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Dockerfile

@@ -0,0 +1,29 @@
+# Use an official Python runtime as a parent image
+FROM python:3.9.13
+
+# Create a new user with a specific UID and home directory
+RUN useradd -m -u 1000 user
+
+# Set the user for subsequent instructions
+USER user
+
+# Update the PATH environment variable
+ENV PATH="/home/user/.local/bin:$PATH"
+
+# Set the working directory
+WORKDIR /app
+
+# Copy the requirements file into the container
+COPY --chown=user ./requirements.txt requirements.txt
+
+# Install any needed packages specified in requirements.txt
+RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r requirements.txt
+
+# Copy the current directory contents into the container at /app
+COPY --chown=user . /app
+
+# Make sure uvicorn is installed and available in the PATH
+RUN pip install --user uvicorn
+
+# Command to run the application using Uvicorn
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

app.py

@@ -0,0 +1,73 @@
+from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request
+from fastapi.responses import JSONResponse
+from pydantic import BaseModel
+from typing import Optional
+import logging
+from utils import *
+
+app = FastAPI()
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+# Define the request model
+class ArticleRequesteng(BaseModel):
+    article_title: str
+    main_keyword: str
+    target_tone: str
+    optional_text: str = None
+# Define the request model
+class ArticleRequest(BaseModel):
+    titre_article: str
+    mot_cle_principal: str
+    ton_cible: str
+    optional_text : str = None
+
+# Define the response model
+class ArticleResponse(BaseModel):
+    article: str
+
+@app.post("/generate_article_fr", response_model=ArticleResponse)
+async def generate_article(request: ArticleRequest):
+    """
+    Endpoint to generate a French SEO article.
+    Parameters:
+    - titre_article: str - The title of the article.
+    - mot_cle_principal: str - The main keyword for the article.
+    - ton_cible: str - The target tone of the article.
+    - optional_text: str - Optional text to include in the article.
+    """
+    try:
+        article = create_pipeline_fr(request.titre_article, request.mot_cle_principal, request.ton_cible,request.optional_text)
+        return ArticleResponse(article=article)
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+
+@app.post("/generate_article_eng", response_model=ArticleResponse)
+async def generate_article_eng(request: ArticleRequesteng):
+    """
+    Endpoint to generate an SEO article.
+    Parameters:
+    - article_title: str - The title of the article.
+    - main_keyword: str - The main keyword for the article.
+    - target_tone: str - The target tone of the article.
+     - optional_text: str - Optional text to include in the article.
+    """
+    try:
+        # Basic validation of the input
+        if not request.article_title or not request.main_keyword:
+            raise HTTPException(status_code=400, detail="Title and main keyword are required")
+
+        article = create_pipeline(request.article_title, request.main_keyword, request.target_tone,request.optional_text)
+        
+        # Ensure the response is not empty
+        if not article:
+            raise HTTPException(status_code=204, detail="Generated article is empty")
+
+        return ArticleResponse(article=article)
+    
+    except HTTPException as http_exc:
+        logger.error(f"HTTP Exception: {http_exc.detail}")
+        raise http_exc
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Unhandled Exception: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="An internal server error occurred")
+        

requirements.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+fastapi
+pydantic
+streamlit
+openai
+google-generativeai

utils.py

@@ -0,0 +1,180 @@
+import google.generativeai as genai
+import os
+
+genai.configure(api_key=os.getenv("gemini_token"))
+                
+def call_ai_api(prompt):
+    # Set up the model
+    generation_config = {
+    "temperature": 1,
+    "top_p": 0.95,
+    "max_output_tokens": 5000000,
+    }
+    model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro-latest",
+                                generation_config=generation_config)
+    response = model.generate_content(prompt)
+    return response.text
+
+
+def generer_prompt_seo(titre_article, mot_cle_principal, ton_cible, mots_cles_associes,optional_text):
+    mots_cles_lexicaux = mots_cles_associes
+    if optional_text :
+        p=f"Données optionnel sur l'article : {optional_text}"
+    else:
+        p=""
+    prompt = f"""
+    CONTEXTE:
+    Veuillez écrire un article de 1500 - 2000 mots. N'hésitez pas à prendre votre temps pour réfléchir à votre réponse j'ai besoin d'un long article.
+    Vous êtes un rédacteur SEO chargé de composer un article de blog optimisé pour le SEO sur le sujet suivant.
+    Voici les informations et directives à suivre :
+
+    Titre de l'article : {titre_article}
+    Mot-clé principal : {mot_cle_principal}
+    Ton et/ou public cible : {ton_cible}
+    Mots-clés lexicaux à inclure : {mots_cles_lexicaux}{p}
+
+    INSTRUCTIONS:
+    NOMBRE DE MOTS : 1000 à 1500
+    ### Règles de rédaction :
+N'hésitez pas à prendre votre temps pour réfléchir à votre réponse j'ai besoin d'un long article.
+    1. Structure de l'article avec des titres hiérarchisés.
+    2. Optimisation du mot-clé principal (densité d'environ 1,5%, utilisation dans le titre SEO, méta description, et répartition uniforme).
+    3. Inclusion de sous-titres et de mots-clés LSI pour enrichir le contenu sans bourrage de mots-clés.
+    4. Titres et méta descriptions attractifs avec appels à l'action.
+    5. Ton informatif et engageant, avec une variété de vocabulaire.
+    6. Introduction et conclusion engageantes avec le mot-clé principal.
+    7. Section FAQ avec trois questions/réponses courtes.
+    8. Au moins un lien externe vers une source crédible.
+N'hésitez pas à prendre votre temps pour réfléchir à votre réponse j'ai besoin d'un long article.
+    Assurez que l'article soit lisible, bien structuré et visuellement attrayant.
+    """
+    return prompt
+def generate_seo_prompt(article_title, main_keyword, target_tone, associated_keywords,optional_text):
+    lexical_keywords = associated_keywords
+    if optional_text:
+        p = f"Données optionnel sur l'article : {optional_text}"
+    else:
+        p = ""
+    prompt = f"""
+    CONTEXT:
+    Please write an article of 1500 - 2000 words. Feel free to take your time to think about your response, I need a long article.
+    You are an SEO writer tasked with composing an SEO-optimized blog article on the following topic.
+    Here are the information and guidelines to follow:
+
+    Article title: {article_title}
+    Main keyword: {main_keyword}
+    Target tone and/or audience: {target_tone}
+    Lexical keywords to include: {lexical_keywords}{p}
+
+    INSTRUCTIONS:
+    WORD COUNT: 1000 to 1500
+    ### Writing rules:
+    Feel free to take your time to think about your response, I need a long article.
+    1. Structure the article with hierarchical headings.
+    2. Optimize the main keyword (density of about 1.5%, use in the SEO title, meta description, and evenly distributed).
+    3. Include subheadings and LSI keywords to enrich the content without keyword stuffing.
+    4. Attractive titles and meta descriptions with calls to action.
+    5. Informative and engaging tone, with a variety of vocabulary.
+    6. Engaging introduction and conclusion with the main keyword.
+    7. FAQ section with three short questions/answers.
+    8. At least one external link to a credible source.
+    Feel free to take your time to think about your response, I need a long article.
+    Ensure that the article is readable, well-structured, and visually appealing.
+    """
+    return prompt
+
+
+def create_pipeline_fr(titre_article, mot_cle_principal, ton_cible, optional_text):
+    # Initial AI API call
+    mots_cles_champ_lexical=generer_mots(titre_article,mot_cle_principal)
+    pp=generer_prompt_seo(titre_article, mot_cle_principal, ton_cible, mots_cles_champ_lexical,optional_text)
+    rep = call_ai_api(pp)
+    # Second AI API call with additional elaboration request
+    prompt2 = f"D'après le prompt {pp}, j'ai eu le résultat suivant : {rep}. Élaborer plus que ça."
+    rep2 = call_ai_api(prompt2)
+
+    # Third AI API call with further instructions
+    prompt3 = (f"D'après le prompt {pp}, j'ai eu le résultat suivant : {rep}. Élaborer plus que ça. {rep2} "
+               "Le texte est toujours beaucoup trop court. Aussi, il n'y a aucune gestion des titres, le premier est un H2, "
+               "et les sous-titres sont balisés comme des paragraphes. Concernant le lien tout à la fin, il faudrait qu'il soit intégré au texte. "
+               "Dernier point, la meta description ne doit pas apparaître quand on demande un article.")
+    rep3 = call_ai_api(prompt3)
+
+    # Fourth AI API call to fix title issues and meta description
+    prompt4 = ("Fix ça : Mauvaise gestion des titres, le premier titre doit être un H1. Le mot-clé principal n'est pas assez utilisé, il faut une densité de 1,5%. "
+               "Le titre ne doit contenir une majuscule que sur le premier mot de la phrase, pas sur les autres. "
+               "La meta description ne doit pas être rédigée. " + rep3)
+    rep4 = call_ai_api(prompt4)
+
+    # Fifth AI API call to fix keyword density and internal link
+    prompt5 = (f"Fix ça - Le mot-clé principal : {mot_cle_principal} n'est pas assez utilisé, il faut une densité de 1,5% environ. "
+               "Ajoute un lien à l'intérieur d'un texte, et rends le FAQ après la conclusion. et n'ajoute pas de remarque a la fin je veux que dans la sortie que du texte " + rep4)
+    rep5 = call_ai_api(prompt5)
+
+    # Sixth AI API call to ensure the text length
+    prompt6 = ("Trop court, seulement j'aurai besoin de 1500 mots minimum attendu. "
+               "Laisse la même structure de texte, ajoute juste du contenu. " + rep5)
+    rep6 = call_ai_api(prompt6)
+    
+    prompt7= ("La seule chose qu'il faudrait corriger."
+              "c'est la mise en gras utiliser le format HTML avec <strong> des mots-clés LSI/mots-clés associés et/ou mots importants du texte. LAISSE LE MEME TEXT " + rep6)
+    rep7= call_ai_api(prompt7)
+    print("Prompt 7\n", rep7)
+    
+    # # Eighth AI API call to ensure HTML formatting and specific content rules
+    # prompt8 = (f"Pour la mise en gras, utiliser le format HTML avec <strong>. "
+    #            "Certaines réponses ont du texte en plus de l’article, il ne faut que l’article en réponse, aucun autre texte avant ou après. "
+    #            "Assure-toi que {titre_article} est le titre principal et qu'il ne s'est pas changé. "
+    #            "LAISSE LE MEME TEXTE. " + rep7)
+    # rep8 = call_ai_api(prompt8)
+    # print("Prompt 8\n",rep8)
+
+    return rep7
+
+
+def create_pipeline(article_title, main_keyword, target_tone,optional_text):
+    # Initial AI API call
+    lexical_field_keywords=generate_words(article_title, main_keyword)
+    pp = generate_seo_prompt(article_title, main_keyword, target_tone, lexical_field_keywords,optional_text)
+    
+    rep = call_ai_api(pp)
+    
+    # Second AI API call with additional elaboration request
+    prompt2 = f"Based on the prompt {pp}, I got the following result: {rep}. Elaborate further."
+    rep2 = call_ai_api(prompt2)
+
+    # Third AI API call with further instructions
+    prompt3 = (f"Based on the prompt {pp}, I got the following result: {rep}. Elaborate further. {rep2} "
+               "The text is still way too short. Also, there is no title management, the first title is an H2, "
+               "and the subtitles are marked as paragraphs. Regarding the link at the end, it should be integrated into the text. "
+               "Lastly, the meta description should not appear when requesting an article.")
+    rep3 = call_ai_api(prompt3)
+
+    # Fourth AI API call to fix title issues and meta description
+    prompt4 = ("Fix this: Poor title management, the first title must be an H1. The main keyword is not used enough, it should have a density of 1.5%. "
+               "The title should only have a capital letter on the first word of the sentence, not on the others. "
+               "The meta description should not be written. " + rep3)
+    rep4 = call_ai_api(prompt4)
+
+    # Fifth AI API call to fix keyword density and internal link
+    prompt5 = (f"Fix this - The main keyword: {main_keyword} is not used enough, it should have a density of about 1.5%. "
+               "Add a link inside the text, and place the FAQ after the conclusion. " + rep4)
+    rep5 = call_ai_api(prompt5)
+
+    # Sixth AI API call to ensure the text length
+    prompt6 = ("Too short, I need a minimum of 1500 words expected. "
+               "Keep the same text structure, just add more content. " + rep5)
+    rep6 = call_ai_api(prompt6)
+
+    prompt7 = ("The only thing that needs to be corrected is the use of bold formatting. Use HTML format with <strong> for LSI keywords/associated keywords and/or important words from the text. KEEP THE SAME TEXT " + rep6)
+    rep7 = call_ai_api(prompt7)
+
+    return rep7
+
+def generer_mots(titre_article,mot_cle_principal):
+  words=call_ai_api("Generes moi des mots-clés similaires a partir de ca ( SEULEMENT DES MOTS OU GROUPE DE MOTS séparés par virgules ) :"+titre_article+" et "+mot_cle_principal)
+  return words
+
+def generate_words(article_title, main_keyword):
+    words = call_ai_api("Generate similar keywords from these (ONLY WORDS OR GROUPS OF WORDS separated by commas): " + article_title + " and " + main_keyword)
+    return words