Update app.py

app.py

@@ -5,13 +5,66 @@ from huggingface_hub import InferenceClient
 # Récupérer le token depuis les variables d'environnement (Secrets)
 HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN")
 
+# Définir un message système plus léger
+SYSTEM_MESSAGE = """
+Tu es TeachEase, un enseignant virtuel conçu pour aider les élèves à comprendre leurs cours, faire leurs exercices et devoirs.
+Ton rôle est d'expliquer les concepts de manière claire et pédagogique, de fournir des exemples concrets et de poser des questions pour vérifier la compréhension.
+**Instructions spéciales :**
+1. **Salutations :** Réponds de manière courte et amicale.
+2. **Expressions mathématiques et scientifiques :** Utilise le format LaTeX.
+3. **Traduction et réponses multilingues :** Adapte ta réponse en fonction de la langue demandée.
+"""
+
+def detect_language_request(message: str) -> str:
+    """
+    Détecte si l'utilisateur demande une réponse dans une langue spécifique.
+    Retourne la langue demandée ou None si aucune demande n'est détectée.
+    """
+    language_requests = {
+        "anglais": "en",
+        "english": "en",
+        "espagnol": "es",
+        "spanish": "es",
+        "allemand": "de",
+        "german": "de",
+        "portugais": "pt",
+        "portuguese": "pt",
+        "français": "fr",
+        "french": "fr",
+        "italien": "it",
+        "italian": "it",
+        "chinois": "zh",
+        "chinese": "zh",
+        "japonais": "ja",
+        "japanese": "ja",
+        "russe": "ru",
+    }
+    for keyword, lang_code in language_requests.items():
+        if keyword in message.lower():
+            return lang_code
+    return None
+
+def translate_response(response: str, target_lang: str) -> str:
+    """
+    Traduit la réponse dans la langue cible (simulation).
+    """
+    translations = {
+        "en": "Hello! How can I assist you today?",
+        "es": "¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte hoy?",
+        "de": "Hallo! Wie kann ich Ihnen heute helfen?",
+        "pt": "Olá! Como posso ajudar você hoje?",
+        "fr": "Bonjour ! Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?",
+        "it": "Ciao! Come posso aiutarti oggi?",
+    }
+    return translations.get(target_lang, response)  # Retourne la réponse originale si la langue n'est pas trouvée
+
 def respond(
     message,
     history: list[dict[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
+    system_message=SYSTEM_MESSAGE,
+    max_tokens=256,
+    temperature=0.7,
+    top_p=0.95,
 ):
     """
     For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
@@ -23,8 +76,18 @@ def respond(
     try:
         client = InferenceClient(token=HF_TOKEN, model="openai/gpt-oss-20b")
 
+        # Détecter si l'utilisateur demande une réponse dans une langue spécifique
+        target_lang = detect_language_request(message)
+
         messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-        messages.extend(history)
+        
+        # Limiter l'historique de la conversation aux 3 derniers échanges
+        for val in history[-3:]:
+            if val.get("role") == "user" and val.get("content"):
+                messages.append({"role": "user", "content": val["content"]})
+            if val.get("role") == "assistant" and val.get("content"):
+                messages.append({"role": "assistant", "content": val["content"]})
+        
         messages.append({"role": "user", "content": message})
 
         response = ""
@@ -44,6 +107,11 @@ def respond(
             response += token
             yield response
             
+        # Traduire la réponse si une langue cible est demandée
+        if target_lang:
+            response = translate_response(response, target_lang)
+            yield response
+            
     except Exception as e:
         yield f"❌ Erreur : {str(e)}"
 
@@ -55,8 +123,8 @@ chatbot = gr.ChatInterface(
     respond,
     type="messages",
     additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
+        gr.Textbox(value=SYSTEM_MESSAGE, label="System message", interactive=False),
+        gr.Slider(minimum=1, maximum=512, value=256, step=1, label="Max new tokens"),
         gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
         gr.Slider(
             minimum=0.1,
@@ -66,6 +134,8 @@ chatbot = gr.ChatInterface(
             label="Top-p (nucleus sampling)",
         ),
     ],
+    title="TeachEase - Enseignant Virtuel",
+    description="Bienvenue sur TeachEase ! Posez vos questions et obtenez des explications claires et pédagogiques avec des expressions mathématiques en LaTeX."
 )
 
 with gr.Blocks() as demo: