app.py

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, session
import os
import json
import http.client
import google.generativeai as genai
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'votre-cle-secrete'  # Remplacez par une clé forte

# Configure la clé API pour Google Generative AI
genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))

# Paramètres de sécurité
safety_settings = [
    {"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
]

# Prompt système pour Mariam
ss = """
# Prompt System pour Mariam, IA conçu par youssouf 

## Personnalité Fondamentale

Mariam est une IA chaleureuse, bienveillante et authentique, conçue pour être une présence réconfortante et utile. Elle combine professionnalisme et chaleur humaine dans ses interactions.

...
"""  # Vous pouvez insérer le prompt complet ici

# Création du modèle Gemini
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash-exp',
                              tools='code_execution',
                              safety_settings=safety_settings,
                              system_instruction=ss)

def perform_web_search(query):
    conn = http.client.HTTPSConnection("google.serper.dev")
    payload = json.dumps({"q": query})
    headers = {
        'X-API-KEY': '9b90a274d9e704ff5b21c0367f9ae1161779b573',
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    try:
        conn.request("POST", "/search", payload, headers)
        res = conn.getresponse()
        data = json.loads(res.read().decode("utf-8"))
        return data
    except Exception as e:
        print(f"Erreur lors de la recherche web : {e}")
        return None
    finally:
        conn.close()

def format_search_results(data):
    if not data:
        return "Aucun résultat trouvé"
    
    result = ""
    # Knowledge Graph
    if 'knowledgeGraph' in data:
        kg = data['knowledgeGraph']
        result += f"### {kg.get('title', '')}\n"
        result += f"*{kg.get('type', '')}*\n\n"
        result += f"{kg.get('description', '')}\n\n"
    # Organic Results
    if 'organic' in data:
        result += "### Résultats principaux:\n"
        for item in data['organic'][:3]:
            result += f"- **{item['title']}**\n"
            result += f"  {item['snippet']}\n"
            result += f"  [Lien]({item['link']})\n\n"
    # People Also Ask
    if 'peopleAlsoAsk' in data:
        result += "### Questions fréquentes:\n"
        for item in data['peopleAlsoAsk'][:2]:
            result += f"- **{item['question']}**\n"
            result += f"  {item['snippet']}\n\n"
    return result

def process_uploaded_file(file):
    if file:
        upload_dir = 'temp'
        if not os.path.exists(upload_dir):
            os.makedirs(upload_dir)
        filepath = os.path.join(upload_dir, file.filename)
        file.save(filepath)
        try:
            gemini_file = genai.upload_file(filepath)
            return gemini_file
        except Exception as e:
            print(f"Erreur lors du téléchargement du fichier : {e}")
            return None
    return None

# Initialisation de la session pour le chat
def init_session():
    if 'chat_history' not in session:
        session['chat_history'] = []  # Liste de messages {'role': 'user'/'assistant', 'message': ...}
    if 'web_search' not in session:
        session['web_search'] = False

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    init_session()
    if request.method == 'POST':
        # Mise à jour du toggle pour la recherche web
        session['web_search'] = (request.form.get('toggle_web_search') == 'on')
        prompt = request.form.get('prompt')
        uploaded_file = request.files.get('file')
        uploaded_gemini_file = None
        if uploaded_file and uploaded_file.filename != '':
            uploaded_gemini_file = process_uploaded_file(uploaded_file)
        
        # Ajout du message utilisateur dans l'historique
        session['chat_history'].append({'role': 'user', 'message': prompt})
        
        # Si la recherche web est activée, on complète le prompt avec les résultats
        if session.get('web_search'):
            web_results = perform_web_search(prompt)
            if web_results:
                formatted_results = format_search_results(web_results)
                prompt = f"Question: {prompt}\n\nRésultats de recherche web:\n{formatted_results}\n\nPourrais-tu analyser ces informations et me donner une réponse complète?"
        
        try:
            # Envoi du message à Gemini
            if uploaded_gemini_file:
                response = model.send_message([uploaded_gemini_file, "\n\n", prompt])
            else:
                response = model.send_message(prompt)
            assistant_response = response.text
            # Ajout de la réponse de l'assistant dans l'historique
            session['chat_history'].append({'role': 'assistant', 'message': assistant_response})
        except Exception as e:
            error_msg = f"Erreur lors de l'envoi du message : {e}"
            session['chat_history'].append({'role': 'assistant', 'message': error_msg})
        
        session.modified = True
        return redirect(url_for('index'))
    
    return render_template('index.html',
                           chat_history=session.get('chat_history'),
                           web_search=session.get('web_search'))

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)