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synced 2025-12-13 14:06:51 +01:00
25004-14:49
This commit is contained in:
parent
f790512ebb
commit
ed8a8f4cbf
@ -1,5 +1,5 @@
|
||||
Émetteur,Type,Date,Contenu,Éléments visuels
|
||||
Fabien Lafay (client),Question,[Date non spécifiée],Problème signalé avec l'accès au «test bleu»,-
|
||||
Fabien Lafay (client),Contexte supplémentaire,[Date non spécifiée],Image fournie avec URL https://zk1.brg-lob.com/,"Image: Rapport ou document généré par une application ou un système basé sur le Web, éventuellement à partir d'une planification des ressources de l'entreprise (ERP) ou d'un système de gestion des informations de laboratoire (LIMS)."
|
||||
Équipe de soutien,Réponse,[Date non spécifiée],A répondu à la question du client,-
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||||
Victor Bollée (soutien),Mise à jour,[Date non spécifiée],Mentionné que le problème a été résolu seul,-
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||||
Client (Fabien Lafay),Question,[Date initiale],Rapport de problème Accès au test bleu,-
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||||
Support,Demande d'informations,[Date],Demande de détails techniques et de captures d'écran,-
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Client (Fabien Lafay),Réponse,[Date],"Capture d'écran envoyée avec des informations techniques, y compris les spécifications de l'URL et de l'équipement","Capture d'écran avec table contenant ""Pedéwment"", ""Sand Material"" Colonnes et URL"
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||||
Support,Analyse,[Date],Examen des détails techniques fournis pour identifier les causes potentielles de problème,-
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||||
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@ -273,88 +273,73 @@ Structure your analysis clearly with headers and bullet points.
|
||||
return "unknown"
|
||||
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||||
def executer(self, image_path: str, contexte: Optional[dict] = None) -> dict:
|
||||
"""Exécute l'analyse d'une image.
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||||
|
||||
Args:
|
||||
image_path (str): Chemin vers l'image à analyser
|
||||
contexte (Optional[dict], optional): Contexte supplémentaire. Defaults to None.
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||||
|
||||
Returns:
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||||
dict: Résultat de l'analyse avec les champs suivants:
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||||
- timestamp: horodatage de l'analyse
|
||||
- image: nom de l'image analysée
|
||||
- ticket_id: identifiant du ticket
|
||||
- analyse: dictionnaire contenant l'analyse en anglais et français
|
||||
- model_info: informations sur le modèle utilisé
|
||||
"""
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||||
image_name = os.path.basename(image_path)
|
||||
print(f" AgentImageAnalyser: Analyse de {image_name}")
|
||||
|
||||
Analyse une image et extrait les informations pertinentes.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
image_path: Chemin vers l'image à analyser
|
||||
contexte: Contexte optionnel (texte OCR, analyse ticket, etc)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Dictionnaire contenant les résultats d'analyse
|
||||
"""
|
||||
logger.info(f"Analyzing image: {image_path}")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
if not self._verifier_image(image_path):
|
||||
result = self._erreur("Image invalide ou inaccessible", path=image_path)
|
||||
self.resultats.append(result)
|
||||
print(f" Erreur: Image {image_name} invalide ou inaccessible")
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# Vérifier si le modèle supporte l'analyse d'images (comme dans AgentImageSorter)
|
||||
if not hasattr(self.llm, "interroger_avec_image"):
|
||||
result = self._erreur("Le modèle ne supporte pas l'analyse d'images", path=image_path)
|
||||
self.resultats.append(result)
|
||||
print(f" Erreur: Le modèle ne supporte pas l'analyse d'images")
|
||||
return result
|
||||
|
||||
ticket_id = self._extraire_ticket_id_depuis_path(image_path)
|
||||
|
||||
# Construction du prompt avec le contexte
|
||||
return self._erreur("Image inaccessible ou invalide", image_path)
|
||||
|
||||
# Construire le prompt avec le contexte
|
||||
prompt = self._construire_prompt(image_path, contexte or {})
|
||||
|
||||
# Analyse de l'image (utiliser interroger_avec_image au lieu de analyser_image)
|
||||
reponse = self.llm.interroger_avec_image(image_path, prompt)
|
||||
if not reponse or self._verifier_reponse_invalide(reponse):
|
||||
result = self._erreur("Réponse invalide du modèle", path=image_path)
|
||||
self.resultats.append(result)
|
||||
print(f" Erreur: Réponse invalide du modèle pour {image_name}")
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# Analyser l'image avec le LLM
|
||||
if not hasattr(self.llm, "interroger_avec_image"):
|
||||
return self._erreur("Le modèle ne supporte pas l'analyse d'images", image_path)
|
||||
|
||||
response = self.llm.interroger_avec_image(image_path, prompt)
|
||||
|
||||
if self._verifier_reponse_invalide(response):
|
||||
return self._erreur("Réponse du modèle invalide", image_path, response)
|
||||
|
||||
# Extraire le ticket_id
|
||||
ticket_id = self._extraire_ticket_id(image_path, contexte or {})
|
||||
|
||||
# Nettoyer le nom du modèle pour éviter les doublons
|
||||
model_name = getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm)))
|
||||
if model_name.startswith("image_"):
|
||||
model_name = model_name[6:] # Supprimer le préfixe redondant
|
||||
|
||||
# Construction du résultat
|
||||
resultat = {
|
||||
# Traduire la réponse en français
|
||||
response_fr = en_to_fr(response)
|
||||
|
||||
# Construire le résultat
|
||||
result = {
|
||||
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
|
||||
"image": image_name,
|
||||
"image": os.path.basename(image_path),
|
||||
"ticket_id": ticket_id,
|
||||
"analyse": {
|
||||
"en": reponse,
|
||||
"fr": self._corriger_termes_courants(en_to_fr(reponse))
|
||||
"en": response,
|
||||
"fr": response_fr
|
||||
},
|
||||
"model_info": {
|
||||
"name": model_name,
|
||||
"type": "vision",
|
||||
"params": self.params
|
||||
"model": model_name,
|
||||
**self.params
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Extraction et ajout des URLs si présentes
|
||||
urls = self._extraire_urls(reponse)
|
||||
if urls:
|
||||
resultat["urls"] = urls
|
||||
|
||||
# Ajouter au collecteur de résultats
|
||||
self.resultats.append(resultat)
|
||||
|
||||
print(f" Analyse terminée pour {image_name}: {len(reponse)} caractères")
|
||||
return resultat
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Erreur lors de l'analyse de {image_path}: {str(e)}")
|
||||
result = self._erreur(f"Erreur lors de l'analyse: {str(e)}", path=image_path)
|
||||
# Extraire les URLs trouvées dans la réponse
|
||||
urls = self._extraire_urls(response)
|
||||
if urls:
|
||||
result["urls"] = urls
|
||||
|
||||
# Ajouter au collecteur de résultats
|
||||
self.resultats.append(result)
|
||||
print(f" Erreur inattendue pour {image_name}: {str(e)}")
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Error analyzing image {image_path}: {e}")
|
||||
return self._erreur(f"Erreur inattendue: {str(e)}", image_path)
|
||||
|
||||
def _corriger_termes_courants(self, texte: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
|
||||
@ -19,7 +19,7 @@ class AgentVisionOCR(BaseAgent):
|
||||
self.params = {
|
||||
"temperature": 0.1,
|
||||
"top_p": 0.85,
|
||||
"max_tokens": 15000
|
||||
"max_tokens": 1500
|
||||
}
|
||||
|
||||
self.system_prompt = """You are a multilingual OCR visual assistant.
|
||||
|
||||
@ -1,22 +1,22 @@
|
||||
2025-04-25 11:49:02,780 - MainLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle LlamaVision: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0
|
||||
2025-04-25 11:49:02,780 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (English-only mode)
|
||||
2025-04-25 11:49:02,780 - MainLlamaVision - INFO - Nom normalisé du modèle: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
|
||||
2025-04-25 11:49:02,780 - MainLlamaVision - INFO - Création des agents avec LlamaVision
|
||||
2025-04-25 11:49:02,780 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de tous les agents avec instances LLM indépendantes (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0)
|
||||
2025-04-25 11:49:02,780 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0)
|
||||
2025-04-25 11:49:02,780 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (English-only mode)
|
||||
2025-04-25 11:49:02,780 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de tickets (llama_vision)
|
||||
2025-04-25 11:49:02,780 - AgentTicketAnalyser - INFO - AgentTicketAnalyser initialisé
|
||||
2025-04-25 11:49:02,780 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de tri des images (llama_vision)
|
||||
2025-04-25 11:49:02,780 - AgentImageSorter - INFO - AgentImageSorter (llama_vision) initialisé
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent d'analyse des images (llama_vision)
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - AgentImageAnalyser - INFO - AgentImageAnalyser initialized
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de génération de rapports (llama_vision)
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - AgentReportGenerator - INFO - LlamaVision mode detected: using English system prompt
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - AgentReportGenerator - INFO - AgentReportGenerator initialized
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent d'OCR visuel (llama_vision)
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - AgentVisionOCR - INFO - AgentVisionOCR initialisé
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - MainLlamaVision - INFO - Configuration: {
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - MainLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle LlamaVision: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (English-only mode)
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - MainLlamaVision - INFO - Nom normalisé du modèle: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - MainLlamaVision - INFO - Création des agents avec LlamaVision
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de tous les agents avec instances LLM indépendantes (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0)
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Initialisation du modèle llama_vision (modèle: llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0)
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - LlamaVision - INFO - Initializing LlamaVision with model llama3.2-vision:90b-instruct-q8_0 (English-only mode)
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de tickets (llama_vision)
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentTicketAnalyser - INFO - AgentTicketAnalyser initialisé
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de tri des images (llama_vision)
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentImageSorter - INFO - AgentImageSorter (llama_vision) initialisé
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent d'analyse des images (llama_vision)
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentImageAnalyser - INFO - AgentImageAnalyser initialized
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent de génération de rapports (llama_vision)
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentReportGenerator - INFO - LlamaVision mode detected: using English system prompt
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentReportGenerator - INFO - AgentReportGenerator initialized
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentFactoryLlamaVision - INFO - Création de l'agent d'OCR visuel (llama_vision)
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - AgentVisionOCR - INFO - AgentVisionOCR initialisé
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - MainLlamaVision - INFO - Configuration: {
|
||||
"dedup_enabled": true,
|
||||
"dedup_threshold": 5,
|
||||
"save_results": false,
|
||||
@ -26,23 +26,23 @@
|
||||
"english_only": true,
|
||||
"model_name": "llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0"
|
||||
}
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - MainLlamaVision - INFO - Création de l'orchestrateur pour le ticket T11143
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - 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 11:49:02,781 - MainLlamaVision - INFO - Démarrage de l'analyse du ticket T11143
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement du ticket T11143
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Utilisation du modèle: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Données du ticket chargées depuis output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/T11143_rapport.json avec 3 messages
|
||||
2025-04-25 11:49:02,781 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traduction du contenu du ticket T11143 en anglais
|
||||
2025-04-25 11:49:02,978 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traduction terminée: 984 caractères
|
||||
2025-04-25 11:49:02,978 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Exécution de l'agent d'analyse de ticket pour T11143
|
||||
2025-04-25 11:49:02,978 - AgentTicketAnalyser - INFO - Utilisation du contenu déjà traduit pour le ticket T11143
|
||||
2025-04-25 11:50:24,993 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse du ticket terminée: 1293 caractères
|
||||
2025-04-25 11:50:25,005 - OrchestratorLlamaVision - INFO - 6 images trouvées dans output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments
|
||||
2025-04-25 11:50:25,232 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement OCR de 4 images
|
||||
2025-04-25 11:50:25,232 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png (langue: auto)
|
||||
2025-04-25 11:50:27,874 - OCR - INFO - Langue détectée: eng
|
||||
2025-04-25 11:50:28,496 - OCR - WARNING - Impossible de sauvegarder les fichiers de débogage: cannot write mode RGBA as JPEG
|
||||
2025-04-25 11:50:28,496 - OCR - INFO - OCR réussi [output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png] — 1347 caractères: Apache Tomcat x +
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - MainLlamaVision - INFO - Création de l'orchestrateur pour le ticket T11143
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - 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 14:37:18,533 - MainLlamaVision - INFO - Démarrage de l'analyse du ticket T11143
|
||||
2025-04-25 14:37:18,533 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement du ticket T11143
|
||||
2025-04-25 14:37:18,534 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Utilisation du modèle: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
|
||||
2025-04-25 14:37:18,534 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Données du ticket chargées depuis output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/T11143_rapports/T11143_rapport.json avec 3 messages
|
||||
2025-04-25 14:37:18,534 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traduction du contenu du ticket T11143 en anglais
|
||||
2025-04-25 14:37:18,730 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traduction terminée: 984 caractères
|
||||
2025-04-25 14:37:18,730 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Exécution de l'agent d'analyse de ticket pour T11143
|
||||
2025-04-25 14:37:18,730 - AgentTicketAnalyser - INFO - Utilisation du contenu déjà traduit pour le ticket T11143
|
||||
2025-04-25 14:38:28,456 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse du ticket terminée: 1307 caractères
|
||||
2025-04-25 14:38:28,466 - OrchestratorLlamaVision - INFO - 6 images trouvées dans output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments
|
||||
2025-04-25 14:38:28,734 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement OCR de 4 images
|
||||
2025-04-25 14:38:28,735 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png (langue: auto)
|
||||
2025-04-25 14:38:31,505 - OCR - INFO - Langue détectée: eng
|
||||
2025-04-25 14:38:32,169 - OCR - WARNING - Impossible de sauvegarder les fichiers de débogage: cannot write mode RGBA as JPEG
|
||||
2025-04-25 14:38:32,169 - OCR - INFO - OCR réussi [output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png] — 1347 caractères: Apache Tomcat x +
|
||||
|
||||
GC @ 2 zk1.brg-lab.com
|
||||
|
||||
@ -51,71 +51,74 @@ GC @ 2 zk1.brg-lab.com
|
||||
It works !
|
||||
|
||||
If you're ...
|
||||
2025-04-25 11:50:28,851 - Translate - INFO - Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour image.png
|
||||
2025-04-25 11:50:28,851 - Translate - INFO - Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour image.png
|
||||
2025-04-25 11:50:28,851 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour image.png: 1347 caractères (en)
|
||||
2025-04-25 11:50:28,851 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png (langue: auto)
|
||||
2025-04-25 11:50:29,909 - OCR - INFO - Langue détectée: fra
|
||||
2025-04-25 11:50:30,176 - OCR - INFO - Images prétraitées et résultat OCR sauvegardés dans debug_ocr
|
||||
2025-04-25 11:50:30,176 - OCR - INFO - OCR réussi [output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png] — 373 caractères: C3 giraudbrg-lobicom/BRG-LAB/PAGE programmetssai/zEAAAHEVNGOAA
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2025-04-25 14:38:32,507 - Translate - INFO - Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour image.png
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2025-04-25 14:38:32,507 - Translate - INFO - Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour image.png
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2025-04-25 14:38:32,507 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour image.png: 1347 caractères (en)
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2025-04-25 14:38:32,507 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png (langue: auto)
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2025-04-25 14:38:33,628 - OCR - INFO - Langue détectée: fra
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2025-04-25 14:38:33,909 - OCR - INFO - Images prétraitées et résultat OCR sauvegardés dans debug_ocr
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2025-04-25 14:38:33,909 - OCR - INFO - OCR réussi [output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png] — 373 caractères: C3 giraudbrg-lobicom/BRG-LAB/PAGE programmetssai/zEAAAHEVNGOAA
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BRGLAS CD Béton CD Foumasew tubo © ...
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2025-04-25 11:50:30,701 - Translate - INFO - Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour image_145435.png
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2025-04-25 11:50:30,702 - Translate - INFO - Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour image_145435.png
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2025-04-25 11:50:30,702 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour image_145435.png: 373 caractères (fr)
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2025-04-25 11:50:30,702 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg (langue: auto)
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2025-04-25 11:50:32,495 - OCR - INFO - Langue détectée: fra
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2025-04-25 11:50:33,590 - OCR - WARNING - OCR vide (aucun texte détecté) pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg
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2025-04-25 11:50:33,591 - Translate - INFO - Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg
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2025-04-25 11:50:33,591 - Translate - INFO - Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg
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2025-04-25 11:50:33,591 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg: 0 caractères (unknown)
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2025-04-25 11:50:33,591 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (langue: auto)
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2025-04-25 11:50:33,591 - OCR - ERROR - Erreur lors du prétraitement de l'image output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif: image has wrong mode
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2025-04-25 11:50:33,814 - OCR - INFO - Langue détectée: fra
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2025-04-25 11:50:33,926 - OCR - WARNING - OCR vide (aucun texte détecté) pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif
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2025-04-25 11:50:33,926 - Translate - INFO - Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif
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2025-04-25 11:50:33,926 - Translate - INFO - Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif
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2025-04-25 11:50:33,926 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif: 0 caractères (unknown)
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2025-04-25 11:50:33,926 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement de 4 images uniques avec l'agent de tri
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2025-04-25 11:51:21,441 - AgentImageSorter - WARNING - Image trop petite: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (1x1)
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2025-04-25 11:51:21,441 - AgentImageSorter - INFO - Sauvegarde de 4 résultats de tri d'images
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2025-04-25 11:51:21,442 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Sauvegarde groupée de 4 résultats de tri d'images effectuée
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2025-04-25 11:51:21,442 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Début de l'analyse des images avec 2 images pertinentes
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2025-04-25 11:51:21,442 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse de l'image: image.png
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2025-04-25 11:53:06,818 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse terminée pour image.png
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2025-04-25 11:53:06,819 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse de l'image: image_145435.png
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2025-04-25 11:55:18,578 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse terminée pour image_145435.png
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2025-04-25 11:55:18,578 - AgentImageAnalyser - INFO - Sauvegarde de 2 résultats d'analyse d'images
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2025-04-25 11:55:18,579 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Sauvegarde des résultats d'analyse d'images via sauvegarder_resultats
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2025-04-25 11:55:18,579 - 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...
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2025-04-25 11:55:18,579 - AgentReportGenerator - INFO - Validation for T11143: OK, 2 images analyzed out of 4 images
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2025-04-25 11:55:18,579 - AgentReportGenerator - INFO - Number of images to analyze: 4
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2025-04-25 11:55:18,579 - AgentReportGenerator - INFO - Adding analysis of image image.png (2 characters)
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2025-04-25 11:55:18,579 - AgentReportGenerator - INFO - Adding analysis of image image_145435.png (2 characters)
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2025-04-25 11:55:18,579 - AgentReportGenerator - WARNING - Image 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg without analysis
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2025-04-25 11:55:18,579 - AgentReportGenerator - WARNING - Image a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif without analysis
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2025-04-25 11:55:18,579 - AgentReportGenerator - INFO - Size of ticket analysis: 6 characters
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2025-04-25 11:55:18,579 - AgentReportGenerator - INFO - Size of image block: 11239 characters
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2025-04-25 11:55:18,579 - AgentReportGenerator - DEBUG - Generated prompt (17201 characters): Voici les données d'analyse pour un ticket de support :
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2025-04-25 14:38:34,251 - Translate - INFO - Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour image_145435.png
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2025-04-25 14:38:34,251 - Translate - INFO - Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour image_145435.png
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2025-04-25 14:38:34,251 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour image_145435.png: 373 caractères (fr)
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2025-04-25 14:38:34,251 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg (langue: auto)
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2025-04-25 14:38:36,197 - OCR - INFO - Langue détectée: fra
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2025-04-25 14:38:37,358 - OCR - WARNING - OCR vide (aucun texte détecté) pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg
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||||
2025-04-25 14:38:37,358 - Translate - INFO - Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg
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||||
2025-04-25 14:38:37,359 - Translate - INFO - Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg
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||||
2025-04-25 14:38:37,359 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg: 0 caractères (unknown)
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||||
2025-04-25 14:38:37,359 - OCR - INFO - Traitement OCR pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (langue: auto)
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2025-04-25 14:38:37,359 - OCR - ERROR - Erreur lors du prétraitement de l'image output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif: image has wrong mode
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2025-04-25 14:38:37,611 - OCR - INFO - Langue détectée: fra
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||||
2025-04-25 14:38:37,726 - OCR - WARNING - OCR vide (aucun texte détecté) pour output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif
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||||
2025-04-25 14:38:37,726 - Translate - INFO - Sauvegarde JSON OCR/TRAD réussie pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif
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||||
2025-04-25 14:38:37,726 - Translate - INFO - Ligne ajoutée dans ocr_traduction.txt pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif
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||||
2025-04-25 14:38:37,726 - OrchestratorLlamaVision - INFO - OCR terminé pour a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif: 0 caractères (unknown)
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||||
2025-04-25 14:38:37,726 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement de 4 images uniques avec l'agent de tri
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2025-04-25 14:39:24,722 - AgentImageSorter - WARNING - Image trop petite: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif (1x1)
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||||
2025-04-25 14:39:24,724 - AgentImageSorter - INFO - Sauvegarde de 4 résultats de tri d'images
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||||
2025-04-25 14:39:24,726 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Sauvegarde groupée de 4 résultats de tri d'images effectuée
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2025-04-25 14:39:24,726 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Début de l'analyse des images avec 2 images pertinentes
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2025-04-25 14:39:24,726 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse de l'image: image.png
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2025-04-25 14:39:24,726 - AgentImageAnalyser - INFO - Analyzing image: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image.png
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||||
2025-04-25 14:41:00,539 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse terminée pour image.png
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2025-04-25 14:41:00,539 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse de l'image: image_145435.png
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2025-04-25 14:41:00,539 - AgentImageAnalyser - INFO - Analyzing image: output/ticket_T11143/T11143_20250422_084617/attachments/image_145435.png
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2025-04-25 14:42:53,411 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Analyse terminée pour image_145435.png
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2025-04-25 14:42:53,411 - AgentImageAnalyser - INFO - Sauvegarde de 2 résultats d'analyse d'images
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2025-04-25 14:42:53,412 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Sauvegarde des résultats d'analyse d'images via sauvegarder_resultats
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2025-04-25 14:42:53,413 - 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...
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||||
2025-04-25 14:42:53,413 - AgentReportGenerator - INFO - Validation for T11143: OK, 2 images analyzed out of 4 images
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2025-04-25 14:42:53,413 - AgentReportGenerator - INFO - Number of images to analyze: 4
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2025-04-25 14:42:53,413 - AgentReportGenerator - INFO - Adding analysis of image image.png (2 characters)
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2025-04-25 14:42:53,413 - AgentReportGenerator - INFO - Adding analysis of image image_145435.png (2 characters)
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2025-04-25 14:42:53,413 - AgentReportGenerator - WARNING - Image 543d7da1b54c29ff43ce5712d1a9aa4962ed21795c4e943fcb8cb84fd4d7465a.jpg without analysis
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2025-04-25 14:42:53,413 - AgentReportGenerator - WARNING - Image a20f7697fd5e1d1fca3296c6d01228220e0e112c46b4440cc938f74d10934e98.gif without analysis
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||||
2025-04-25 14:42:53,413 - AgentReportGenerator - INFO - Size of ticket analysis: 6 characters
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||||
2025-04-25 14:42:53,413 - AgentReportGenerator - INFO - Size of image block: 9231 characters
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2025-04-25 14:42:53,413 - AgentReportGenerator - DEBUG - Generated prompt (15233 characters): Voici les données d'analyse pour un ticket de support :
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=== ANALYSE DU TICKET ===
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{'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
|
||||
2025-04-25 11:57:20,103 - AgentReportGenerator - INFO - Translating response to French (2753 characters)
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||||
2025-04-25 11:57:20,103 - AgentReportGenerator - DEBUG - Response received (2753 characters): ** Rapport croisé **
|
||||
2025-04-25 14:42:55,383 - AgentReportGenerator - INFO - Translating prompt to English for LlamaVision (14857 characters)
|
||||
2025-04-25 14:44:13,501 - AgentReportGenerator - INFO - Translating response to French (1724 characters)
|
||||
2025-04-25 14:44:13,502 - AgentReportGenerator - DEBUG - Response received (1724 characters): ** Rapport croisé **
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**Résumé:**
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||||
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.
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Le client, Fabien Lafay, a signalé un problème avec l'accès à un test bleu. L'équipe d'assistance a demandé des informations supplémentaires pour dépanner le problème.
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** Tableau chronologique des échanges: **
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| Émetteur | Type | Date | Contenu | Éléments visuels |
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| --- | --- | --- | --- | --- |
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| Fabien Lafay (client) | Question | [Date non spécifiée] | Problème signalé avec l'accès au «test bleu» | ...
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2025-04-25 11:57:20,105 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement terminé pour le ticket T11143
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2025-04-25 11:57:20,106 - MainLlamaVision - INFO - Analyse du ticket T11143 terminée
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2025-04-25 11:57:20,106 - MainLlamaVision - INFO - Génération des fichiers CSV pour le ticket T11143
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||||
2025-04-25 11:57:20,106 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement du rapport: rapport_final_llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0_results.json
|
||||
2025-04-25 11:57:20,107 - 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 11:57:20,107 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement terminé. 1 modèles traités: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
|
||||
2025-04-25 11:57:20,107 - MainLlamaVision - INFO - Fichiers CSV générés avec succès
|
||||
| Client (Fabien Lafay) | Question | [Date initiale] | Rapport de problème Accès au test bleu | - |
|
||||
| Support | Demande d'informations | [Date] | Demande de détails t...
|
||||
2025-04-25 14:44:13,504 - OrchestratorLlamaVision - INFO - Traitement terminé pour le ticket T11143
|
||||
2025-04-25 14:44:13,504 - MainLlamaVision - INFO - Analyse du ticket T11143 terminée
|
||||
2025-04-25 14:44:13,505 - MainLlamaVision - INFO - Génération des fichiers CSV pour le ticket T11143
|
||||
2025-04-25 14:44:13,505 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement du rapport: rapport_final_llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0_results.json
|
||||
2025-04-25 14:44:13,506 - 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 14:44:13,506 - ReportCSVExporter - INFO - Traitement terminé. 1 modèles traités: llama3-2-vision-90b-instruct-q8-0
|
||||
2025-04-25 14:44:13,506 - MainLlamaVision - INFO - Fichiers CSV générés avec succès
|
||||
|
||||
459
orchestrator_llama2.py
Normal file
459
orchestrator_llama2.py
Normal file
@ -0,0 +1,459 @@
|
||||
import os
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
import time
|
||||
import traceback
|
||||
from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple, cast
|
||||
|
||||
from agents.base_agent import BaseAgent
|
||||
from agents.llama_vision.agent_image_sorter import AgentImageSorter
|
||||
from loaders.ticket_data_loader import TicketDataLoader
|
||||
from utils.image_dedup import filtrer_images_uniques
|
||||
from utils.ocr_utils import extraire_texte
|
||||
from utils.translate_utils import fr_to_en, en_to_fr, sauvegarder_ocr_traduction
|
||||
|
||||
# Configuration du logging
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
|
||||
filename='orchestrator_llama.log', filemode='w')
|
||||
logger = logging.getLogger("OrchestratorLlamaVision")
|
||||
|
||||
def __init__(self,
|
||||
output_dir: str = "output/",
|
||||
ticket_agent: Optional[BaseAgent] = None,
|
||||
image_sorter: Optional[BaseAgent] = None,
|
||||
image_analyser: Optional[BaseAgent] = None,
|
||||
report_generator: Optional[BaseAgent] = None,
|
||||
vision_ocr: Optional[BaseAgent] = None,
|
||||
config: Optional[Dict[str, Any]] = None):
|
||||
|
||||
self.output_dir = output_dir
|
||||
self.ticket_agent = ticket_agent
|
||||
self.image_sorter = image_sorter
|
||||
self.image_analyser = image_analyser
|
||||
self.report_generator = report_generator
|
||||
self.vision_ocr = vision_ocr
|
||||
self.ticket_loader = TicketDataLoader()
|
||||
|
||||
self.config = {
|
||||
"dedup_enabled": True,
|
||||
"dedup_threshold": 5,
|
||||
"save_results": True,
|
||||
"debug_mode": False,
|
||||
"reports_dir": "reports",
|
||||
"ocr_enabled": True,
|
||||
"ocr_llm_enabled": True,
|
||||
"english_only": True,
|
||||
"model_name": "llama3-vision-90b-instruct"
|
||||
}
|
||||
|
||||
if config:
|
||||
self.config.update(config)
|
||||
|
||||
# Assurer la cohérence des noms de modèles
|
||||
if "model_name" in self.config:
|
||||
self.config["model_name"] = self.config["model_name"].replace(".", "-").replace(":", "-").replace("_", "-")
|
||||
|
||||
logger.info(f"OrchestratorLlamaVision initialisé avec les paramètres: {self.config}")
|
||||
|
||||
def executer(self, ticket_id: Optional[str] = None):
|
||||
ticket_path = os.path.join(self.output_dir, f"ticket_{ticket_id}")
|
||||
if not os.path.exists(ticket_path):
|
||||
logger.error(f"Le ticket {ticket_id} est introuvable dans {ticket_path}")
|
||||
return
|
||||
|
||||
try:
|
||||
self.traiter_ticket(ticket_path)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Erreur globale sur le ticket {ticket_id}: {e}")
|
||||
if self.config.get("debug_mode"):
|
||||
logger.error(traceback.format_exc())
|
||||
|
||||
def traiter_ticket(self, ticket_path: str):
|
||||
ticket_id = os.path.basename(ticket_path).replace("ticket_", "")
|
||||
logger.info(f"Traitement du ticket {ticket_id}")
|
||||
|
||||
extractions = self._trouver_extractions(ticket_path, ticket_id)
|
||||
if not extractions:
|
||||
logger.warning(f"Aucune extraction trouvée pour le ticket {ticket_id}")
|
||||
return
|
||||
extraction_path = extractions[0]
|
||||
|
||||
attachments_dir = os.path.join(extraction_path, "attachments")
|
||||
rapport_dir = os.path.join(extraction_path, f"{ticket_id}_rapports")
|
||||
os.makedirs(rapport_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# Créer le répertoire pipeline une seule fois
|
||||
pipeline_dir = os.path.join(rapport_dir, "pipeline")
|
||||
os.makedirs(pipeline_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# Récupérer le nom du modèle pour le logging
|
||||
model_name = self.config.get("model_name", "llama3-vision-90b-instruct")
|
||||
# Normaliser pour éviter les problèmes dans les noms de fichiers
|
||||
model_name = model_name.replace(".", "-").replace(":", "-").replace("_", "-")
|
||||
logger.info(f"Utilisation du modèle: {model_name}")
|
||||
|
||||
json_path = self.ticket_loader.trouver_ticket(extraction_path, ticket_id)
|
||||
ticket_data = self._charger_ticket(json_path)
|
||||
if not ticket_data:
|
||||
logger.error(f"Impossible de charger les données du ticket {ticket_id}")
|
||||
return
|
||||
|
||||
# Ajouter le chemin du fichier JSON au ticket_data pour faciliter l'extraction du ticket_id
|
||||
if json_path:
|
||||
ticket_data["file_path"] = json_path
|
||||
|
||||
# Traduire le contenu du ticket en anglais avant l'analyse
|
||||
# et stocker la version originale
|
||||
if self.config.get("english_only", True) and ticket_data.get("content"):
|
||||
logger.info(f"Traduction du contenu du ticket {ticket_id} en anglais")
|
||||
ticket_data["content_original"] = ticket_data["content"]
|
||||
|
||||
# Vérifier si le contenu est déjà en anglais (détection simple)
|
||||
english_indicators = ["the ", "is ", "are ", "what ", "when ", "how ", "why "]
|
||||
if any(indicator in ticket_data["content"].lower() for indicator in english_indicators):
|
||||
logger.info("Le contenu semble déjà être en anglais, pas de traduction nécessaire")
|
||||
ticket_data["is_english"] = True
|
||||
ticket_data["content_en"] = ticket_data["content"]
|
||||
else:
|
||||
# Traduire en anglais
|
||||
ticket_data["content_en"] = fr_to_en(ticket_data["content"])
|
||||
ticket_data["is_english"] = False
|
||||
|
||||
logger.info(f"Traduction terminée: {len(ticket_data['content_en'])} caractères")
|
||||
|
||||
# Étape 1: Analyser le ticket (si l'agent est disponible)
|
||||
ticket_analysis = None
|
||||
if self.ticket_agent:
|
||||
try:
|
||||
logger.info(f"Exécution de l'agent d'analyse de ticket pour {ticket_id}")
|
||||
ticket_analysis = self.ticket_agent.executer(ticket_data)
|
||||
|
||||
# Vérifier si l'analyse a été réalisée avec succès
|
||||
if ticket_analysis:
|
||||
logger.info(f"Analyse du ticket terminée: {len(ticket_analysis.get('response', ''))} caractères")
|
||||
|
||||
# Si le répertoire des rapports existe mais que le fichier d'analyse n'a pas été créé
|
||||
# on force sa création ici
|
||||
pipeline_dir = os.path.join(rapport_dir, "pipeline")
|
||||
analyse_files = [f for f in os.listdir(pipeline_dir)
|
||||
if f.startswith("analyse_ticket_") and f.endswith("_results.json")]
|
||||
|
||||
if not analyse_files:
|
||||
logger.warning("Aucun fichier d'analyse de ticket trouvé, tentative de sauvegarde forcée")
|
||||
from agents.utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees
|
||||
sauvegarder_donnees(
|
||||
ticket_id=ticket_id,
|
||||
step_name="analyse_ticket",
|
||||
data=ticket_analysis,
|
||||
base_dir=rapport_dir,
|
||||
is_resultat=True
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
logger.error(f"L'analyse du ticket {ticket_id} n'a pas produit de résultat")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Erreur lors de l'analyse du ticket {ticket_id}: {e}")
|
||||
if self.config.get("debug_mode"):
|
||||
logger.error(traceback.format_exc())
|
||||
|
||||
images_analyses, relevant_images = {}, []
|
||||
ocr_results = {}
|
||||
|
||||
if os.path.exists(attachments_dir):
|
||||
images = self._lister_images(attachments_dir)
|
||||
if self.config.get("dedup_enabled", True):
|
||||
images = filtrer_images_uniques(images, seuil_hamming=self.config["dedup_threshold"], ticket_id=ticket_id)
|
||||
|
||||
# Réaliser l'OCR sur toutes les images avant le tri
|
||||
if self.config.get("ocr_enabled", True):
|
||||
logger.info(f"Traitement OCR de {len(images)} images")
|
||||
for img in images:
|
||||
try:
|
||||
ocr_fr, langue = extraire_texte(img, lang="auto")
|
||||
|
||||
# Traduire le texte extrait en anglais pour une meilleure analyse
|
||||
ocr_en = fr_to_en(ocr_fr) if ocr_fr else ""
|
||||
|
||||
# Traduire à nouveau en français pour vérification (optionnel)
|
||||
ocr_en_back_fr = en_to_fr(ocr_en) if ocr_en else ""
|
||||
|
||||
# Sauvegarder les résultats OCR directement dans le répertoire pipeline
|
||||
# au lieu de créer un sous-répertoire T11143
|
||||
sauvegarder_ocr_traduction(img, ticket_id, ocr_fr, ocr_en, ocr_en_back_fr, base_dir=rapport_dir)
|
||||
|
||||
# Stocker le résultat de l'OCR pour utilisation ultérieure
|
||||
ocr_results[img] = {
|
||||
"texte_fr": ocr_fr,
|
||||
"texte_en": ocr_en,
|
||||
"langue_detectee": langue
|
||||
}
|
||||
|
||||
logger.info(f"OCR terminé pour {os.path.basename(img)}: {len(ocr_fr)} caractères ({langue})")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning(f"Erreur OCR pour {os.path.basename(img)}: {e}")
|
||||
ocr_results[img] = {"texte_fr": "", "texte_en": "", "langue_detectee": "unknown"}
|
||||
|
||||
# Traiter toutes les images avec l'agent de tri
|
||||
if self.image_sorter:
|
||||
logger.info(f"Traitement de {len(images)} images uniques avec l'agent de tri")
|
||||
|
||||
# Trier toutes les images et collecter les résultats
|
||||
for img in images:
|
||||
try:
|
||||
# Inclure l'OCR avec le chemin de l'image pour aider au tri
|
||||
ocr_context = ocr_results.get(img, {"texte_en": ""}).get("texte_en", "")
|
||||
result_sort = self.image_sorter.executer(img, ocr_context=ocr_context)
|
||||
|
||||
# Déterminer si l'image est pertinente
|
||||
is_relevant = result_sort.get("is_relevant", True)
|
||||
if is_relevant:
|
||||
relevant_images.append(img)
|
||||
|
||||
# Stocker le résultat pour l'analyse ultérieure
|
||||
images_analyses[img] = {
|
||||
"sorting": result_sort or {"is_relevant": True},
|
||||
"analysis": None,
|
||||
"ocr": ocr_results.get(img, {})
|
||||
}
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning(f"Erreur tri image {os.path.basename(img)}: {e}")
|
||||
if self.config.get("debug_mode"):
|
||||
logger.error(traceback.format_exc())
|
||||
|
||||
# Sauvegarder tous les résultats en une seule fois pour éviter les doublons
|
||||
if self.image_sorter and hasattr(self.image_sorter, "sauvegarder_resultats"):
|
||||
try:
|
||||
# Cast l'agent en AgentImageSorter pour satisfaire le linter
|
||||
image_sorter = cast(AgentImageSorter, self.image_sorter)
|
||||
# Méthode sauvegarder_resultats améliorée pour accumuler les résultats
|
||||
image_sorter.sauvegarder_resultats()
|
||||
logger.info(f"Sauvegarde groupée de {len(images)} résultats de tri d'images effectuée")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde groupée des résultats de tri: {e}")
|
||||
if self.config.get("debug_mode"):
|
||||
logger.error(traceback.format_exc())
|
||||
else:
|
||||
logger.warning("L'agent de tri d'images ne dispose pas de la méthode sauvegarder_resultats")
|
||||
else:
|
||||
# Si pas d'agent de tri, considérer toutes les images comme pertinentes
|
||||
relevant_images = images.copy()
|
||||
for img in images:
|
||||
images_analyses[img] = {
|
||||
"sorting": {"is_relevant": True},
|
||||
"analysis": None,
|
||||
"ocr": ocr_results.get(img, {})
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Analyser les images pertinentes avec l'agent d'analyse d'images
|
||||
if self.image_analyser:
|
||||
logger.info(f"Début de l'analyse des images avec {len(relevant_images)} images pertinentes")
|
||||
analyses_resultats = [] # Pour accumuler les résultats
|
||||
|
||||
for img in relevant_images:
|
||||
try:
|
||||
# Intégrer les résultats de l'OCR dans le contexte
|
||||
ocr_info = ocr_results.get(img, {})
|
||||
contexte_enrichi = self._enrichir_contexte(
|
||||
ticket_analysis if ticket_analysis else {},
|
||||
ocr_info
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info(f"Analyse de l'image: {os.path.basename(img)}")
|
||||
result = self.image_analyser.executer(img, contexte=contexte_enrichi)
|
||||
|
||||
if result:
|
||||
images_analyses[img]["analysis"] = result
|
||||
analyses_resultats.append(result)
|
||||
logger.info(f"Analyse terminée pour {os.path.basename(img)}")
|
||||
else:
|
||||
logger.warning(f"Pas de résultat d'analyse pour {os.path.basename(img)}")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Erreur analyse image {os.path.basename(img)}: {e}")
|
||||
if self.config.get("debug_mode"):
|
||||
logger.error(traceback.format_exc())
|
||||
|
||||
# Sauvegarder les résultats via la méthode sauvegarder_resultats si disponible
|
||||
if hasattr(self.image_analyser, "sauvegarder_resultats"):
|
||||
try:
|
||||
self.image_analyser.sauvegarder_resultats()
|
||||
logger.info(f"Sauvegarde des résultats d'analyse d'images via sauvegarder_resultats")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des résultats d'analyse d'images: {e}")
|
||||
if self.config.get("debug_mode"):
|
||||
logger.error(traceback.format_exc())
|
||||
else:
|
||||
# Fallback vers sauvegarder_donnees si sauvegarder_resultats n'est pas disponible
|
||||
try:
|
||||
from agents.utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees
|
||||
sauvegarder_donnees(
|
||||
ticket_id=ticket_id,
|
||||
step_name="analyse_image",
|
||||
data=analyses_resultats,
|
||||
base_dir=rapport_dir,
|
||||
is_resultat=True
|
||||
)
|
||||
logger.info(f"Sauvegarde de {len(analyses_resultats)} analyses d'images effectuée via sauvegarder_donnees")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des analyses d'images: {e}")
|
||||
if self.config.get("debug_mode"):
|
||||
logger.error(traceback.format_exc())
|
||||
|
||||
if self.report_generator and ticket_analysis:
|
||||
try:
|
||||
# Normaliser le nom du modèle pour éviter les doublons de rapports
|
||||
model_name = self.config.get("model_name", "").replace(".", "-").replace(":", "-").replace("_", "-")
|
||||
if not model_name:
|
||||
model_name = "llama3-vision-90b-instruct"
|
||||
|
||||
rapport_data = {
|
||||
"ticket_id": ticket_id,
|
||||
"ticket_data": ticket_data,
|
||||
"ticket_analyse": ticket_analysis,
|
||||
"analyse_images": images_analyses,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"model_name": model_name
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Utiliser directement le répertoire rapports_dir au lieu de recréer un chemin
|
||||
rapport_final = self.report_generator.executer(rapport_data)
|
||||
|
||||
# Le rapport_generator est responsable de sauvegarder les fichiers
|
||||
# Nous n'avons pas besoin de dupliquer les sauvegardes ici
|
||||
# Les files sont sauvegardés via la fonction sauvegarder_donnees dans le pipeline
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Erreur lors du rapport : {e}")
|
||||
if self.config.get("debug_mode"):
|
||||
logger.error(traceback.format_exc())
|
||||
|
||||
logger.info(f"Traitement terminé pour le ticket {ticket_id}")
|
||||
|
||||
def _enrichir_contexte(self, ticket_analysis: Dict[str, Any], ocr_info: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""
|
||||
Enrichit le contexte de l'analyse du ticket avec les informations OCR
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
ticket_analysis: Résultat de l'analyse du ticket
|
||||
ocr_info: Informations OCR d'une image
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Contexte enrichi
|
||||
"""
|
||||
if not isinstance(ticket_analysis, dict):
|
||||
return ticket_analysis
|
||||
|
||||
# Créer une copie pour ne pas modifier l'original
|
||||
contexte_enrichi = ticket_analysis.copy()
|
||||
|
||||
# Ajouter les informations OCR
|
||||
if ocr_info:
|
||||
contexte_enrichi["ocr_info"] = ocr_info
|
||||
|
||||
# Utiliser la version anglaise du texte OCR pour l'analyse
|
||||
if self.config.get("english_only") and ocr_info.get("texte_en"):
|
||||
contexte_enrichi["ocr_text"] = ocr_info["texte_en"]
|
||||
else:
|
||||
contexte_enrichi["ocr_text"] = ocr_info.get("texte_fr", "")
|
||||
|
||||
return contexte_enrichi
|
||||
|
||||
def _charger_ticket(self, json_path: Optional[str]) -> Optional[Dict[str, Any]]:
|
||||
"""
|
||||
Charge et prépare les données du ticket à partir d'un fichier JSON.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
json_path: Chemin du fichier JSON
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Données du ticket chargées ou None en cas d'erreur
|
||||
"""
|
||||
if not json_path:
|
||||
logger.warning("Aucun chemin JSON fourni")
|
||||
return None
|
||||
try:
|
||||
ticket_data = self.ticket_loader.charger(json_path)
|
||||
|
||||
# Préparer le contenu du ticket à partir des messages
|
||||
messages = ticket_data.get("messages", [])
|
||||
contenu = []
|
||||
|
||||
# Ajouter le titre/description
|
||||
if "name" in ticket_data:
|
||||
contenu.append(f"TITRE: {ticket_data['name']}")
|
||||
if "description" in ticket_data and ticket_data["description"] != "*Contenu non extractible*":
|
||||
contenu.append(f"DESCRIPTION: {ticket_data['description']}")
|
||||
|
||||
# Ajouter chaque message
|
||||
for msg in messages:
|
||||
auteur = msg.get("author_id", "Inconnu")
|
||||
date = msg.get("date", "")
|
||||
msg_type = msg.get("message_type", "")
|
||||
content = msg.get("content", "").strip()
|
||||
|
||||
if content:
|
||||
contenu.append(f"\n[{date}] {auteur} ({msg_type}):")
|
||||
contenu.append(content)
|
||||
|
||||
# Ajouter le contenu formaté au ticket_data
|
||||
ticket_data["content"] = "\n".join(contenu)
|
||||
|
||||
logger.info(f"Données du ticket chargées depuis {json_path} avec {len(messages)} messages")
|
||||
return ticket_data
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Erreur chargement JSON : {e}")
|
||||
return None
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def _trouver_extractions(self, ticket_path: str, ticket_id: str) -> List[str]:
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return sorted(
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||||
[os.path.join(ticket_path, d) for d in os.listdir(ticket_path)
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||||
if os.path.isdir(os.path.join(ticket_path, d)) and d.startswith(ticket_id)],
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||||
key=lambda x: os.path.getmtime(x),
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reverse=True
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||||
)
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def _lister_images(self, dossier: str) -> List[str]:
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"""
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Liste toutes les images dans un dossier avec une reconnaissance étendue
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des formats d'images.
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Args:
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dossier: Dossier contenant les images à analyser
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Returns:
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Liste des chemins d'images trouvées
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"""
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# Liste étendue des extensions d'images courantes
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extensions = ['.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp', '.webp', '.tiff', '.tif']
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images = []
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# Parcourir le dossier pour trouver toutes les images
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if os.path.exists(dossier):
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||||
for racine, _, fichiers in os.walk(dossier):
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||||
for f in fichiers:
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||||
# Vérifier l'extension du fichier (non sensible à la casse)
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if any(f.lower().endswith(ext) for ext in extensions):
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||||
chemin_complet = os.path.join(racine, f)
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||||
# Vérifier que le fichier est bien une image valide et accessible
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||||
try:
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from PIL import Image
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with Image.open(chemin_complet) as img:
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||||
# S'assurer que c'est bien une image en vérifiant ses dimensions
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width, height = img.size
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||||
if width > 0 and height > 0:
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images.append(chemin_complet)
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except Exception as e:
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logger.warning(f"Image ignorée {f}: {str(e)}")
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if not images:
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logger.warning(f"Aucune image trouvée dans {dossier}")
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else:
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logger.info(f"{len(images)} images trouvées dans {dossier}")
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return images
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@ -5,7 +5,7 @@
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"translation_en_back_fr": "",
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"metadata": {
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"ticket_id": "T11143",
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||||
"timestamp": "20250425_115033",
|
||||
"timestamp": "20250425_143837",
|
||||
"source_module": "ocr_utils + translate_utils",
|
||||
"lang_detected": "fr"
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||||
}
|
||||
|
||||
@ -5,7 +5,7 @@
|
||||
"translation_en_back_fr": "",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"ticket_id": "T11143",
|
||||
"timestamp": "20250425_115033",
|
||||
"timestamp": "20250425_143837",
|
||||
"source_module": "ocr_utils + translate_utils",
|
||||
"lang_detected": "fr"
|
||||
}
|
||||
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||||
@ -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.",
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||||
"metadata": {
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||||
"ticket_id": "T11143",
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||||
"timestamp": "20250425_115028",
|
||||
"timestamp": "20250425_143832",
|
||||
"source_module": "ocr_utils + translate_utils",
|
||||
"lang_detected": "fr"
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||||
}
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||||
@ -5,7 +5,7 @@
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||||
"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",
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||||
"metadata": {
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||||
"ticket_id": "T11143",
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||||
"timestamp": "20250425_115030",
|
||||
"timestamp": "20250425_143834",
|
||||
"source_module": "ocr_utils + translate_utils",
|
||||
"lang_detected": "fr"
|
||||
}
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@ -1,31 +1,32 @@
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** Rapport croisé **
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**Résumé:**
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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.
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||||
Le client, Fabien Lafay, a signalé un problème avec l'accès à un test bleu. L'équipe d'assistance a demandé des informations supplémentaires pour dépanner le problème.
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** Tableau chronologique des échanges: **
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| Émetteur | Type | Date | Contenu | Éléments visuels |
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| --- | --- | --- | --- | --- |
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| Fabien Lafay (client) | Question | [Date non spécifiée] | Problème signalé avec l'accès au «test bleu» | - |
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| Fabien Lafay (client) | Contexte supplémentaire | [Date non spécifiée] | Image fournie avec URL https://zk1.brg-lob.com/ | Image: Rapport ou document généré par une application ou un système basé sur le Web, éventuellement à partir d'une planification des ressources de l'entreprise (ERP) ou d'un système de gestion des informations de laboratoire (LIMS). |
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| Équipe de soutien | Réponse | [Date non spécifiée] | A répondu à la question du client | - |
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| Victor Bollée (soutien) | Mise à jour | [Date non spécifiée] | Mentionné que le problème a été résolu seul | - |
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||||
| Client (Fabien Lafay) | Question | [Date initiale] | Rapport de problème Accès au test bleu | - |
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| Support | Demande d'informations | [Date] | Demande de détails techniques et de captures d'écran | - |
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| Client (Fabien Lafay) | Réponse | [Date] | Capture d'écran envoyée avec des informations techniques, y compris les spécifications de l'URL et de l'équipement | Capture d'écran avec table contenant "Pedéwment", "Sand Material" Colonnes et URL |
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| Support | Analyse | [Date] | Examen des détails techniques fournis pour identifier les causes potentielles de problème | - |
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** Analyse d'image: **
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** Détails techniques: **
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||||
L'image fournie semble être un rapport ou un document généré par une application ou un système basé sur le Web. La section d'en-tête suggère qu'il s'agit d'un rapport ou d'un document généré, éventuellement à partir d'une planification des ressources de l'entreprise (ERP) ou d'un système de gestion de l'information en laboratoire (LIMS). La structure de la table ou de la grille implique que les données sont présentées dans un format structuré.
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* ID de document: 25-00078
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* Spécifications du matériel:
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+ Matériau de sable 0/20 Carriere adceg
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* URL: http://zk1.brg-lab.com
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* Courriel et noms de domaine:
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+ Fabien.lafay@brg-lash.com
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** Pertinence pour supporter le billet: **
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** Éléments d'image pertinents: **
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||||
L'image ne semble pas directement liée au problème initial rapporté par Fabien Lafay. Cependant, il peut avoir été envoyé comme contexte supplémentaire pour le ticket d'assistance. L'URL dans le pied de page de la page ("posée. À partir de 11 e‘ z2k1.brg-lab.com ") peut être liée à l'URL fournie par Fabien Lafay ([URL] https://zk1.brg-lab.com/), suggérant une connexion entre les deux.
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* Tableau avec des colonnes pour "Pedéwment", "Sand Material" et autres spécifications techniques
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* Section avec URL et résultat attendu
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** Contexte technique: **
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** Étapes suivantes: **
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L'équipe d'assistance continuera d'analyser les détails techniques fournis pour identifier les causes potentielles du problème. Des informations supplémentaires peuvent être demandées au client pour dépanner davantage le problème.
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* L'image a été générée par une application ou un système basé sur le Web.
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* Le rapport ou le document provient peut-être de la planification des ressources de l'entreprise (ERP) ou du système de gestion des informations de laboratoire (LIMS).
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||||
* L'URL dans le pied de page de la page suggère une connexion à l'URL fournie par Fabien Lafay.
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||||
**Conclusion:**
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Le rapport croisé met en évidence les échanges entre le client et l'équipe d'assistance, y compris le contexte supplémentaire fourni par une image. Bien que l'image ne semble pas directement liée au problème initial, il peut avoir été envoyé comme contexte supplémentaire pour le billet d'assistance. Le contexte technique suggère un lien entre l'image et l'URL fournis par Fabien Lafay.
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Remarque: Les dates du tableau ne sont pas spécifiées car elles n'ont pas été fournies dans le texte d'origine. Veuillez remplir les dates réelles de chaque échange.
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