Cortex/neurons/personalization.py

import logging
from typing import Dict, Any

class PersonalizationNeuron:
    """
    Neurone de personnalisation - Apprend des préférences de l'utilisateur.
    """

    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger("personalization_neuron")
        self.user_profiles = {}

    async def initialize(self):
        self.logger.info("🎭 Initialisation du neurone de personnalisation...")
        return True

    async def update_user_profile(self, user_id: str, interaction: Dict[str, Any]):
        """
        Met à jour le profil de l'utilisateur basé sur l'interaction.
        """
        if user_id not in self.user_profiles:
            self.user_profiles[user_id] = {
                'preferred_topics': [],
                'interaction_style': 'neutral',
                'knowledge_level': 'beginner'
            }

        # Mise à jour des préférences
        # Logique simplifiée
        if 'topic' in interaction:
            if interaction['topic'] not in self.user_profiles[user_id]['preferred_topics']:
                self.user_profiles[user_id]['preferred_topics'].append(interaction['topic'])

    async def personalize_response(self, user_id: str, response: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        Personnalise la réponse en fonction du profil utilisateur.
        """
        profile = self.user_profiles.get(user_id, {})
        preferred_topics = profile.get('preferred_topics', [])
        knowledge_level = profile.get('knowledge_level', 'beginner')

        # Ajuster le niveau de détail en fonction du niveau de connaissance
        if knowledge_level == 'beginner':
            # Rendre la réponse plus simple
            response['response'] = await self._simplify_response(response['response'])
        elif knowledge_level == 'expert':
            # Ajouter plus de détails techniques
            response['response'] = await _add_technical_details(response['response'])

        # Si la réponse concerne un topic préféré, on le signale
        for topic in preferred_topics:
            if topic in response['response']:
                response['response'] = "🔥 " + response['response']

        return response

    async def _simplify_response(self, response: str) -> str:
        # Simplifie la réponse (logique simplifiée)
        # Dans une version future, on utilisera un modèle de langage
        return response  # Pour l'instant, on retourne la réponse telle quelle

    async def _add_technical_details(self, response: str) -> str:
        # Ajoute des détails techniques (logique simplifiée)
        return response + " (Note technique: ...)"