Update app.py

app.py

@@ -6,6 +6,7 @@ from datetime import datetime
 from langchain_openai import ChatOpenAI
 from langchain_anthropic import ChatAnthropic
 from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
+# Correctif lié à Pydantic v2 pour ChatGoogleGenerativeAI\nChatGoogleGenerativeAI.model_rebuild()
 from langchain_core.messages import HumanMessage
 import PyPDF2
 import docx
@@ -44,8 +45,8 @@ MODELS = {
     }
 }
 
-# API par défaut pour Gemini 2.5 Flash
-DEFAULT_GEMINI_API = os.getenv("FLASH_GOOGLE_API_KEY")
+# API par défaut pour Gemini 2.5 Flash via HF Spaces Secrets
+DEFAULT_GEMINI_API = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
 
 def extract_text_from_file(file):
     """Extrait le texte d'un fichier uploadé"""
@@ -64,338 +65,4 @@ def extract_text_from_file(file):
                 return text
                 
         elif file_extension == '.docx':
-            doc = docx.Document(file.name)
-            text = ""
-            for paragraph in doc.paragraphs:
-                text += paragraph.text + "\n"
-            return text
-            
-        elif file_extension == '.txt':
-            with open(file.name, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                return f.read()
-                
-        elif file_extension in ['.xlsx', '.xls']:
-            df = pd.read_excel(file.name)
-            return df.to_string()
-            
-        elif file_extension == '.pptx':
-            prs = Presentation(file.name)
-            text = ""
-            for slide in prs.slides:
-                for shape in slide.shapes:
-                    if hasattr(shape, "text"):
-                        text += shape.text + "\n"
-            return text
-            
-        else:
-            return "Format de fichier non supporté"
-            
-    except Exception as e:
-        return f"Erreur lors de la lecture du fichier: {str(e)}"
-
-def extract_text_from_url(url):
-    """Extrait le texte d'une URL"""
-    try:
-        response = requests.get(url, timeout=10)
-        response.raise_for_status()
-        
-        # Simple extraction du contenu textuel
-        content = response.text
-        # Suppression basique des balises HTML
-        content = re.sub(r'<[^>]+>', '', content)
-        content = re.sub(r'\s+', ' ', content).strip()
-        
-        return content[:10000]  # Limite à 10k caractères
-        
-    except Exception as e:
-        return f"Erreur lors de la récupération de l'URL: {str(e)}"
-
-def get_document_content(text_input, url_input, file_input):
-    """Récupère le contenu du document selon la source"""
-    if text_input.strip():
-        return text_input.strip()
-    elif url_input.strip():
-        return extract_text_from_url(url_input.strip())
-    elif file_input is not None:
-        return extract_text_from_file(file_input)
-    else:
-        return ""
-
-def create_llm_instance(model_name, api_key):
-    """Crée une instance du modèle LLM"""
-    model_config = MODELS[model_name]
-    
-    if model_config["provider"] == "OpenAI":
-        return model_config["class"](
-            model=model_config["model_name"],
-            api_key=api_key,
-            temperature=0.7
-        )
-    elif model_config["provider"] == "Anthropic":
-        return model_config["class"](
-            model=model_config["model_name"],
-            api_key=api_key,
-            temperature=0.7
-        )
-    elif model_config["provider"] == "Google AI":
-        api_to_use = api_key if api_key else DEFAULT_GEMINI_API
-        return model_config["class"](
-            model=model_config["model_name"],
-            google_api_key=api_to_use,
-            temperature=0.7
-        )
-
-def generate_html(model_name, api_key, text_input, url_input, file_input):
-    """Génère le fichier HTML éducatif"""
-    start_time = time.time()
-    
-    # Validation des entrées
-    if model_name != "Gemini 2.5 Flash (Google AI)" and not api_key.strip():
-        return None, "❌ Erreur: Veuillez fournir une clé API pour ce modèle.", 0
-    
-    document_content = get_document_content(text_input, url_input, file_input)
-    if not document_content:
-        return None, "❌ Erreur: Veuillez fournir un document (texte, URL ou fichier).", 0
-    
-    try:
-        # Création de l'instance LLM
-        llm = create_llm_instance(model_name, api_key)
-        
-        # Lecture du prompt template
-        with open("creation_educational_html_from_any_document_18082025.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
-            prompt_template = f.read()
-        
-        # Remplacement des variables
-        model_config = MODELS[model_name]
-        prompt = prompt_template.format(
-            model_name=model_config["model_name"],
-            provider_name=model_config["provider"],
-            document=document_content
-        )
-        
-        # Génération du contenu
-        message = HumanMessage(content=prompt)
-        response = llm.invoke([message])
-        
-        html_content = response.content
-        
-        # Calcul du temps de génération
-        generation_time = time.time() - start_time
-        
-        # Sauvegarde du fichier HTML
-        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
-        filename = f"document_educatif_{timestamp}.html"
-        
-        with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
-            f.write(html_content)
-        
-        success_message = f"✅ Fichier HTML généré avec succès en {generation_time:.2f} secondes!"
-        
-        return filename, success_message, generation_time
-        
-    except Exception as e:
-        error_message = f"❌ Erreur lors de la génération: {str(e)}"
-        return None, error_message, 0
-
-def reset_form():
-    """Remet à zéro le formulaire"""
-    return (
-        "Gemini 2.5 Flash (Google AI)",  # model_name
-        "",  # api_key
-        "",  # text_input
-        "",  # url_input
-        None,  # file_input
-        "",  # status_message
-        None,  # html_file
-        ""   # html_preview
-    )
-
-def update_api_info(model_name):
-    """Met à jour les informations sur l'API selon le modèle sélectionné"""
-    if model_name == "Gemini 2.5 Flash (Google AI)":
-        return gr.update(
-            label="Clé API (optionnelle)",
-            placeholder="API gratuite disponible jusqu'à épuisement, ou utilisez votre propre clé",
-            info="💡 Une API gratuite est déjà configurée pour ce modèle. Vous pouvez utiliser votre propre clé si vous le souhaitez."
-        )
-    else:
-        return gr.update(
-            label="Clé API (obligatoire)",
-            placeholder="Entrez votre clé API",
-            info="🔑 Clé API requise pour ce modèle"
-        )
-
-# Interface Gradio
-with gr.Blocks(
-    title="EduHTML Creator - Générateur de contenu éducatif HTML",
-    theme=gr.themes.Soft(),
-    css="""
-    .main-container {
-        max-width: 1200px;
-        margin: 0 auto;
-        padding: 20px;
-    }
-    .header {
-        text-align: center;
-        margin-bottom: 30px;
-        padding: 30px;
-        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
-        border-radius: 15px;
-        color: white;
-    }
-    .form-section {
-        background: white;
-        padding: 25px;
-        border-radius: 15px;
-        box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);
-        margin-bottom: 20px;
-    }
-    .apple-button {
-        background: #007AFF;
-        color: white;
-        border: none;
-        border-radius: 8px;
-        padding: 12px 24px;
-        font-weight: 500;
-        transition: all 0.3s ease;
-    }
-    .apple-button:hover {
-        background: #0056CC;
-        transform: translateY(-1px);
-    }
-    .reset-button {
-        background: #FF3B30;
-        color: white;
-        border: none;
-        border-radius: 8px;
-        padding: 12px 24px;
-        font-weight: 500;
-    }
-    .status-success {
-        color: #34C759;
-        font-weight: 500;
-    }
-    .status-error {
-        color: #FF3B30;
-        font-weight: 500;
-    }
-    """
-) as app:
-    
-    gr.HTML("""
-    <div class="header">
-        <h1>🎓 EduHTML Creator</h1>
-        <p style="font-size: 18px; margin: 10px 0;">Transformez n'importe quel document en contenu éducatif HTML interactif</p>
-        <p style="font-size: 14px; opacity: 0.9;">
-            Cette application utilise l'intelligence artificielle pour créer des pages HTML éducatives élégantes et interactives 
-            à partir de vos documents. Le design s'inspire du style Apple pour une expérience utilisateur premium.
-            L'objectif éducatif est de faciliter l'apprentissage grâce à la structuration, l'interactivité et la visualisation 
-            des informations clés de vos documents originaux.
-        </p>
-    </div>
-    """)
-    
-    with gr.Row():
-        with gr.Column(scale=1):
-            gr.HTML("<div class='form-section'>")
-            
-            # Sélection du modèle
-            model_dropdown = gr.Dropdown(
-                choices=list(MODELS.keys()),
-                value="Gemini 2.5 Flash (Google AI)",
-                label="🤖 Modèle LLM",
-                info="Choisissez le modèle d'IA à utiliser"
-            )
-            
-            # Champ API
-            api_input = gr.Textbox(
-                label="Clé API (optionnelle)",
-                placeholder="API gratuite disponible jusqu'à épuisement, ou utilisez votre propre clé",
-                info="💡 Une API gratuite est déjà configurée pour ce modèle. Vous pouvez utiliser votre propre clé si vous le souhaitez.",
-                type="password"
-            )
-            
-            gr.HTML("</div>")
-            
-            gr.HTML("<div class='form-section'>")
-            gr.HTML("<h3>📄 Source du document</h3>")
-            
-            # Entrées de document
-            text_input = gr.Textbox(
-                label="Texte copié/collé",
-                placeholder="Collez votre texte ici...",
-                lines=5
-            )
-            
-            url_input = gr.Textbox(
-                label="Lien Web",
-                placeholder="https://exemple.com/article"
-            )
-            
-            file_input = gr.File(
-                label="Fichier",
-                file_types=[".pdf", ".txt", ".docx", ".xlsx", ".xls", ".pptx"]
-            )
-            
-            gr.HTML("</div>")
-            
-            # Boutons
-            with gr.Row():
-                submit_btn = gr.Button(
-                    "🚀 Générer le HTML",
-                    variant="primary",
-                    elem_classes=["apple-button"]
-                )
-                reset_btn = gr.Button(
-                    "🔄 Reset",
-                    elem_classes=["reset-button"]
-                )
-        
-        with gr.Column(scale=1):
-            # Statut et résultats
-            status_output = gr.HTML(label="Statut")
-            
-            # Fichier téléchargeable
-            html_file_output = gr.File(
-                label="📥 Fichier HTML téléchargeable",
-                visible=False
-            )
-            
-            # Prévisualisation
-            html_preview = gr.HTML(
-                label="👀 Prévisualisation",
-                visible=False
-            )
-    
-    # Événements
-    model_dropdown.change(
-        fn=update_api_info,
-        inputs=[model_dropdown],
-        outputs=[api_input]
-    )
-    
-    submit_btn.click(
-        fn=generate_html,
-        inputs=[model_dropdown, api_input, text_input, url_input, file_input],
-        outputs=[html_file_output, status_output, gr.State()]
-    ).then(
-        fn=lambda file, status, time_taken: (
-            gr.update(visible=file is not None),
-            status,
-            gr.update(visible=file is not None, value=open(file, 'r', encoding='utf-8').read() if file else "")
-        ),
-        inputs=[html_file_output, status_output, gr.State()],
-        outputs=[html_file_output, status_output, html_preview]
-    )
-    
-    reset_btn.click(
-        fn=reset_form,
-        outputs=[model_dropdown, api_input, text_input, url_input, file_input, status_output, html_file_output, html_preview]
-    )
-
-if __name__ == "__main__":
-    app.launch(
-        server_name="0.0.0.0",
-        server_port=7860,
-        share=True
     )