app.py

"""
Avis'IA Resto : application de gestion des réponses aux avis clients
Génération assistée par IA (Mistral) avec validation humaine (Human-in-the-Loop)

Déploiement : Hugging Face Spaces (SDK Gradio)
Prérequis : secret MISTRAL_API_KEY défini dans Settings > Variables and secrets
"""

import os
import gradio as gr
from mistralai import Mistral

# ---------------------------------------------------------------
# 1. Configuration et client Mistral
# ---------------------------------------------------------------
MISTRAL_API_KEY = os.environ.get("MISTRAL_API_KEY")
MODEL = "mistral-small-latest"

client = Mistral(api_key=MISTRAL_API_KEY) if MISTRAL_API_KEY else None


# ---------------------------------------------------------------
# 2. Templates de secours (fallback) par note
#    Utilisés uniquement si l'API est indisponible
# ---------------------------------------------------------------
TEMPLATES_FALLBACK = {
    1: ("Nous sommes sincèrement désolés que votre expérience n'ait pas été "
        "à la hauteur. Vos remarques sont précieuses et nous allons agir. "
        "N'hésitez pas à nous contacter directement pour en discuter."),
    2: ("Merci pour votre retour honnête. Nous regrettons que votre visite "
        "n'ait pas été pleinement satisfaisante et nous prenons vos remarques "
        "très au sérieux. Nous espérons pouvoir vous reconquérir."),
    3: ("Merci pour votre avis. Nous notons vos points d'amélioration et "
        "travaillons chaque jour à offrir une meilleure expérience. "
        "Au plaisir de vous accueillir à nouveau."),
    4: ("Merci beaucoup pour ce retour positif ! Nous sommes ravis que votre "
        "expérience vous ait plu et prenons note de vos suggestions. "
        "À très bientôt !"),
    5: ("Un immense merci pour ce superbe avis ! Toute l'équipe est touchée. "
        "Nous avons hâte de vous retrouver très vite !"),
}


# ---------------------------------------------------------------
# 3. Construction du prompt à partir du contenu réel de l'avis
# ---------------------------------------------------------------
def construire_prompt(avis_texte: str, note: int, nom_restaurant: str) -> str:
    if note <= 2:
        consigne_ton = (
            "Le client est mécontent. Adopte un ton empathique et professionnel. "
            "Présente des excuses sincères, reprends explicitement le ou les "
            "problèmes concrets mentionnés dans l'avis, et propose un contact "
            "direct ou un geste commercial pour rétablir la confiance."
        )
    elif note == 3:
        consigne_ton = (
            "Le client est mitigé. Remercie-le, reconnais les points négatifs "
            "qu'il mentionne, valorise les points positifs, et montre que ses "
            "remarques seront prises en compte."
        )
    else:
        consigne_ton = (
            "Le client est satisfait. Adopte un ton chaleureux et reconnaissant. "
            "Reprends un ou deux éléments précis qu'il a appréciés et invite-le "
            "à revenir."
        )

    return f"""Tu es le gérant du restaurant {nom_restaurant}.
Rédige une réponse publique à l'avis client ci-dessous.

Avis du client ({note}/5 étoiles) :
\"\"\"{avis_texte}\"\"\"

Consignes :
- {consigne_ton}
- Réponds en français, en 3 à 5 phrases maximum.
- Personnalise la réponse avec les éléments concrets de l'avis (plats, service, ambiance...). Ne reste jamais générique.
- Ne mentionne jamais que tu es une IA.
- Pas de formule pompeuse, un ton naturel de restaurateur qui répond à ses clients.
- Termine par une signature simple : "L'équipe de {nom_restaurant}".

Réponds uniquement avec le texte de la réponse, sans commentaire ni guillemets."""


# ---------------------------------------------------------------
# 4. Génération de la réponse avec bascule automatique sur fallback
# ---------------------------------------------------------------
def generer_reponse(avis_texte: str, note: int, nom_restaurant: str):
    """Retourne (reponse, source) où source vaut 'llm' ou 'fallback'."""
    note = int(note)
    avis_texte = (avis_texte or "").strip()
    nom_restaurant = (nom_restaurant or "notre restaurant").strip()

    if not avis_texte:
        return TEMPLATES_FALLBACK.get(note, TEMPLATES_FALLBACK[3]), "fallback"

    if client is None:
        return TEMPLATES_FALLBACK.get(note, TEMPLATES_FALLBACK[3]), "fallback"

    try:
        reponse_api = client.chat.complete(
            model=MODEL,
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": construire_prompt(avis_texte, note, nom_restaurant),
                }
            ],
            temperature=0.7,
            max_tokens=300,
        )
        texte = reponse_api.choices[0].message.content.strip()
        if texte:
            return texte, "llm"
        return TEMPLATES_FALLBACK.get(note, TEMPLATES_FALLBACK[3]), "fallback"

    except Exception as e:
        print(f"[Avis'IA Resto] Erreur API Mistral, bascule sur template : {e}")
        return TEMPLATES_FALLBACK.get(note, TEMPLATES_FALLBACK[3]), "fallback"


# ---------------------------------------------------------------
# 5. Fonction branchée sur l'interface Gradio
# ---------------------------------------------------------------
def repondre_avis(avis_texte, note, nom_restaurant):
    reponse, source = generer_reponse(avis_texte, note, nom_restaurant)
    if source == "fallback":
        info = "ℹ️ Réponse générée en mode standard (modèle IA indisponible)."
    else:
        info = "✅ Réponse générée par IA (Mistral). Relisez et ajustez avant publication."
    return reponse, info


# ---------------------------------------------------------------
# 6. Interface Gradio
# ---------------------------------------------------------------
with gr.Blocks(title="Avis'IA Resto") as demo:
    gr.Markdown(
        """
        # 🍽️ Avis'IA Resto
        ### Réponses aux avis clients assistées par IA, validées par l'humain
        Générez une proposition de réponse personnalisée, puis relisez et
        ajustez avant publication. L'humain garde toujours la main.
        """
    )

    with gr.Row():
        with gr.Column():
            nom = gr.Textbox(
                label="Nom du restaurant",
                value="Chez Coralie",
            )
            avis = gr.Textbox(
                label="Texte de l'avis client",
                lines=6,
                placeholder="Collez ici l'avis du client...",
            )
            etoiles = gr.Slider(
                minimum=1,
                maximum=5,
                step=1,
                value=3,
                label="Note (étoiles)",
            )
            bouton = gr.Button("Générer la réponse", variant="primary")

        with gr.Column():
            sortie = gr.Textbox(
                label="Réponse proposée (modifiable avant publication)",
                lines=8,
                interactive=True,
            )
            statut = gr.Markdown()
            regenerer = gr.Button("🔄 Régénérer une autre version")

    bouton.click(
        fn=repondre_avis,
        inputs=[avis, etoiles, nom],
        outputs=[sortie, statut],
    )
    regenerer.click(
        fn=repondre_avis,
        inputs=[avis, etoiles, nom],
        outputs=[sortie, statut],
    )


if __name__ == "__main__":
    demo.launch()