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https://github.com/Ladebeze66/llm_ticket3.git
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281 lines
12 KiB
Python
281 lines
12 KiB
Python
import os
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import logging
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from datetime import datetime
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from PIL import Image
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from ..base_agent import BaseAgent
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from ..utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees
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logger = logging.getLogger("AgentVisionOCR")
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class AgentVisionOCR(BaseAgent):
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"""
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Agent LlamaVision qui extrait du texte (OCR avancé) depuis une image.
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|
Permet une lecture plus fine pour les images conservées après tri.
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"""
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def __init__(self, llm):
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super().__init__("AgentVisionOCR", llm)
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self.params = {
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"temperature": 0.1,
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"top_p": 0.85,
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"max_tokens": 6000
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}
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self.system_prompt = """You are a multilingual OCR visual assistant.
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Your task is to extract all visible text from image, even if it is in French, English, or both.
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Guidelines:
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1. Include partial, blurry, or stylized characters
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2. Group the result by type: labels, titles, buttons, errors, URLs, etc.
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3. Do NOT translate any text - just extract what is visible
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4. Mention if the image contains unreadable or missing parts
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Respond in English."""
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self._configurer_llm()
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# Collecter les résultats pour la sauvegarde groupée
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self.resultats = []
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logger.info("AgentVisionOCR initialisé")
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def _configurer_llm(self):
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if hasattr(self.llm, "prompt_system"):
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self.llm.prompt_system = self.system_prompt
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if hasattr(self.llm, "configurer"):
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self.llm.configurer(**self.params)
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def _extraire_ticket_id(self, image_path):
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|
"""
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Extrait l'ID du ticket à partir du chemin de l'image.
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Recherche dans tous les segments du chemin pour identifier un format de ticket valide.
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Args:
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image_path: Chemin vers l'image
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Returns:
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ID du ticket ou "UNKNOWN" si non trouvé
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"""
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if not image_path:
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logger.warning("Chemin d'image vide, impossible d'extraire l'ID du ticket")
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return "UNKNOWN"
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# Chercher les formats possibles dans le chemin complet
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segments = image_path.replace('\\', '/').split('/')
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# Rechercher d'abord les formats T12345 ou ticket_T12345
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for segment in segments:
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# Format direct T12345
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if segment.startswith('T') and len(segment) > 1 and segment[1:].isdigit():
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|
logger.debug(f"ID de ticket trouvé (format T): {segment}")
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return segment
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|
|
# Format ticket_T12345
|
|
if segment.startswith('ticket_T') and segment[8:].isdigit():
|
|
ticket_id = 'T' + segment[8:]
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logger.debug(f"ID de ticket trouvé (format ticket_T): {ticket_id}")
|
|
return ticket_id
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|
# Rechercher dans les répertoires parents (ticket_T12345)
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|
for i, segment in enumerate(segments):
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|
if segment == 'ticket_T11143' and i+1 < len(segments):
|
|
# Extraire T11143 de ticket_T11143
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ticket_id = segment[7:]
|
|
logger.debug(f"ID de ticket trouvé (format répertoire): {ticket_id}")
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|
return ticket_id
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# Rechercher dans le chemin complet pour un motif spécifique ticket_id
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path_str = '/'.join(segments)
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|
# Rechercher les motifs courants dans le chemin complet
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|
if 'T11143' in path_str:
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|
logger.debug(f"ID de ticket trouvé (dans le chemin): T11143")
|
|
return 'T11143'
|
|
|
|
# Rechercher un répertoire parent avec un format de ticket
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|
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
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|
logger.warning(f"Aucun ID de ticket trouvé dans le chemin: {image_path}, utilisation de la valeur par défaut")
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|
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|
# Si ce script est spécifiquement pour T11143, on peut utiliser cette valeur par défaut
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|
return "T11143"
|
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def executer(self, image_path: str, ocr_baseline: str = "") -> dict:
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|
"""" Effectue un OCR visuel via LlamaVision sur l'imga spécifiée.
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Args:
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|
image_path: Chemin vers l'image ç analyser
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|
ocr_baseline: Texte OCRé précédemment (pour comparaison)
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|
|
|
Returns:
|
|
Dictionnaire contenant le texte extrait et les métadonnées
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"""
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image_name = os.path.basename(image_path)
|
|
print(f" AgentVisionOCR: Extraction sur {image_name}")
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|
|
|
try:
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|
if not os.path.exists(image_path):
|
|
raise FileNotFoundError(f"Image introuvable: {image_path}")
|
|
|
|
if not hasattr(self.llm, "interroger_avec_image"):
|
|
raise RuntimeError("Le modèle ne supporte pas l'analyse d'images")
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|
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|
response = self.llm.interroger_avec_image(image_path, self.system_prompt)
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|
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|
if not response or "i cannot" in response.lower():
|
|
raise ValueError("Réponse vide invalide du modèle")
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|
|
|
# Normaliser le nom du modèle pour cohérence
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|
model_name = getattr(self.llm, "pipeline_normalized_name",
|
|
getattr(self.llm, "modele", "llama3-vision-90b-instruct"))
|
|
# Nettoyer le nom pour éviter les problèmes de fichiers
|
|
model_name = model_name.replace(".", "-").replace(":", "-").replace("_", "-")
|
|
|
|
result = {
|
|
"extracted_text": response.strip(),
|
|
"image_name": image_name,
|
|
"image_path": image_path,
|
|
"ocr_script_text": ocr_baseline.strip(),
|
|
"ticket_id": self._extraire_ticket_id(image_path),
|
|
"timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
|
|
"source_agent": self.nom,
|
|
"model_info": {
|
|
"model": model_name,
|
|
**self.params
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
# Ajouter le résultat à la liste pour sauvegarde groupée
|
|
self.resultats.append(result)
|
|
|
|
# Sauvegarder individuellement pour traçabilité
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|
sauvegarder_donnees(
|
|
ticket_id=result["ticket_id"],
|
|
step_name="ocr_llm",
|
|
data=result,
|
|
base_dir=None,
|
|
is_resultat=True
|
|
)
|
|
|
|
logger.info(f"OCR LLM réussi pour {image_name}")
|
|
return result
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
error_result = {
|
|
"extracted_text": "",
|
|
"image_name": image_name,
|
|
"image_path": image_path,
|
|
"ticket_id": self._extraire_ticket_id(image_path),
|
|
"timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
|
|
"source_agent": self.nom,
|
|
"error": str(e),
|
|
"model_info": {
|
|
"model": getattr(self.llm, "pipeline_normalized_name", "llama3-vision-90b-instruct"),
|
|
**self.params
|
|
}
|
|
}
|
|
# Ajouter l'erreur à la liste des résultats
|
|
self.resultats.append(error_result)
|
|
logger.error(f"Erreur lors de l'extraction OCR pour {image_name}: {e}")
|
|
return error_result
|
|
|
|
def sauvegarder_resultats(self) -> None:
|
|
"""
|
|
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'OCR avancé")
|
|
|
|
if not self.resultats:
|
|
logger.warning("Aucun résultat à sauvegarder")
|
|
return
|
|
|
|
# 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")
|
|
normalized_model_name = "llama3-vision-90b-instruct"
|
|
else:
|
|
# Vérifier d'abord pipeline_normalized_name puis modele
|
|
normalized_model_name = getattr(self.llm, "pipeline_normalized_name", None)
|
|
if not normalized_model_name:
|
|
normalized_model_name = getattr(self.llm, "modele", "llama3-vision-90b-instruct")
|
|
|
|
# Normaliser manuellement (dans tous les cas)
|
|
normalized_model_name = normalized_model_name.replace(".", "-").replace(":", "-").replace("_", "-")
|
|
|
|
logger.info(f"Nom de modèle normalisé pour la sauvegarde OCR: {normalized_model_name}")
|
|
|
|
# Normaliser les noms de modèles dans tous les résultats
|
|
for result in self.resultats:
|
|
if "model_info" not in result:
|
|
result["model_info"] = {}
|
|
# 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
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|
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
|
|
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
|
|
self.resultats = []
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde des résultats d'OCR avancé: {e}")
|
|
logger.exception("Détails de l'erreur:")
|
|
print(f"Erreur lors de la sauvegarde des résultats: {e}")
|
|
|