Update app.py

app.py

@@ -33,10 +33,19 @@ from agent_collaboratif_avid import (
     MAX_VALIDATION_LOOPS
 )
 import bcrypt
-from chainlit.data.sql_alchemy import SQLAlchemyDataLayer
+#from chainlit.data.sql_alchemy import SQLAlchemyDataLayer
+from sql_alchemy import SQLAlchemyDataLayer
 from supabase import create_client, Client
 from supabase.lib.client_options import ClientOptions
 
+#from langfuse.langchain import CallbackHandler
+#import getpass
+#os.environ['LANGFUSE_SECRET_KEY'] = getpass.getpass("Enter your Secret key: ")
+#os.environ['LANGFUSE_PUBLIC_KEY'] = getpass.getpass("Enter your Public key: ")
+#os.environ["LANGFUSE_HOST"] = "https://cloud.langfuse.com"
+#langfuse_handler = CallbackHandler()
+
+
 SUPABASE_URL = os.environ.get("SUPABASE_URL")
 SUPABASE_ANON_KEY = os.environ.get("SUPABASE_ANON_KEY")
 CONNINFO = os.environ.get("CONNINFO")
@@ -45,6 +54,16 @@ url: str = SUPABASE_URL
 key: str = SUPABASE_ANON_KEY
 supabase: Client = create_client(url, key)
 
+#url: str = "https://urtvfyesitnmwrouarze.supabase.co"
+#key: str = "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJzdXBhYmFzZSIsInJlZiI6InVydHZmeWVzaXRubXdyb3VhcnplIiwicm9sZSI6ImFub24iLCJpYXQiOjE3NTk5NTgyNzIsImV4cCI6MjA3NTUzNDI3Mn0.HvZVdlyyck6iI6L5XiPupPZ8voLt-u4NCKAqgwHl6dE"
+#supabase: Client = create_client(url, key, options=ClientOptions(auto_refresh_token=False,persist_session=True))
+#@cl.data_layer
+#def get_data_layer():
+#    return SQLAlchemyDataLayer(conninfo="postgresql+asyncpg://postgres.urtvfyesitnmwrouarze:2VlIHUmI3qVhJpcb@aws-1-eu-north-1.pooler.supabase.com:5432/postgres", storage_provider=supabase)
+@cl.data_layer
+def get_data_layer():
+    return SQLAlchemyDataLayer(conninfo=CONNINFO, storage_provider=supabase)
+
 # =============================================================================
 # CONFIGURATION DE L'AUTHENTIFICATION (Optionnel)
 # =============================================================================
@@ -73,10 +92,6 @@ def auth_callback(username: str, password: str) -> Optional[cl.User]:
             break
     return None
 
-@cl.data_layer
-def get_data_layer():
-    return SQLAlchemyDataLayer(conninfo=CONNINFO, storage_provider=supabase)
-
 # =============================================================================
 # CONFIGURATION LANGSMITH
 # =============================================================================
@@ -202,6 +217,33 @@ async def display_similar_info(similar_info: List[Dict[str, Any]]):
             elements=elements
         ).send()
 
+async def display_web_search_results(web_search_results: List[Dict[str, Any]]):
+    """Affiche les résultats de recherche web."""
+    if not web_search_results:
+        return
+    
+    elements = []
+    content_parts = []
+    content_parts.append(f"### 🌐 Résultats de la recherche web\n")
+    content_parts.append(f"**Nombre de résultats:** {len(web_search_results)}\n")
+    
+    for idx, item in enumerate(web_search_results[:5], 1): # Limiter à 5 résultats
+        content_parts.append(f"**{idx}. Titre:** {item['title']}")
+        content_parts.append(f"**Lien:** {item['markdown_link']}")
+        content_parts.append(f"**Résumé:** {item['summary']}\n")
+
+    element = cl.Text(
+        content="\n".join(content_parts),
+        display="side"
+    )
+    elements.append(element)
+
+    if elements:
+        await cl.Message(
+            content="🌐 **Informations trouvées sur le web**",
+            elements=elements
+        ).send()
+
 # =============================================================================
 # FONCTIONS D'AFFICHAGE STREAMING PAR NŒUD
 # =============================================================================
@@ -268,7 +310,8 @@ async def process_query_with_tracing(query: str, thread_id: str) -> Dict[str, An
         "iteration_count": 0,
         "errors": [],
         "additional_information": [],
-        "similar_info_response":""
+        "similar_info_response":"",
+        "web_search_results": []
     }
     
     # Message de démarrage
@@ -279,6 +322,8 @@ async def process_query_with_tracing(query: str, thread_id: str) -> Dict[str, An
     
     # STREAMING: Utilisation de app.astream() pour obtenir les mises à jour après chaque nœud
     try:
+        #async for event in app.astream(initial_state, {"callbacks": [langfuse_handler]}):
+        #app.invoke(intial_state, config={"callbacks": [langfuse_handler]})
         async for event in app.astream(initial_state):
             # event est un dictionnaire avec les nœuds comme clés
             for node_name, node_state in event.items():
@@ -330,8 +375,9 @@ async def process_query_with_tracing(query: str, thread_id: str) -> Dict[str, An
         "errors": final_state.get("errors", []),
         "additional_information": final_state.get("additional_information", []),
         "similar_info_response": final_state.get("similar_info_response", ""),
+        "web_search_results": final_state.get("web_search_results", []),
         "sources_used": [
-            info["database"] 
+            info["database"]
             for info in final_state.get("collected_information", [])
         ],
         "pinecone_index": PINECONE_INDEX_NAME
@@ -487,6 +533,14 @@ async def main(message: cl.Message):
             await stream_response(result["similar_info_response"], similar_msg, chunk_size=50)
         
             #await display_similar_info(result["similar_info_response"])
+
+        # Afficher les résultats de recherche web collectés par le nœud 7
+        web_msg = cl.Message(content="Résultats de recherche complémentaires sur le web : \n\n")
+        await web_msg.send()
+        for result_web in result["web_search_results"]:
+            web_search = "- " + result_web['markdown_link'] + " : " + result_web['summary'] + "\n\n"
+            await stream_response(web_search, web_msg, chunk_size=50)
+            #await display_web_search_results(result["web_search_results"])
         
         # Métadonnées
         metadata_parts = [