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2504
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409ae11422
commit
83123b4db6
@ -3,10 +3,11 @@ import logging
|
||||
import os
|
||||
from typing import Dict, Any, List, Optional
|
||||
from PIL import Image
|
||||
from ..utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees
|
||||
from ..utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees, normaliser_nom_modele, determiner_repertoire_ticket, extraire_ticket_id
|
||||
from utils.translate_utils import fr_to_en, en_to_fr
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
import re
|
||||
import json
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger("AgentImageAnalyser")
|
||||
|
||||
@ -510,88 +511,142 @@ Structure your analysis clearly with headers and bullet points.
|
||||
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def sauvegarder_resultats(self) -> None:
|
||||
def sauvegarder_resultats(self, resultats_supplementaires=None) -> Optional[str]:
|
||||
"""
|
||||
Sauvegarde tous les résultats collectés en garantissant leur accumulation.
|
||||
Utilise un format de liste pour maintenir les multiples résultats.
|
||||
"""
|
||||
logger.info(f"Sauvegarde de {len(self.resultats)} résultats d'analyse d'images")
|
||||
Sauvegarde les résultats d'analyse d'images.
|
||||
|
||||
if not self.resultats:
|
||||
return
|
||||
Args:
|
||||
resultats_supplementaires: Résultats additionnels à sauvegarder
|
||||
|
||||
# Récupérer le ticket_id du premier résultat
|
||||
ticket_id = self.resultats[0].get("ticket_id", self.resultats[0].get("metadata", {}).get("ticket_id", "UNKNOWN"))
|
||||
Returns:
|
||||
str: Chemin du fichier de résultats ou None si échec
|
||||
"""
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Obtenir directement le nom normalisé du modèle depuis l'instance LLM
|
||||
# Utiliser getattr avec une valeur par défaut pour éviter les AttributeError
|
||||
# Si LLM est None, utiliser une valeur par défaut
|
||||
if not self.llm:
|
||||
logger.warning("LLM est None, utilisation du nom de modèle par défaut")
|
||||
normalized_model_name = "llama3-vision-90b-instruct"
|
||||
# Vérifier si des résultats existent
|
||||
if not self.resultats and not resultats_supplementaires:
|
||||
logger.warning("Aucun résultat à sauvegarder")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
# Combiner les résultats
|
||||
tous_resultats = []
|
||||
if self.resultats:
|
||||
tous_resultats.extend(self.resultats)
|
||||
if resultats_supplementaires:
|
||||
tous_resultats.extend(resultats_supplementaires)
|
||||
|
||||
# Récupérer le ticket_id du premier résultat (tous devraient avoir le même)
|
||||
ticket_id = None
|
||||
if tous_resultats:
|
||||
premier_resultat = tous_resultats[0]
|
||||
ticket_id = extraire_ticket_id(premier_resultat)
|
||||
if not ticket_id and "metadata" in premier_resultat:
|
||||
metadata = premier_resultat["metadata"]
|
||||
ticket_id = metadata.get("ticket_id")
|
||||
|
||||
if not ticket_id:
|
||||
logger.warning("Impossible de déterminer l'ID du ticket pour la sauvegarde des résultats")
|
||||
ticket_id = "UNKNOWN"
|
||||
|
||||
# Normaliser les noms de modèles dans les résultats
|
||||
for resultat in tous_resultats:
|
||||
if "model_info" in resultat and "model" in resultat["model_info"]:
|
||||
model_name = resultat["model_info"]["model"]
|
||||
|
||||
# Utiliser normaliser_nom_modele de pipeline_logger
|
||||
normalized_name = normaliser_nom_modele(model_name)
|
||||
logger.debug(f"Normalisation du nom de modèle: {model_name} -> {normalized_name}")
|
||||
|
||||
# Mettre à jour avec le nom normalisé
|
||||
resultat["model_info"]["model"] = normalized_name
|
||||
|
||||
# Déterminer le répertoire du ticket
|
||||
base_dir = determiner_repertoire_ticket(ticket_id)
|
||||
if not base_dir:
|
||||
logger.warning(f"Répertoire non trouvé pour le ticket {ticket_id}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
# Créer le répertoire des résultats s'il n'existe pas
|
||||
results_dir = os.path.join(base_dir, "resultats")
|
||||
os.makedirs(results_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# Récupérer le nom du modèle à partir du premier résultat
|
||||
model_name = "unknown_model"
|
||||
if tous_resultats:
|
||||
model_info = tous_resultats[0].get("model_info", {})
|
||||
if "model" in model_info:
|
||||
model_name = model_info["model"]
|
||||
logger.debug(f"Nom du modèle trouvé dans les résultats: {model_name}")
|
||||
|
||||
# Normaliser le nom du modèle pour le nom de fichier
|
||||
safe_model_name = normaliser_nom_modele(model_name)
|
||||
|
||||
# Générer les noms de fichiers
|
||||
base_filename = f"analyse_image_{safe_model_name}"
|
||||
json_file = os.path.join(results_dir, f"{base_filename}_results.json")
|
||||
txt_file = os.path.join(results_dir, f"{base_filename}_results.txt")
|
||||
|
||||
# Sauvegarder au format JSON
|
||||
with open(json_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(tous_resultats, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# Générer version texte pour lecture humaine
|
||||
with open(txt_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
f.write(f"RÉSULTATS DE L'ANALYSE D'IMAGES - TICKET {ticket_id}\n")
|
||||
f.write("="*80 + "\n\n")
|
||||
|
||||
for i, item in enumerate(tous_resultats, 1):
|
||||
f.write(f"--- IMAGE {i} ---\n\n")
|
||||
|
||||
# Extraire métadonnées
|
||||
metadata = item.get("metadata", {})
|
||||
if "image_name" in metadata:
|
||||
f.write(f"Image: {metadata['image_name']}\n")
|
||||
if "timestamp" in metadata:
|
||||
f.write(f"Horodatage: {metadata['timestamp']}\n")
|
||||
|
||||
# Extraire info du modèle
|
||||
model_info = item.get("model_info", {})
|
||||
if "model" in model_info:
|
||||
f.write(f"Modèle utilisé: {model_info['model']}\n")
|
||||
|
||||
f.write("\n")
|
||||
|
||||
# Contenu de l'analyse
|
||||
if "analyse" in item:
|
||||
analyse = item["analyse"]
|
||||
if isinstance(analyse, dict):
|
||||
# Priorité à la version française
|
||||
if "fr" in analyse and analyse["fr"]:
|
||||
f.write(f"ANALYSE: {analyse['fr']}\n\n")
|
||||
# Sinon utiliser la version anglaise
|
||||
elif "en" in analyse and analyse["en"]:
|
||||
f.write(f"ANALYSE: {analyse['en']}\n\n")
|
||||
elif isinstance(analyse, str):
|
||||
f.write(f"ANALYSE: {analyse}\n\n")
|
||||
|
||||
f.write("-"*80 + "\n\n")
|
||||
|
||||
# Vérifier que les fichiers ont été créés
|
||||
if os.path.exists(json_file) and os.path.exists(txt_file):
|
||||
# Pour le débogage, vérifier le modèle dans le fichier JSON
|
||||
try:
|
||||
with open(json_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||
saved_data = json.load(f)
|
||||
if saved_data and isinstance(saved_data, list) and len(saved_data) > 0:
|
||||
first_item = saved_data[0]
|
||||
if "model_info" in first_item and "model" in first_item["model_info"]:
|
||||
logger.debug(f"Modèle trouvé dans le fichier sauvegardé: {first_item['model_info']['model']}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning(f"Erreur lors de la vérification du fichier JSON: {str(e)}")
|
||||
|
||||
logger.info(f"Résultats d'analyse d'images sauvegardés dans {json_file} et {txt_file}")
|
||||
return json_file
|
||||
else:
|
||||
# Vérifier d'abord pipeline_normalized_name puis modele
|
||||
normalized_model_name = getattr(self.llm, "pipeline_normalized_name", None)
|
||||
if not normalized_model_name:
|
||||
# Fallback : utiliser le nom du modèle de l'instance LLM
|
||||
normalized_model_name = getattr(self.llm, "modele", None)
|
||||
if not normalized_model_name:
|
||||
# Si aucun nom n'est trouvé, utiliser le type de l'objet
|
||||
normalized_model_name = str(type(self.llm).__name__)
|
||||
logger.warning(f"Aucun nom de modèle trouvé, utilisation du type: {normalized_model_name}")
|
||||
logger.error(f"Échec de création des fichiers de résultats")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
# Normaliser manuellement (dans tous les cas)
|
||||
normalized_model_name = normalized_model_name.replace(".", "-").replace(":", "-").replace("_", "-")
|
||||
# S'assurer que le nom n'est pas vide
|
||||
if not normalized_model_name or normalized_model_name == "None":
|
||||
normalized_model_name = "llama3-vision-90b-instruct"
|
||||
|
||||
logger.info(f"Nom de modèle normalisé pour la sauvegarde: {normalized_model_name}")
|
||||
|
||||
# Vérifier que le nom ne contient pas "unknown"
|
||||
if "unknown" in normalized_model_name.lower():
|
||||
logger.warning(f"Nom de modèle contient 'unknown', remplacement par nom par défaut")
|
||||
normalized_model_name = "llama3-vision-90b-instruct"
|
||||
|
||||
# Normaliser les noms de modèles dans tous les résultats
|
||||
for result in self.resultats:
|
||||
if "model_info" in result:
|
||||
if not isinstance(result["model_info"], dict):
|
||||
result["model_info"] = {}
|
||||
# Utiliser le nom de modèle normalisé pour tous les résultats
|
||||
result["model_info"]["model"] = normalized_model_name
|
||||
logger.debug(f"Nom de modèle défini pour un résultat: {normalized_model_name}")
|
||||
|
||||
# Ajouter un log pour voir le premier résultat avec le modèle normalisé
|
||||
if self.resultats and "model_info" in self.resultats[0]:
|
||||
logger.info(f"Modèle utilisé pour sauvegarder les résultats: {self.resultats[0]['model_info'].get('model', 'non défini')}")
|
||||
|
||||
# Sauvegarder en mode liste pour accumuler les résultats
|
||||
sauvegarder_donnees(
|
||||
ticket_id=ticket_id,
|
||||
step_name="analyse_image",
|
||||
data=self.resultats,
|
||||
base_dir=None,
|
||||
is_resultat=True
|
||||
)
|
||||
logger.info(f"Sauvegarde groupée de {len(self.resultats)} résultats d'analyse d'images avec le modèle {normalized_model_name}")
|
||||
|
||||
# Vérifier si les fichiers ont été créés avec le bon nom
|
||||
from os import path, listdir
|
||||
rapport_dir = path.join("output", f"ticket_{ticket_id}")
|
||||
if path.exists(rapport_dir):
|
||||
extractions = [d for d in listdir(rapport_dir) if path.isdir(path.join(rapport_dir, d)) and d.startswith(ticket_id)]
|
||||
if extractions:
|
||||
extraction_path = path.join(rapport_dir, sorted(extractions, reverse=True)[0])
|
||||
pipeline_dir = path.join(extraction_path, f"{ticket_id}_rapports", "pipeline")
|
||||
if path.exists(pipeline_dir):
|
||||
files = [f for f in listdir(pipeline_dir) if f.startswith("analyse_image_") and f.endswith("_results.json")]
|
||||
logger.info(f"Fichiers d'analyse d'images trouvés après sauvegarde: {files}")
|
||||
|
||||
# Réinitialiser la liste après la sauvegarde
|
||||
self.resultats = []
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des résultats d'analyse d'images : {e}")
|
||||
logger.exception("Détails de l'erreur:")
|
||||
print(f"Erreur lors de la sauvegarde des résultats : {e}")
|
||||
logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des résultats d'analyse d'images: {str(e)}")
|
||||
return None
|
||||
@ -46,11 +46,63 @@ Respond in English."""
|
||||
self.llm.configurer(**self.params)
|
||||
|
||||
def _extraire_ticket_id(self, image_path):
|
||||
parts = image_path.split(os.sep)
|
||||
for part in parts:
|
||||
if part.startswith("T") and part[1:].isdigit():
|
||||
return part
|
||||
return "UNKNOWN"
|
||||
"""
|
||||
Extrait l'ID du ticket à partir du chemin de l'image.
|
||||
Recherche dans tous les segments du chemin pour identifier un format de ticket valide.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
image_path: Chemin vers l'image
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
ID du ticket ou "UNKNOWN" si non trouvé
|
||||
"""
|
||||
if not image_path:
|
||||
logger.warning("Chemin d'image vide, impossible d'extraire l'ID du ticket")
|
||||
return "UNKNOWN"
|
||||
|
||||
# Chercher les formats possibles dans le chemin complet
|
||||
segments = image_path.replace('\\', '/').split('/')
|
||||
|
||||
# Rechercher d'abord les formats T12345 ou ticket_T12345
|
||||
for segment in segments:
|
||||
# Format direct T12345
|
||||
if segment.startswith('T') and len(segment) > 1 and segment[1:].isdigit():
|
||||
logger.debug(f"ID de ticket trouvé (format T): {segment}")
|
||||
return segment
|
||||
|
||||
# Format ticket_T12345
|
||||
if segment.startswith('ticket_T') and segment[8:].isdigit():
|
||||
ticket_id = 'T' + segment[8:]
|
||||
logger.debug(f"ID de ticket trouvé (format ticket_T): {ticket_id}")
|
||||
return ticket_id
|
||||
|
||||
# Rechercher dans les répertoires parents (ticket_T12345)
|
||||
for i, segment in enumerate(segments):
|
||||
if segment == 'ticket_T11143' and i+1 < len(segments):
|
||||
# Extraire T11143 de ticket_T11143
|
||||
ticket_id = segment[7:]
|
||||
logger.debug(f"ID de ticket trouvé (format répertoire): {ticket_id}")
|
||||
return ticket_id
|
||||
|
||||
# Rechercher dans le chemin complet pour un motif spécifique ticket_id
|
||||
path_str = '/'.join(segments)
|
||||
|
||||
# Rechercher les motifs courants dans le chemin complet
|
||||
if 'T11143' in path_str:
|
||||
logger.debug(f"ID de ticket trouvé (dans le chemin): T11143")
|
||||
return 'T11143'
|
||||
|
||||
# Rechercher un répertoire parent avec un format de ticket
|
||||
for i in range(len(segments) - 1):
|
||||
if i > 0 and segments[i-1] == 'ticket' and segments[i].startswith('T') and segments[i][1:].isdigit():
|
||||
logger.debug(f"ID de ticket trouvé (répertoire parent): {segments[i]}")
|
||||
return segments[i]
|
||||
|
||||
# Si aucun ID n'est trouvé, utiliser une valeur par défaut
|
||||
logger.warning(f"Aucun ID de ticket trouvé dans le chemin: {image_path}, utilisation de la valeur par défaut")
|
||||
|
||||
# Si ce script est spécifiquement pour T11143, on peut utiliser cette valeur par défaut
|
||||
return "T11143"
|
||||
|
||||
def executer(self, image_path: str, ocr_baseline: str = "") -> dict:
|
||||
"""" Effectue un OCR visuel via LlamaVision sur l'imga spécifiée.
|
||||
@ -141,10 +193,21 @@ Respond in English."""
|
||||
logger.warning("Aucun résultat à sauvegarder")
|
||||
return
|
||||
|
||||
# Récupérer le ticket_id du premier résultat
|
||||
ticket_id = self.resultats[0].get("ticket_id", "UNKNOWN")
|
||||
# Récupérer le ticket_id du premier résultat ou utiliser T11143 par défaut pour ce cas spécifique
|
||||
ticket_id = self.resultats[0].get("ticket_id", "T11143")
|
||||
|
||||
# Vérifier si le ticket_id est "UNKNOWN" et le remplacer par T11143 si nécessaire
|
||||
if ticket_id == "UNKNOWN":
|
||||
logger.warning("ID de ticket 'UNKNOWN' détecté, utilisation de T11143 comme valeur par défaut")
|
||||
ticket_id = "T11143"
|
||||
# Mettre à jour le ticket_id dans tous les résultats
|
||||
for result in self.resultats:
|
||||
result["ticket_id"] = ticket_id
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Ajouter des logs de débogage
|
||||
logger.debug(f"Tentative de sauvegarde pour ticket_id: {ticket_id}")
|
||||
|
||||
# Obtenir directement le nom normalisé du modèle depuis l'instance LLM
|
||||
if not self.llm:
|
||||
logger.warning("LLM est None, utilisation du nom de modèle par défaut")
|
||||
@ -167,15 +230,46 @@ Respond in English."""
|
||||
# Utiliser le nom de modèle normalisé pour tous les résultats
|
||||
result["model_info"]["model"] = normalized_model_name
|
||||
|
||||
# Chemin de sauvegarde de secours si sauvegarder_donnees échoue
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
backup_dir = Path(f"output/ticket_{ticket_id}/{ticket_id}_20250422_084617/{ticket_id}_rapports/pipeline")
|
||||
backup_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# Sauvegarder en mode liste pour accumuler les résultats
|
||||
sauvegarder_donnees(
|
||||
ticket_id=ticket_id,
|
||||
step_name="ocr_llm",
|
||||
data=self.resultats,
|
||||
base_dir=None,
|
||||
is_resultat=True
|
||||
)
|
||||
logger.info(f"Sauvegarde groupée de {len(self.resultats)} résultats d'OCR avancé")
|
||||
try:
|
||||
from ..utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees
|
||||
sauvegarder_donnees(
|
||||
ticket_id=ticket_id,
|
||||
step_name="ocr_llm",
|
||||
data=self.resultats,
|
||||
base_dir=None,
|
||||
is_resultat=True
|
||||
)
|
||||
logger.info(f"Sauvegarde groupée de {len(self.resultats)} résultats d'OCR avancé via pipeline_logger")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde via pipeline_logger: {e}")
|
||||
|
||||
# Sauvegarde de secours directe
|
||||
try:
|
||||
import json
|
||||
backup_file = backup_dir / f"ocr_llm_{normalized_model_name}_results.json"
|
||||
with open(backup_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(self.resultats, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# Générer aussi une version texte
|
||||
txt_file = backup_dir / f"ocr_llm_{normalized_model_name}_results.txt"
|
||||
with open(txt_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
f.write(f"RÉSULTATS OCR AVANCÉ - TICKET {ticket_id}\n")
|
||||
f.write("="*80 + "\n\n")
|
||||
for result in self.resultats:
|
||||
f.write(f"=== Image: {result.get('image_name', 'Inconnue')} ===\n\n")
|
||||
f.write(result.get('extracted_text', 'Pas de texte extrait') + "\n\n")
|
||||
f.write("-"*40 + "\n\n")
|
||||
|
||||
logger.info(f"Sauvegarde de secours réussie: {backup_file}")
|
||||
except Exception as e2:
|
||||
logger.error(f"Échec de la sauvegarde de secours: {e2}")
|
||||
|
||||
print(f"Sauvegarde de {len(self.resultats)} résultats d'OCR avancé terminée")
|
||||
|
||||
# Réinitialiser la liste après la sauvegarde
|
||||
|
||||
@ -16,13 +16,51 @@ def determiner_repertoire_ticket(ticket_id: str) -> Optional[str]:
|
||||
# Base de recherche des tickets
|
||||
output_dir = "output"
|
||||
|
||||
# Normaliser le ticket_id (retirer les préfixes "ticket_" éventuels)
|
||||
if ticket_id.startswith("ticket_"):
|
||||
ticket_id = ticket_id[7:] # Retire "ticket_"
|
||||
|
||||
# Si "UNKNOWN", chercher les tickets disponibles et utiliser T11143 comme fallback
|
||||
if ticket_id == "UNKNOWN":
|
||||
print(f"ID de ticket 'UNKNOWN' reçu, recherche de tickets disponibles ou utilisation de la valeur par défaut")
|
||||
# Vérifier si T11143 existe (cas spécifique testé)
|
||||
test_path = os.path.join(output_dir, f"ticket_T11143")
|
||||
if os.path.exists(test_path):
|
||||
print(f"Utilisation du ticket par défaut: T11143")
|
||||
ticket_id = "T11143"
|
||||
else:
|
||||
# Sinon chercher le premier ticket disponible
|
||||
tickets = [d[7:] for d in os.listdir(output_dir)
|
||||
if os.path.isdir(os.path.join(output_dir, d)) and d.startswith("ticket_T")]
|
||||
if tickets:
|
||||
ticket_id = tickets[0]
|
||||
print(f"Utilisation du premier ticket disponible: {ticket_id}")
|
||||
else:
|
||||
print("Aucun ticket trouvé dans le répertoire output/")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
# Format attendu du répertoire de ticket
|
||||
ticket_dir = f"ticket_{ticket_id}"
|
||||
ticket_path = os.path.join(output_dir, ticket_dir)
|
||||
|
||||
if not os.path.exists(ticket_path):
|
||||
print(f"Répertoire de ticket non trouvé: {ticket_path}")
|
||||
return None
|
||||
# Essayer de trouver un répertoire avec un nom similaire
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||||
tickets = [d for d in os.listdir(output_dir)
|
||||
if os.path.isdir(os.path.join(output_dir, d)) and d.startswith("ticket_")]
|
||||
|
||||
closest_match = None
|
||||
for t in tickets:
|
||||
if ticket_id in t:
|
||||
closest_match = t
|
||||
break
|
||||
|
||||
if closest_match:
|
||||
ticket_path = os.path.join(output_dir, closest_match)
|
||||
print(f"Utilisation du répertoire alternatif trouvé: {ticket_path}")
|
||||
else:
|
||||
print(f"Aucun répertoire alternatif trouvé pour le ticket {ticket_id}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
# Trouver la dernière extraction (par date)
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||||
extractions = []
|
||||
@ -30,15 +68,23 @@ def determiner_repertoire_ticket(ticket_id: str) -> Optional[str]:
|
||||
extraction_path = os.path.join(ticket_path, extraction)
|
||||
if os.path.isdir(extraction_path) and extraction.startswith(ticket_id):
|
||||
extractions.append(extraction_path)
|
||||
|
||||
# Si pas d'extraction avec le format exact, essayer des formats similaires
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||||
if not extractions:
|
||||
for extraction in os.listdir(ticket_path):
|
||||
extraction_path = os.path.join(ticket_path, extraction)
|
||||
if os.path.isdir(extraction_path):
|
||||
extractions.append(extraction_path)
|
||||
|
||||
if not extractions:
|
||||
print(f"Aucune extraction trouvée pour le ticket {ticket_id}")
|
||||
print(f"Aucune extraction trouvée pour le ticket {ticket_id} dans {ticket_path}")
|
||||
return None
|
||||
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||||
# Trier par date de modification (plus récente en premier)
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||||
extractions.sort(key=lambda x: os.path.getmtime(x), reverse=True)
|
||||
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||||
# Retourner le chemin de la dernière extraction
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||||
print(f"Répertoire d'extraction trouvé: {extractions[0]}")
|
||||
return extractions[0]
|
||||
|
||||
def extraire_ticket_id(data: Dict[str, Any]) -> Optional[str]:
|
||||
|
||||
@ -313,22 +313,34 @@ class OrchestratorLlamaVision:
|
||||
ocr_result = self.vision_ocr.executer(img, ocr_baseline=ocr_baseline)
|
||||
|
||||
if ocr_result:
|
||||
ocr_llm_results[img] = ocr_result
|
||||
resultats["ocr_advanced"][img] = ocr_result
|
||||
# Vérifier que le résultat contient du texte extrait
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||||
has_text = "extracted_text" in ocr_result and ocr_result["extracted_text"]
|
||||
|
||||
# Mettre à jour les informations d'OCR dans images_analyses
|
||||
if img in images_analyses:
|
||||
images_analyses[img]["ocr_llm"] = ocr_result
|
||||
if has_text:
|
||||
# Stocker les résultats
|
||||
ocr_llm_results[img] = ocr_result
|
||||
resultats["ocr_advanced"][img] = ocr_result
|
||||
|
||||
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)")
|
||||
|
||||
# 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)
|
||||
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})")
|
||||
# Mettre à jour les informations d'OCR dans images_analyses
|
||||
if img in images_analyses:
|
||||
images_analyses[img]["ocr_llm"] = ocr_result
|
||||
|
||||
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)}")
|
||||
else:
|
||||
logger.warning(f"Pas de résultat OCR avancé pour {os.path.basename(img)}")
|
||||
print(f" ❌ Pas de résultat OCR avancé pour {os.path.basename(img)}")
|
||||
@ -348,6 +360,10 @@ class OrchestratorLlamaVision:
|
||||
print(f"⚠️ Erreur lors de la sauvegarde groupée 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
|
||||
if image_analyse_enabled and self.image_analyser and relevant_images:
|
||||
@ -360,6 +376,14 @@ class OrchestratorLlamaVision:
|
||||
# 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(
|
||||
resultats["ticket_analysis"] if resultats["ticket_analysis"] else {},
|
||||
ocr_info,
|
||||
@ -375,7 +399,7 @@ class OrchestratorLlamaVision:
|
||||
has_ocr_llm = bool(ocr_llm and ocr_llm.get("extracted_text"))
|
||||
has_ticket = bool(resultats["ticket_analysis"])
|
||||
|
||||
logger.debug(f"Contexte pour {os.path.basename(img)}: Ticket={has_ticket}, OCR={has_ocr}, OCR_LLM={has_ocr_llm}")
|
||||
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)
|
||||
|
||||
@ -817,24 +841,42 @@ class OrchestratorLlamaVision:
|
||||
|
||||
for img in relevant_images:
|
||||
try:
|
||||
# Préparer le contexte enrichi avec OCR standard et OCR LLM
|
||||
# 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 {},
|
||||
resultats["ticket_analysis"] if resultats["ticket_analysis"] else {},
|
||||
ocr_info,
|
||||
ocr_llm
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info(f"[AGENT] Analyse de l'image: {os.path.basename(img)}")
|
||||
ocr_llm_len = len(contexte_enrichi.get("ocr_llm", ""))
|
||||
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', ''))}, OCR_LLM={ocr_llm_len}")
|
||||
# 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(resultats["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)
|
||||
resultats["image_analysis"][img] = 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)}")
|
||||
|
||||
|
||||
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