Update app.py

app.py

@@ -4,44 +4,41 @@ import requests
 import os
 
 app = Flask(__name__)
-# Autorise tout le monde à interroger ce serveur (nécessaire pour votre HTML externe)
 CORS(app)
 
-# Récupération de la clé secrète depuis les réglages Hugging Face
+# Récupération de la clé depuis les secrets Hugging Face
 API_KEY = os.environ.get("ALBERT_KEY")
 
-# Mettez cette adresse exacte :
+# URL API Albert
 ALBERT_URL = "https://albert.api.etalab.gouv.fr/v1/chat/completions"
 
 @app.route('/')
 def home():
-    return "Le serveur Albert Proxy fonctionne !"
+    return "Serveur Albert Proxy en ligne !"
 
 @app.route('/verify', methods=['POST'])
 def verify_math():
-    # 1. Récupérer les données envoyées par l'élève
+    # 1. Récupération des données
     data = request.json
     user_latex = data.get('userLatex', '')
     expected_latex = data.get('expectedLatex', '')
 
+    # Vérification présence clé
     if not API_KEY:
-        return jsonify({"error": "Clé API non configurée sur le serveur"}), 500
+        return jsonify({"error": "Clé API ALBERT_KEY manquante dans les Settings"}), 500
 
-    # 2. Préparer le prompt pour Albert
-    # On demande un JSON strict pour faciliter la lecture
+    # 2. Préparation du prompt
     system_prompt = (
-        "Tu es un professeur de mathématiques expert. "
-        "Tu dois vérifier si la réponse de l'élève correspond à la réponse attendue. "
-        "Tes critères : 1) Mathématiquement équivalent. 2) Forme développée et réduite demandée. "
-        "Réponds UNIQUEMENT au format JSON strict : "
-        "{\"isCorrect\": boolean, \"feedback\": \"texte court en français\"}."
+        "Tu es un professeur de mathématiques. "
+        "Vérifie si la réponse de l'élève est mathématiquement équivalente à l'attendu "
+        "ET si elle est sous forme développée et réduite. "
+        "Réponds uniquement en JSON : {\"isCorrect\": boolean, \"feedback\": \"string\"}."
     )
+    
+    user_prompt = f"Attendu: {expected_latex}. Élève: {user_latex}."
 
-    user_prompt = f"Attendu : {expected_latex}. Élève : {user_latex}. Vérifie la réponse."
-
-payload = {
-        # C'est ici qu'on met l'ID officiel du modèle Albert
-        "model": "openai/gpt-oss-120b", 
+    payload = {
+        "model": "openai/gpt-oss-120b",
         "temperature": 0,
         "messages": [
             {"role": "system", "content": system_prompt},
@@ -54,21 +51,17 @@ payload = {
         "Content-Type": "application/json"
     }
 
-    # 3. Interroger Albert
+    # 3. Appel API
     try:
         response = requests.post(ALBERT_URL, json=payload, headers=headers)
-        response.raise_for_status() # Lève une erreur si code HTTP != 200
+        response.raise_for_status()
         
-        # 4. Renvoyer la réponse d'Albert à l'élève
         albert_data = response.json()
-        
-        # On extrait le contenu du message (souvent dans choices[0].message.content)
         content = albert_data['choices'][0]['message']['content']
         
         return jsonify({"raw_content": content})
 
     except Exception as e:
-        print(f"Erreur: {e}")
         return jsonify({"error": str(e)}), 500
 
 if __name__ == '__main__':