Update main.py

main.py

@@ -1,15 +1,17 @@
 import os
+import json
+import uvicorn
 from fastapi import FastAPI
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from huggingface_hub import InferenceClient
-import json
-import uvicorn # <-- Ajouté
 
+# 1. Configuration du client avec votre Token (Stocké dans les Secrets du Space)
 token = os.getenv("HF_TOKEN")
 client = InferenceClient(api_key=token)
 
 app = FastAPI()
 
+# 2. Configuration CORS pour autoriser votre application web à appeler ce Space
 app.add_middleware(
     CORSMiddleware,
     allow_origins=["*"],
@@ -17,40 +19,57 @@ app.add_middleware(
     allow_headers=["*"],
 )
 
+@app.get("/")
+def read_root():
+    return {"status": "Le proxy sismologue est en ligne"}
+
 @app.post("/verify")
 async def verify(data: dict):
-    question_eleve = data.get("userLatex")
-    sujet_cours = data.get("expectedLatex")
+    # Récupération des données envoyées par l'élève
+    question_eleve = data.get("userLatex", "")
+    sujet_cours = data.get("expectedLatex", "Pont-Saint-Esprit")
 
+    # Construction du prompt pour l'IA
     prompt = f"""<s>[INST] <<SYS>>
-Tu es un sismologue expert. Analyse le message de l'élève.
-REGLES : 3 paragraphes max, mots-clés (Aléa, Risque, Enjeu), pas de politesse inutile.
+Tu es un sismologue expert de l'IRSN. Ton rôle est d'analyser le rapport d'un élève de 4ème.
+
+RÈGLES :
+1. Analyse si l'élève mentionne l'ALÉA (faille), l'ENJEU (habitants) et le RISQUE.
+2. Sois bref (moins de 80 mots).
+3. Utilise un ton encourageant.
+4. Si l'élève se trompe, donne un indice sans donner la réponse.
+
 VILLE : {sujet_cours}
-MESSAGE : {question_eleve}
+MESSAGE DE L'ÉLÈVE : {question_eleve}
 
-Réponds strictement en JSON :
+Réponds STRICTEMENT au format JSON suivant :
 {{
   "isCorrect": true ou false,
-  "feedback": "Ton analyse courte"
+  "feedback": "Ton analyse ici"
 }}
 <</SYS>> [/INST]"""
 
     try:
+        # Appel au modèle de langage (Mistral)
         response = client.text_generation(
             prompt,
             model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3",
-            max_new_tokens=300,
-            temperature=0.3 # Plus bas pour être plus rigoureux
+            max_new_tokens=200,
+            temperature=0.3
         )
+
+        # Extraction du JSON dans la réponse de l'IA
         start = response.find('{')
         end = response.rfind('}') + 1
         return json.loads(response[start:end])
+
     except Exception as e:
-        return {"isCorrect": False, "feedback": "Erreur de connexion au centre sismologique."}
+        # Renvoie l'erreur réelle pour le débogage
+        return {
+            "isCorrect": False, 
+            "feedback": f"Erreur technique (vérifiez votre HF_TOKEN) : {str(e)}"
+        }
 
-# Lancement du serveur
+# 3. Lancement du serveur sur le port 7860 (obligatoire sur HF Spaces)
 if __name__ == "__main__":
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)
-except Exception as e:
-        # On affiche l'erreur réelle pour comprendre le problème
-        return {"isCorrect": False, "feedback": f"Erreur technique : {str(e)}"}
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)