Déploiement automatique depuis GitLab CI

.streamlit/config.toml

@@ -8,8 +8,7 @@ font = "sans serif"
 
 [server]
 maxUploadSize = 10
-enableXsrfProtection = false
-enableCORS = false
+enableXsrfProtection = true
 
 [browser]
 gatherUsageStats = false

Dockerfile

@@ -34,7 +34,6 @@ LABEL description="Chatbot NBA hybride RAG + SQL (Streamlit + LangGraph + Mistra
 RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
         postgresql-17 \
         postgresql-client-17 \
-        nginx \
         libglib2.0-0 \
         libsm6 \
         libxext6 \
@@ -78,9 +77,6 @@ COPY --chown=user:user SQL_db/schema_relationnel_sql.sql ./sql/01_schema.sql
 COPY --chown=user:user start.sh /home/user/start.sh
 RUN chmod +x /home/user/start.sh
 
-# --- Configuration nginx ---------------------------------------------------
-COPY nginx.conf /home/user/nginx.conf
-
 # --- Variables d'environnement par défaut ----------------------------------
 # PG_HOST/PG_PORT pointent vers PostgreSQL local dans le même conteneur
 ENV HOME=/home/user \
@@ -89,8 +85,7 @@ ENV HOME=/home/user \
     PG_PORT=5432 \
     PG_DB=oc_mlops_projet_3 \
     PG_ADMIN=admin \
-    PGDATA=/home/user/pgdata \
-    PYTHONUNBUFFERED=1
+    PGDATA=/home/user/pgdata
 
 # --- Port exposé (7860 requis par HF Spaces) -------------------------------
 EXPOSE 7860

MistralChat.py

@@ -2,9 +2,7 @@
 import streamlit as st
 import logfire
 
-print("=" * 60)
-print("[MistralChat] Démarrage — chargement des imports...")
-print("=" * 60)
+
 
 try:
     from utils.config import (
@@ -15,10 +13,8 @@ try:
     from utils.vector_store import VectorStoreManager
     from utils.langgraph_app import build_graph, AppState   # Graphe partagé RAG + SQL
     from load_excel_to_db import main as load_excel_main
-    print("[MistralChat] ✅ Imports réussis.")
-except Exception as e:
-    print(f"[MistralChat] ❌ ERREUR import : {type(e).__name__}: {e}")
-    st.error(f"Erreur d'importation ({type(e).__name__}): {e}. Vérifiez la structure de vos dossiers et les fichiers dans 'utils'.")
+except ImportError as e:
+    st.error(f"Erreur d'importation: {e}. Vérifiez la structure de vos dossiers et les fichiers dans 'utils'.")
     st.stop()
 
 
@@ -87,24 +83,8 @@ def get_vector_store_manager():
         return None, messages
 
 
-logfire.info("🚀 [MistralChat] Démarrage du script Streamlit...")
-
-sql_messages = []
-vector_store_manager = None
-vs_messages = []
-graph = None
-
-try:
-    sql_messages = init_sql_db()
-except Exception as _e:
-    st.error(f"❌ Erreur initialisation SQL : {_e}")
-    logfire.error("[MistralChat] Erreur init_sql_db", erreur=str(_e))
-
-try:
-    vector_store_manager, vs_messages = get_vector_store_manager()
-except Exception as _e:
-    st.error(f"❌ Erreur chargement VectorStore : {_e}")
-    logfire.error("[MistralChat] Erreur get_vector_store_manager", erreur=str(_e))
+sql_messages = init_sql_db()
+vector_store_manager, vs_messages = get_vector_store_manager()
 
 
 # --- Compilation du graphe LangGraph hybride (RAG + SQL) ---
@@ -117,13 +97,7 @@ def get_langgraph(_vector_store_manager):
     return graph
 
 
-try:
-    graph = get_langgraph(vector_store_manager)
-except Exception as _e:
-    st.error(f"❌ Erreur construction graphe LangGraph : {_e}")
-    logfire.error("[MistralChat] Erreur get_langgraph", erreur=str(_e))
-
-
+graph = get_langgraph(vector_store_manager)
 # ==============================
 # CSS Global — Design professionnel & responsive
 # ==============================
@@ -490,46 +464,42 @@ if user_input:
     with st.chat_message("user"):
         st.markdown(prompt)
 
-    if graph is None:
-        with st.chat_message("assistant"):
-            st.error("⚠️ Le graphe LangGraph n'a pas pu être initialisé. Vérifiez les logs de démarrage.")
-    else:
-        # 2. Invoquer le graphe LangGraph (routage automatique RAG ou SQL)
-        with st.chat_message("assistant"):
-            message_placeholder = st.empty()
-            message_placeholder.markdown("""
-            <div class="thinking-bar">
-                <div class="dot-flashing"></div>
-                &nbsp;&nbsp;Analyse en cours…
-            </div>
-            """, unsafe_allow_html=True)
-            try:
-                logfire.info(f"[Graph] Invocation pour : '{prompt}'")
-                # Exclure le message de bienvenue (index 0) et la question en cours (dernier)
-                chat_history = st.session_state.messages[1:-1]
-                result = graph.invoke({
-                    "user_question": prompt,
-                    "chat_history": chat_history,
-                })
-                response_content = result.get("final_answer", "Je n'ai pas pu générer de réponse.")
-                response_route   = result.get("route", "unknown")
-                # Préfixe visuel de la route
-                route_badge = {"rag": "🔎 `[RAG]`", "sql": "🔢 `[SQL]`"}.get(response_route, "🤖 `[?]`")
-                response_display = f"{route_badge}  {response_content}"
-                logfire.info(f"[Graph] Réponse finale obtenue (route={response_route}).")
-            except Exception as e:
-                response_content = "Je suis désolé, une erreur technique m'empêche de répondre. Veuillez réessayer."
-                response_display = response_content
-                response_route   = "unknown"
-                st.error(f"Erreur lors de l'appel au graphe : {e}")
-                logfire.exception("Erreur lors de graph.invoke")
-
-            message_placeholder.markdown(response_display)
-
-        # 3. Ajouter la réponse à l'historique (avec route pour filtrage contextuel)
-        st.session_state.messages.append({
-            "role":    "assistant",
-            "content": response_content,  # contenu brut sans badge pour le contexte LLM
-            "route":   response_route,
-            "display": response_display,  # version affichée avec badge
-        })
+    # 2. Invoquer le graphe LangGraph (routage automatique RAG ou SQL)
+    with st.chat_message("assistant"):
+        message_placeholder = st.empty()
+        message_placeholder.markdown("""
+        <div class="thinking-bar">
+            <div class="dot-flashing"></div>
+            &nbsp;&nbsp;Analyse en cours…
+        </div>
+        """, unsafe_allow_html=True)
+        try:
+            logfire.info(f"[Graph] Invocation pour : '{prompt}'")
+            # Exclure le message de bienvenue (index 0) et la question en cours (dernier)
+            chat_history = st.session_state.messages[1:-1]
+            result = graph.invoke({
+                "user_question": prompt,
+                "chat_history": chat_history,
+            })
+            response_content = result.get("final_answer", "Je n'ai pas pu générer de réponse.")
+            response_route   = result.get("route", "unknown")
+            # Préfixe visuel de la route
+            route_badge = {"rag": "🔎 `[RAG]`", "sql": "🔢 `[SQL]`"}.get(response_route, "🤖 `[?]`")
+            response_display = f"{route_badge}  {response_content}"
+            logfire.info(f"[Graph] Réponse finale obtenue (route={response_route}).")
+        except Exception as e:
+            response_content = "Je suis désolé, une erreur technique m'empêche de répondre. Veuillez réessayer."
+            response_display = response_content
+            response_route   = "unknown"
+            st.error(f"Erreur lors de l'appel au graphe : {e}")
+            logfire.exception("Erreur lors de graph.invoke")
+
+        message_placeholder.markdown(response_display)
+
+    # 3. Ajouter la réponse à l'historique (avec route pour filtrage contextuel)
+    st.session_state.messages.append({
+        "role":    "assistant",
+        "content": response_content,  # contenu brut sans badge pour le contexte LLM
+        "route":   response_route,
+        "display": response_display,  # version affichée avec badge
+    })

requirements_docker.txt

@@ -1,5 +1,5 @@
 mistralai==1.12.4
-streamlit>=1.44.1,<1.45
+streamlit>=1.44.1
 langchain>=1.2.10
 langchain-community>=0.4.1
 langchain-core>=1.2.17

start.sh

@@ -87,30 +87,12 @@ echo "🚀 [PG] Démarrage de PostgreSQL (port $PG_PORT) ..."
 pg_ctl -D "$PGDATA" -l "$PG_LOG" start -w -t 60 || { echo "❌ [PG] Échec du démarrage. Log :"; cat "$PG_LOG"; exit 1; }
 echo "✅ [PG] PostgreSQL démarré."
 # ---------------------------------------------------------------------------
-# Étape 3 — Démarrage de Streamlit en tâche de fond (port 7861, interne)
+# Étape 3 — Démarrage de Streamlit en premier plan (port 7860, HF Spaces)
 # ---------------------------------------------------------------------------
-echo "🚀 [Streamlit] Démarrage sur le port 7861 (interne) ..."
+echo "🚀 [Streamlit] Démarrage sur le port 7860 ..."
 cd "$APP_DIR"
-streamlit run MistralChat.py \
-    --server.port=7861 \
-    --server.address=127.0.0.1 \
+exec streamlit run MistralChat.py \
+    --server.port=7860 \
+    --server.address=0.0.0.0 \
     --server.headless=true \
-    --server.enableXsrfProtection=false \
-    --server.enableCORS=false \
-    --browser.gatherUsageStats=false &
-
-# Attendre que Streamlit soit prêt avant de démarrer nginx
-echo "⏳ [Streamlit] Attente du démarrage (port 7861) ..."
-for i in $(seq 1 30); do
-    if curl -sf http://127.0.0.1:7861/_stcore/health > /dev/null 2>&1; then
-        echo "✅ [Streamlit] Prêt."
-        break
-    fi
-    sleep 2
-done
-
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# Étape 4 — Démarrage de nginx en premier plan (port 7860, public HF Spaces)
-# ---------------------------------------------------------------------------
-echo "🚀 [nginx] Démarrage sur le port 7860 (public) ..."
-exec nginx -c /home/user/nginx.conf
+    --browser.gatherUsageStats=false