File size: 4,003 Bytes
3a27f38 6392218 c476650 6392218 c476650 6392218 3a27f38 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 |
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import PIL.Image
import io
import google.generativeai as genai
from werkzeug.utils import secure_filename
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
app = Flask(__name__)
app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 16 * 1024 * 1024 # 16MB max file size
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'uploads'
# Ensure upload folder exists
os.makedirs(app.config['UPLOAD_FOLDER'], exist_ok=True)
# Configure Google Generative AI
GOOGLE_API_KEY = os.getenv('GOOGLE_API_KEY')
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
safety_settings = [
{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_NONE"},
{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
]
PROMPT_TEXT = """
traite ce texte philosophie en respectant ca :
Introduction :
Dans son extrait de texte, ………… (Nom de l'auteur) aborde la thématique relative à/au ………… (Thème du texte) ; et répond en substance à la question de savoir si ………… (Question implicite). Sans ambiguïté, il répond en ces termes : "…………" (Thèse de l'auteur). Entendons par là que ………… (Reformulation de la thèse). En effet, si pour l'auteur ………… (Idée de la thèse) ; cependant, ne devons-nous pas aussi/ne pouvons-nous pas aussi affirmer ou dire que ………… (Idée de la nuance) ?
Développement :
Pour mener à bien sa thèse, ………… (Nom de l'auteur) structure son argumentaire en deux principaux mouvements, à savoir : dans le premier « Premier mot (...) dernier mot », il traite de ………… (Idée du mouvement). Et dans le second « Premier mot (...) dernier mot », il parle de (Idée du mouvement).
Alinéa Pour l'auteur, (Explication détaillé de l'idée du mouvement)
Alinéa Plus loin,(Explication détaillé de l'idée du mouvement)
• 1 ligne
Au regard de ce qui précède, nous convenons avec l'auteur que………… (Idée de la thèse). Cependant, (Idée de la nuance prise dans l'introduction) ?
• 1 ligne
conclusion :
Ce texte de ………… (Nom de l'auteur) revêt un intérêt pédagogique dans la mesure où il nous enseigne que………… (Thèse de l'auteur). En effet,
(Corroboration/Justification de la thèse de l'auteur).
D'un autre auteur qui aborde le même problème dans le sens de l'auteur du texte) ne dit pas le contraire lorsqu'il affirme que : "…………". Ceci pour signifier que (Explication de la citation).
"""
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/analyze', methods=['POST'])
def analyze():
try:
analysis_type = request.form.get('analysis_type')
files = request.files.getlist('images')
if not files:
return jsonify({'error': 'No files uploaded'}), 400
image_parts = []
for file in files:
if file.filename:
# Save file temporarily
filename = secure_filename(file.filename)
filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)
file.save(filepath)
# Process image
image = PIL.Image.open(filepath)
image_parts.append(image)
# Clean up
os.remove(filepath)
# Select prompt based on analysis type
prompt = PROMPT_TEXT if analysis_type == 'text' else PROMPT_IMAGE
# Generate content
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-2.0-flash-exp", safety_settings=safety_settings)
response = model.generate_content([prompt] + image_parts)
response.resolve()
return jsonify({'result': response.text})
except Exception as e:
return jsonify({'error': str(e)}), 500
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True) |