159,13 @@ def fr_to_en(text: str) -> str:
Returns: Returns:
Texte traduit en anglais Texte traduit en anglais
""" """
return translate_text(text, "fr", "en") if not text:
return ""
logger.info(f"[TRADUCTION] FR → EN: Traduction de {len(text)} caractères")
result = translate_text(text, "fr", "en")
logger.info(f"[TRADUCTION] FR → EN: Résultat obtenu de {len(result)} caractères")
return result
def en_to_fr(text: str) -> str: def en_to_fr(text: str) -> str:
""" """
@ -160,7 +177,13 @@ def en_to_fr(text: str) -> str:
Returns: Returns:
Texte traduit en français Texte traduit en français
""" """
return translate_text(text, "en", "fr") if not text:
return ""
logger.info(f"[TRADUCTION] EN → FR: Traduction de {len(text)} caractères")
result = translate_text(text, "en", "fr")
logger.info(f"[TRADUCTION] EN → FR: Résultat obtenu de {len(result)} caractères")
return result
def determiner_repertoire_ticket(ticket_id: str): def determiner_repertoire_ticket(ticket_id: str):
""" """
@ -218,6 +241,9 @@ def sauvegarder_ocr_traduction(
image_name = os.path.basename(image_path) image_name = os.path.basename(image_path)
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
logger.info(f"[SAUVEGARDE] Sauvegarde des résultats OCR et traduction pour {image_name}")
logger.info(f"[SAUVEGARDE] Contenus: OCR FR={len(ocr_fr)} caractères, OCR EN={len(ocr_en)} caractères, OCR EN→FR={len(ocr_en_back_fr)} caractères")
# Déterminer le répertoire de sortie basé sur le ticket_id # Déterminer le répertoire de sortie basé sur le ticket_id
if not base_dir: if not base_dir:
# Utiliser le répertoire de sortie approprié dans output # Utiliser le répertoire de sortie approprié dans output
@ -226,10 +252,12 @@ def sauvegarder_ocr_traduction(
# Fallback vers reports si impossible de trouver le répertoire # Fallback vers reports si impossible de trouver le répertoire
base_dir = "reports" base_dir = "reports"
rapport_dir = os.path.join(base_dir, ticket_id, "pipeline", "ocr_traduction") rapport_dir = os.path.join(base_dir, ticket_id, "pipeline", "ocr_traduction")
logger.info(f"[SAUVEGARDE] Répertoire de ticket non trouvé, utilisation de {rapport_dir}")
else: else:
# Utiliser le répertoire rapports du ticket # Utiliser le répertoire rapports du ticket
rapports_dir = os.path.join(extraction_dir, f"{ticket_id}_rapports") rapports_dir = os.path.join(extraction_dir, f"{ticket_id}_rapports")
rapport_dir = os.path.join(rapports_dir, "pipeline", "ocr_traduction") rapport_dir = os.path.join(rapports_dir, "pipeline", "ocr_traduction")
logger.info(f"[SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire de rapports: {rapport_dir}")
else: else:
# Utiliser directement le répertoire pipeline existant et y ajouter ocr_traduction # Utiliser directement le répertoire pipeline existant et y ajouter ocr_traduction
if os.path.basename(base_dir) == f"{ticket_id}_rapports": if os.path.basename(base_dir) == f"{ticket_id}_rapports":
@ -238,6 +266,7 @@ def sauvegarder_ocr_traduction(
else: else:
# Sinon, utiliser tel quel et ajouter ocr_traduction # Sinon, utiliser tel quel et ajouter ocr_traduction
rapport_dir = os.path.join(base_dir, "pipeline", "ocr_traduction") rapport_dir = os.path.join(base_dir, "pipeline", "ocr_traduction")
logger.info(f"[SAUVEGARDE] Utilisation du répertoire fourni: {rapport_dir}")
os.makedirs(rapport_dir, exist_ok=True) os.makedirs(rapport_dir, exist_ok=True)
@ -258,7 +287,7 @@ def sauvegarder_ocr_traduction(
with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f: with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2) json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
logger.info(f"Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour {image_name}") logger.info(f"[SAUVEGARDE] Fichier JSON enregistré: {json_path}")
# Append TXT global sécurisé (évite l'écrasement) # Append TXT global sécurisé (évite l'écrasement)
txt_path = os.path.join(rapport_dir, "ocr_traduction.txt") txt_path = os.path.join(rapport_dir, "ocr_traduction.txt")
@ -271,10 +300,10 @@ def sauvegarder_ocr_traduction(
with open(txt_path, "a", encoding="utf-8") as f: with open(txt_path, "a", encoding="utf-8") as f:
f.write(ligne) f.write(ligne)
logger.info(f"Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour {image_name}") logger.info(f"[SAUVEGARDE] Ligne ajoutée dans le fichier global: {txt_path}")
except Exception as e: except Exception as e:
logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde OCR+TRAD pour {image_path}: {e}") logger.error(f"[SAUVEGARDE] Erreur lors de la sauvegarde OCR+TRAD pour {image_path}: {e}")
# Fonction pour effacer le cache de traduction (utile pour les tests) # Fonction pour effacer le cache de traduction (utile pour les tests)
def clear_translation_cache(): def clear_translation_cache():