ragflow_preprocess/agents/base.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
Classe de base pour tous les agents LLM
"""

from typing import List, Dict, Any, Optional

class LLMBaseAgent:
    """
    Classe de base pour tous les agents LLM. Fournit des méthodes communes
    pour interagir avec différents modèles de langage.
    """
    
    def __init__(self, model_name: str, endpoint: str = "http://217.182.105.173:11434", **config):
        """
        Initialise un agent LLM
        
        Args:
            model_name (str): Nom du modèle à utiliser
            endpoint (str): URL de l'API Ollama ou autre endpoint
            **config: Paramètres de configuration supplémentaires
                - temperature (float): Température pour la génération (défaut: 0.2)
                - top_p (float): Valeur top_p (défaut: 0.95)
                - top_k (int): Valeur top_k (défaut: 40)
                - max_tokens (int): Nombre maximal de tokens à générer (défaut: 1024)
                - language (str): Langue pour les prompts ("fr" ou "en")
        """
        self.model_name = model_name
        self.endpoint = endpoint
        
        # Paramètres par défaut
        self.config = {
            "temperature": 0.2,
            "top_p": 0.95,
            "top_k": 40,
            "max_tokens": 1024,
            "language": "fr"
        }
        
        # Mise à jour avec les paramètres fournis
        self.config.update(config)
    
    def generate(self, prompt: str, images: Optional[List[bytes]] = None) -> str:
        """
        Génère une réponse à partir d'un prompt et d'images optionnelles
        
        Args:
            prompt (str): Le texte du prompt
            images (List[bytes], optional): Liste d'images en bytes
            
        Returns:
            str: La réponse générée par le modèle
        """
        raise NotImplementedError("Cette méthode doit être implémentée par les classes dérivées")
    
    def get_params(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        Renvoie les paramètres actuels de l'agent
        
        Returns:
            Dict[str, Any]: Les paramètres de configuration
        """
        return {
            "modèle": self.model_name,
            **self.config
        }
        
    def update_config(self, **kwargs):
        """
        Met à jour la configuration de l'agent
        
        Args:
            **kwargs: Paramètres à mettre à jour
        """
        self.config.update(kwargs)