Update app.py

app.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import os
 import json
 import mimetypes
-from flask import Flask, request, session, jsonify, redirect, url_for, flash, render_template # Ajout de render_template au cas où
+from flask import Flask, request, session, jsonify, redirect, url_for, flash, render_template
 from dotenv import load_dotenv
 import google.generativeai as genai
 import requests
@@ -27,31 +27,35 @@ os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True)
 print(f"Dossier d'upload configuré : {os.path.abspath(UPLOAD_FOLDER)}")
 
 # --- Configuration de l'API Gemini ---
-model = None # Initialiser à None
+MODEL_FLASH = 'gemini-1.5-flash-latest' # Default model
+MODEL_PRO = 'gemini-1.5-pro-latest' # Advanced model
+SYSTEM_INSTRUCTION = "Tu es un assistant intelligent et amical nommé Mariam. Tu assistes les utilisateurs au mieux de tes capacités. Tu as été créé par Aenir."
+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"},
+]
+GEMINI_CONFIGURED = False
 try:
     gemini_api_key = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
     if not gemini_api_key:
         print("ERREUR: Clé API GOOGLE_API_KEY manquante dans le fichier .env")
     else:
         genai.configure(api_key=gemini_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"},
-        ]
-
-        # Utiliser un modèle stable comme gemini-1.5-flash
-        model = genai.GenerativeModel(
-            'gemini-2.0-flash',
-            safety_settings=safety_settings,
-            system_instruction="Tu es un assistant intelligent et amical nommé Mariam. Tu assistes les utilisateurs au mieux de tes capacités. Tu as été créé par Aenir."
-        )
-        print("Modèle Gemini (gemini-1.5-flash-latest) chargé avec succès.")
+        # Just configure, don't create model instance yet
+        # Check if we can list models as a basic configuration test
+        models_list = [m.name for m in genai.list_models()]
+        if f'models/{MODEL_FLASH}' in models_list and f'models/{MODEL_PRO}' in models_list:
+             print(f"Configuration Gemini effectuée. Modèles requis ({MODEL_FLASH}, {MODEL_PRO}) disponibles.")
+             print(f"System instruction: {SYSTEM_INSTRUCTION}")
+             GEMINI_CONFIGURED = True
+        else:
+            print(f"ERREUR: Les modèles requis ({MODEL_FLASH}, {MODEL_PRO}) ne sont pas tous disponibles via l'API.")
+            print(f"Modèles trouvés: {models_list}")
 
 except Exception as e:
-    print(f"ERREUR Critique lors de la configuration de Gemini : {e}")
+    print(f"ERREUR Critique lors de la configuration initiale de Gemini : {e}")
     print("L'application fonctionnera sans les fonctionnalités IA.")
 
 # --- Fonctions Utilitaires ---
@@ -168,10 +172,9 @@ def prepare_gemini_history(chat_history):
 
 @app.route('/')
 def root():
-    """Route racine simple, confirme que le serveur est actif."""
-    # On pourrait aussi servir index.html ici si on le met dans 'templates'
+    """Sert la page HTML principale."""
     return render_template('index.html')
-    
+
 @app.route('/api/history', methods=['GET'])
 def get_history():
     """Fournit l'historique de chat stocké en session au format JSON."""
@@ -189,15 +192,17 @@ def get_history():
 @app.route('/api/chat', methods=['POST'])
 def chat_api():
     """Gère les nouvelles requêtes de chat via AJAX."""
-    if not model:
-        print("API ERREUR: Tentative d'appel à /api/chat sans modèle Gemini chargé.")
-        return jsonify({'success': False, 'error': "Le service IA n'est pas disponible."}), 503 # Service Unavailable
+    if not GEMINI_CONFIGURED:
+        print("API ERREUR: Tentative d'appel à /api/chat sans configuration Gemini valide.")
+        return jsonify({'success': False, 'error': "Le service IA n'est pas configuré correctement."}), 503 # Service Unavailable
 
     # Récupération des données du formulaire
     prompt = request.form.get('prompt', '').strip()
     use_web_search_str = request.form.get('web_search', 'false') # 'true' ou 'false'
     use_web_search = use_web_search_str.lower() == 'true'
     file = request.files.get('file')
+    use_advanced_str = request.form.get('advanced_reasoning', 'false') # Get the new flag
+    use_advanced = use_advanced_str.lower() == 'true'
 
     # Validation simple
     if not prompt and not file:
@@ -206,6 +211,7 @@ def chat_api():
     print(f"\n--- Nouvelle requête /api/chat ---")
     print(f"Prompt reçu: '{prompt[:50]}...'")
     print(f"Recherche Web activée: {use_web_search}")
+    print(f"Raisonnement avancé demandé: {use_advanced}")
     print(f"Fichier reçu: {file.filename if file else 'Aucun'}")
 
     # Initialiser l'historique de session si nécessaire
@@ -235,6 +241,7 @@ def chat_api():
 
                 # Uploader vers Google AI (peut prendre du temps)
                 print(f"Upload du fichier vers Google AI (MimeType: {mime_type})...")
+                # Note: L'API upload_file est générique et ne dépend pas du modèle Flash/Pro
                 uploaded_gemini_file = genai.upload_file(path=filepath, mime_type=mime_type)
                 print(f"Fichier '{uploaded_gemini_file.name}' uploadé avec succès vers Google AI.")
 
@@ -305,23 +312,48 @@ En te basant sur ces informations ET sur ta connaissance générale, fournis une
         # Préparer l'historique des messages PRÉCÉDENTS
         gemini_history = prepare_gemini_history(session['chat_history'][:-1]) # Exclut le message actuel
         print(f"Préparation de l'appel Gemini avec {len(gemini_history)} messages d'historique.")
-
         # Construire le contenu complet pour l'appel
         contents_for_gemini = gemini_history + [{'role': 'user', 'parts': current_gemini_parts}]
 
+        # Choisir le nom du modèle à utiliser
+        selected_model_name = MODEL_PRO if use_advanced else MODEL_FLASH
+        print(f"Utilisation du modèle Gemini: {selected_model_name}")
+
+        # Créer l'instance du modèle spécifique pour cette requête
+        # Réutiliser les paramètres globaux (safety, system instruction)
+        active_model = genai.GenerativeModel(
+            model_name=selected_model_name,
+            safety_settings=SAFETY_SETTINGS, # defined globally
+            system_instruction=SYSTEM_INSTRUCTION # defined globally
+        )
+
         # Appel API
-        print("Envoi de la requête à Gemini...")
+        print(f"Envoi de la requête à {selected_model_name}...")
         # Utilisation de generate_content en mode non-streamé
-        response = model.generate_content(contents_for_gemini)
+        response = active_model.generate_content(contents_for_gemini)
         # print(response) # Décommenter pour voir la réponse brute de l'API
 
-        # Extraire le texte de la réponse
-        response_text_raw = response.text
-        print(f"Réponse reçue de Gemini (brute, début): '{response_text_raw[:100]}...'")
+        # Extraire le texte de la réponse (gestion d'erreur potentielle ici si la réponse est bloquée etc.)
+        # Gérer le cas où la réponse est bloquée par les safety settings
+        try:
+             response_text_raw = response.text
+        except ValueError:
+            # Si response.text échoue, la réponse a probablement été bloquée.
+            print("ERREUR: La réponse de Gemini a été bloquée (probablement par les safety settings).")
+            print(f"Détails du blocage : {response.prompt_feedback}")
+            # Vous pouvez décider quoi renvoyer au client ici.
+            # Soit une erreur spécifique, soit un message générique.
+            response_text_raw = "Désolé, ma réponse a été bloquée car elle pourrait enfreindre les règles de sécurité."
+            # Convertir ce message d'erreur en HTML aussi pour la cohérence
+            response_html = markdown.markdown(response_text_raw)
+
+        else:
+            # Si response.text réussit, continuer normalement
+            print(f"Réponse reçue de Gemini (brute, début): '{response_text_raw[:100]}...'")
+            # Convertir la réponse Markdown en HTML pour l'affichage
+            response_html = markdown.markdown(response_text_raw, extensions=['fenced_code', 'tables', 'nl2br'])
+            print("Réponse convertie en HTML.")
 
-        # Convertir la réponse Markdown en HTML pour l'affichage
-        response_html = markdown.markdown(response_text_raw, extensions=['fenced_code', 'tables', 'nl2br'])
-        print("Réponse convertie en HTML.")
 
         # Ajouter la réponse de l'assistant à l'historique de session
         assistant_history_entry = {
@@ -340,9 +372,14 @@ En te basant sur ces informations ET sur ta connaissance générale, fournis une
         print(f"ERREUR Critique lors de l'appel à Gemini ou du traitement de la réponse : {e}")
         # En cas d'erreur, retirer le dernier message utilisateur de l'historique
         # pour éviter les boucles d'erreur si le message lui-même pose problème.
-        session['chat_history'].pop()
-        session.modified = True
-        print("Le dernier message utilisateur a été retiré de l'historique suite à l'erreur.")
+        # Vérifier si l'historique n'est pas vide avant de pop
+        if session.get('chat_history'):
+            session['chat_history'].pop()
+            session.modified = True
+            print("Le dernier message utilisateur a été retiré de l'historique suite à l'erreur.")
+        else:
+            print("L'historique était déjà vide lors de l'erreur.")
+
         # Renvoyer une erreur générique mais informative
         return jsonify({'success': False, 'error': f"Une erreur interne est survenue lors de la génération de la réponse. Détails: {e}"}), 500
 
@@ -360,13 +397,13 @@ En te basant sur ces informations ET sur ta connaissance générale, fournis une
 def clear_chat():
     """Efface l'historique de chat dans la session."""
     session.pop('chat_history', None)
-    session.pop('web_search', None) # Réinitialiser aussi le toggle web si besoin
+    # session.pop('web_search', None) # On ne stocke pas ça en session
     print("API: Historique de chat effacé via /clear.")
 
     # Adapter la réponse selon si c'est une requête AJAX (fetch) ou une soumission classique
     # Vérification si la requête vient probablement de fetch (simple)
     is_ajax = 'XMLHttpRequest' == request.headers.get('X-Requested-With') or \
-              request.headers.get('Accept') == 'application/json'
+              'application/json' in request.headers.get('Accept', '') # Plus robuste
 
     if is_ajax:
          return jsonify({'success': True, 'message': 'Historique effacé.'})
@@ -382,4 +419,6 @@ if __name__ == '__main__':
     # Utiliser host='0.0.0.0' pour rendre accessible sur le réseau local
     # debug=True est pratique pour le développement, mais à désactiver en production !
     # Changer le port si nécessaire (ex: 5000, 5001, 8080)
-    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5001)
+    # Utiliser un port différent si le port 5000 est déjà pris
+    port = int(os.environ.get('PORT', 5001))
+    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=port)