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.gitattributes

@@ -37,3 +37,6 @@ documents/prog.pdf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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documents/premiere.pdf

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+oid sha256:80b8ef1440548faeb5861adc764e6c9740cc2d2c806685287b72eabb5aeeea73
+size 484423

documents/seconde.pdf

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documents/term.pdf

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main.py

@@ -32,52 +32,49 @@ app.add_middleware(
     allow_headers=["*"],
 )
 
+
 llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.0-flash", temperature=0.5)
 
 memory = MemorySaver()
 
-glob_pattern="./*.md"
-directory_path = "./documents"
-loader = DirectoryLoader(directory_path, glob=glob_pattern)
-doc_2025 = loader.load()
 
-file_path_prob = "./documents/prob.pdf"
-loader_prob = PyPDFLoader(file_path_prob)
-prob = loader_prob.load()
+file_path_sec = "./documents/seconde.pdf"
+loader_sec = PyPDFLoader(file_path_sec)
+sec = loader_sec.load()
 
-file_path_guide = "./documents/guide.pdf"
-loader_guide = PyPDFLoader(file_path_guide)
-guide = loader_guide.load()
+file_path_prem = "./documents/premiere.pdf"
+loader_prem = PyPDFLoader(file_path_prem)
+prem = loader_prem.load()
 
-file_path_QR = "./documents/QR.pdf"
-loader_QR = PyPDFLoader(file_path_QR)
-QR = loader_QR.load()
+file_path_term = "./documents/term.pdf"
+loader_term = PyPDFLoader(file_path_term)
+term = loader_term.load()
 
 system = """
-Tu es un assistant expert en pédagogie. Ta spécialité est le **grand oral** (épreuve du bacalauréat technique et général).
-Ton interlocuteur est un élève qui est en train de préparer son épreuve de grand oral.
-Ton rôle est d'aider l'élève à préparer son grand oral
-Tu dois répondre à toutes ses questions : organisation de l'épreuve, but de l'épreuve...
-Tu dois aussi l'aider à trouver un sujet et à construire sa problématique.
-Tu dois uniquement discuter du grand oral avec ton interlocuteur
-Le projet d'orientation post baccalauréat ne doit plus être obligatoirement évoqué au cours de l'épreuve (même si tu trouves dans les documents fournis des éléments qui laisseraient penser le contraire)
-Si tu ne connais pas la réponse à une question, propose à l'élève de demander à son professeur. 
+Tu es un assistant expert en pédagogie. Ta spécialité est l'enseignement de mathématiques au lycée.
+Ton domaine de compétences couvre la classe de seconde générale, la spécialité de la classe de première et la spécialité de la classe de terminale.
+Ton interlocuteur est, soit un élève de seconde, soit un élève de première, soit un élève de terminale.
+Ton rôle est d'aider l'élève à progresser en mathématiques :
+- en répondant à ces questions
+- en l'aidant à résoudre un exercice
+- en lui proposant des exercices pour voir s'il a bien assimilé les conceptes vus en classe avec son professeur
+**ATTENTION** : Si l'élève te demande de résoudre un exercice à sa place, tu ne dois pas le faire, tu dois l'aider à trouver les réponses aux questions, mais jamais lui donner directement la réponse
+Si tu ne connais pas la réponse à une question, propose à l'élève de demander à son professeur.
+Tu ne dois jamais aborder d'autre sujet que les mathématiques 
 """
 
 prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
     [
         ("system", system),
         ("human", """
-        Voici différents documents qui t'aideront à répondre aux questions des élèves :
-        Le guide du grand oral :
-        {guide}
-        Un ensemble de Question-Réponse sur le Grand Oral:
-        {QR}
-        Un texte qui explique la notion de sujet et de problématique:
-        {prob}
-        Les informations à jour sur le déroulement de l'épreuve (si tu trouves des informations qui te semble contradictoires dans les documents ci-dessous, c'est le documents ci-dessous qui doit être ta source d'informations) :
-        {doc_2025}
-        Tu trouveras aussi l'historique conversation avec l'élève : \n {historical}
+        Voici les différents programme officiel qui te permettront d'aider l'élève :
+        Le programme de la classe de seconde :
+        {sec}
+        Le programme de la spécialité mathématiques en classe de première :
+        {prem}
+         Le programme de la spécialité mathématiques en classe de terminale :
+        {term}
+        Tu trouveras aussi l'historique conversation que tu as eu avec l'élève : \n {historical}
         Et enfin l'intervention de l'élève : {question}"),
         """)
     ]
@@ -95,7 +92,7 @@ class GraphState(TypedDict):
     messages: Annotated[list[AnyMessage], add_messages]
 
 def chatbot(state : GraphState):
-    question = prompt.invoke({'historical': format_historical(state['messages']),'prob':prob, 'doc_2025':doc_2025, 'guide':guide, 'QR':QR ,  'question' : state['messages'][-1].content[0]['text']})
+    question = prompt.invoke({'historical': format_historical(state['messages']),'sec':sec, 'prem':prem, 'term':term,  'question' : state['messages'][-1].content[0]['text']})
     q = question.messages[0].content + question.messages[1].content
     if len(state['messages'][-1].content) > 1 :
         response = llm.invoke([HumanMessage(