Update app.py

app.py

@@ -5,7 +5,7 @@ from google import genai
 from sentence_transformers import SentenceTransformer, CrossEncoder
 from typing import List, Dict
 from flask import Flask, request, jsonify
-from flask_cors import CORS 
+from flask_cors import CORS
 from datetime import datetime
 
 # ======================================================================
@@ -16,7 +16,7 @@ DATA_FILE_PATH = "data/QR.csv"
 
 # CORRECTION CRITIQUE: Déplacement de la DB vers /tmp
 # Ce répertoire est le seul garanti en écriture sur Hugging Face Spaces.
-CHROMA_DB_PATH = "/tmp/bdd_ChromaDB" 
+CHROMA_DB_PATH = "/tmp/bdd_ChromaDB"
 COLLECTION_NAME = "qr_data_dual_embeddings"
 
 Q_COLUMN_NAME = "Question"
@@ -32,7 +32,7 @@ N_RESULTS_RERANK = 3
 
 # Récupération de la clé depuis l'environnement (Hugging Face Secrets)
 # Si non trouvée, utilise la clé de placeholder.
-GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "AIzaSyDXXY7uSXryTxZ51jQFsSLcPnC_Ivt9V1g") 
+GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "AIzaSyDXXY7uSXryTxZ51jQFsSLcPnC_Ivt9V1g")
 GEMINI_MODEL = "gemini-2.5-flash"
 
 MAX_CONVERSATION_HISTORY = 10
@@ -64,11 +64,11 @@ def load_models():
     try:
         # Tente de charger localement, sinon télécharge (le cache se fera dans /tmp)
         cross_encoder = CrossEncoder(
-            SRC_CROSS_ENCODER if os.path.exists(SRC_CROSS_ENCODER) 
+            SRC_CROSS_ENCODER if os.path.exists(SRC_CROSS_ENCODER)
             else "cross-encoder/mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1"
         )
         paraphrase = SentenceTransformer(
-            SRC_PARAPHRASE if os.path.exists(SRC_PARAPHRASE) 
+            SRC_PARAPHRASE if os.path.exists(SRC_PARAPHRASE)
             else "sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2"
         )
         print("✅ Modèles chargés avec succès.")
@@ -227,7 +227,7 @@ def generate_rag_prompt(query_text, df_results, conversation_history):
         history_str = "HISTORIQUE:\n"
         # Ajout du contexte pour le LLM, mais on ne veut pas l'historique complet
         # On va limiter l'historique à l'affichage si on dépasse MAX_CONVERSATION_HISTORY
-        display_history = conversation_history[-(MAX_CONVERSATION_HISTORY * 2):] 
+        display_history = conversation_history[-(MAX_CONVERSATION_HISTORY * 2):]
         for msg in display_history:
             role = "USER" if msg["role"] == "user" else "ASSISTANT"
             # On utilise 'content' pour le texte du message
@@ -341,7 +341,7 @@ def initialize_global_resources():
 
 app = Flask(__name__)
 # CORS activé, permet les requêtes depuis n'importe quelle origine
-CORS(app) 
+CORS(app)
 
 @app.route('/status', methods=['GET'])
 def api_status():