Update app.py

app.py

@@ -10,16 +10,12 @@ Intégration complète avec:
 - Chain of Thought visible
 - Style personnalisé (dark theme)
 """
-
 import os
 import json
 import asyncio
 from typing import Dict, Any, List, Optional
-
 import chainlit as cl
 from chainlit.types import ThreadDict, Starter
-#from langsmith import Client
-#from langsmith.run_helpers import traceable
 from langsmith import traceable
 
 # Import du module agent (votre code existant)
@@ -33,36 +29,9 @@ from agent_collaboratif_avid import (
     MAX_VALIDATION_LOOPS
 )
 import bcrypt
-from chainlit.data.sql_alchemy import SQLAlchemyDataLayer
-#from sql_alchemy import SQLAlchemyDataLayer
-from supabase import create_client, Client
-from supabase.lib.client_options import ClientOptions
-
-#from langfuse.langchain import CallbackHandler
-#import getpass
-#os.environ['LANGFUSE_SECRET_KEY'] = getpass.getpass("Enter your Secret key: ")
-#os.environ['LANGFUSE_PUBLIC_KEY'] = getpass.getpass("Enter your Public key: ")
-#os.environ["LANGFUSE_HOST"] = "https://cloud.langfuse.com"
-#langfuse_handler = CallbackHandler()
-
-
-SUPABASE_URL = os.environ.get("SUPABASE_URL")
-SUPABASE_ANON_KEY = os.environ.get("SUPABASE_ANON_KEY")
-CONNINFO = os.environ.get("CONNINFO")
-
-url: str = SUPABASE_URL
-key: str = SUPABASE_ANON_KEY
-supabase: Client = create_client(url, key)
-
-#url: str = "https://urtvfyesitnmwrouarze.supabase.co"
-#key: str = "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJzdXBhYmFzZSIsInJlZiI6InVydHZmeWVzaXRubXdyb3VhcnplIiwicm9sZSI6ImFub24iLCJpYXQiOjE3NTk5NTgyNzIsImV4cCI6MjA3NTUzNDI3Mn0.HvZVdlyyck6iI6L5XiPupPZ8voLt-u4NCKAqgwHl6dE"
-#supabase: Client = create_client(url, key, options=ClientOptions(auto_refresh_token=False,persist_session=True))
-#@cl.data_layer
-#def get_data_layer():
-#    return SQLAlchemyDataLayer(conninfo="postgresql+asyncpg://postgres.urtvfyesitnmwrouarze:2VlIHUmI3qVhJpcb@aws-1-eu-north-1.pooler.supabase.com:5432/postgres", storage_provider=supabase)
-@cl.data_layer
-def get_data_layer():
-    return SQLAlchemyDataLayer(conninfo=CONNINFO, storage_provider=supabase)
+
+from trace_agent_collaboratif import get_trace
+from dataviz_avid import display_barplotcorrelation, display_barplotpublication, display_barplotformation
 
 # =============================================================================
 # CONFIGURATION DE L'AUTHENTIFICATION (Optionnel)
@@ -108,9 +77,23 @@ if LANGCHAIN_API_KEY:
     print(f"✅ LangSmith activé - Projet: {LANGSMITH_PROJECT}")
 else:
     print("⚠️ LANGCHAIN_API_KEY non définie - Monitoring désactivé")
-    langsmith_client = None
-
-
+    #langsmith_client = None
+
+@cl.action_callback("display_trace")
+async def on_action(action: cl.Action):
+    # Create the TaskList
+    task_list = cl.TaskList()
+    task_list.status = "Running..."
+    task1 = cl.Task(title="Connexion au serveur d'historique des données d'actions des utilisateurs de l'agent collabroatif AVID.", status=cl.TaskStatus.RUNNING)
+    await task_list.add_task(task1)
+    await task_list.send()
+    trace = await get_trace(LANGCHAIN_API_KEY, task_list)
+    task1.status = cl.TaskStatus.DONE
+    await task_list.send()
+    await cl.ElementSidebar.set_elements([cl.Text(content=trace, name="trace")])
+    await cl.ElementSidebar.set_title(" ⌛ Historique de conversation :")
+    #await cl.Message(content="Afficher l'historique des actions",elements=[cl.Text(content=trace, name="trace", display="side")]).send()
+    
 # =============================================================================
 # FONCTIONS AUXILIAIRES POUR L'AFFICHAGE
 # =============================================================================
@@ -211,11 +194,11 @@ async def display_similar_info(similar_info: List[Dict[str, Any]]):
         )
         elements.append(element)
     
-    if elements:
-        await cl.Message(
-            content="💡 **Informations similaires trouvées dans d'autres bases**",
-            elements=elements
-        ).send()
+    #if elements:
+    #    await cl.Message(
+    #        content="💡 **Informations similaires trouvées dans d'autres bases**",
+    #        elements=elements
+    #    ).send()
 
 async def display_web_search_results(web_search_results: List[Dict[str, Any]]):
     """Affiche les résultats de recherche web."""
@@ -328,7 +311,26 @@ async def process_query_with_tracing(query: str, thread_id: str) -> Dict[str, An
             # event est un dictionnaire avec les nœuds comme clés
             for node_name, node_state in event.items():
                 # Ignorer le nœud spécial __start__
+                task_list = cl.TaskList()
+                task_list.status = "Running..."
+                task1 = cl.Task(title="Traitement de la requête utilisateur de l'agent collaboratif AVID par une action conditionnelle.")
+                task1.status = cl.TaskStatus.RUNNING
+                await task_list.add_task(task1)
+                task2 = cl.Task(title="Collecte d'informations dans les bases de données et caractérisation des informations par un score de pertinence par rapport à la requête utilisateur.")
+                await task_list.add_task(task2)
+                task3 = cl.Task(title="Génération d'une première réponse par l'agent collaboratif AVID et vérification de sa validité en corrélant les informations collectées.")
+                await task_list.add_task(task3)
+                task4 = cl.Task(title="Vérification de la validité de la réponse par l'agent collaboratif AVID et correction si nécessaire pour éviter les réponses erronées.")
+                await task_list.add_task(task4)
+                task5 = cl.Task(title="Génération d'une réponse finale par l'agent collaboratif AVID et vérification de sa validité grâce à un dernier traitement de vérification anti-hallucination.")
+                await task_list.add_task(task5)
+                task6 = cl.Task(title="Affichage de la réponse finale et collecte d'informations similaires dans les bases de données non prises en compte dans la réponse finale.")
+                await task_list.add_task(task6)
+                task7 = cl.Task(title="Recherche sur le web des informations complémentaires par rapport à la requête utilisateur.")
+                await task_list.add_task(task7)
+                await task_list.send()
                 if node_name == "__start__":
+                    # Create the TaskList
                     continue
                 
                 # Afficher un message de progression pour le nœud actuel
@@ -340,7 +342,35 @@ async def process_query_with_tracing(query: str, thread_id: str) -> Dict[str, An
                     "refine_response": "⚙️ Refinement de la réponse",
                     "collect_similar_information": "🔗 Collecte d'informations similaires"
                 }
-                
+                if node_name == "analyze_query":
+                    task1.status = cl.TaskStatus.DONE
+                    task2.status = cl.TaskStatus.RUNNING
+                    await task_list.send()
+                if node_name == "collect_information":
+                    task2.status = cl.TaskStatus.DONE
+                    task3.status = cl.TaskStatus.RUNNING
+                    await task_list.send()
+                if node_name == "generate_response":
+                    task3.status = cl.TaskStatus.DONE
+                    task4.status = cl.TaskStatus.RUNNING
+                    await task_list.send()
+                if node_name == "validate_response":
+                    task4.status = cl.TaskStatus.DONE
+                    task5.status = cl.TaskStatus.RUNNING
+                    await task_list.send()
+                if node_name == "refine_response":
+                    task5.status = cl.TaskStatus.DONE
+                    task6.status = cl.TaskStatus.RUNNING
+                    await task_list.send()
+                if node_name == "collect_similar_information":
+                    task6.status = cl.TaskStatus.DONE
+                    task7.status = cl.TaskStatus.RUNNING
+                    await task_list.send()
+                if node_name == "web_search":
+                    task7.status = cl.TaskStatus.DONE
+                    task7.status = cl.TaskStatus.READY
+                    await task_list.send()
+        
                 display_name = node_display_names.get(node_name, f"⚙️ {node_name}")
                 
                 # Message de progression
@@ -451,6 +481,11 @@ async def chat_profile(current_user: cl.User):
         ),cl.ChatProfile(
             name="Avid Dataviz",
             markdown_description="💡 Avid Dataviz permet d'avoir recours à des éléments statistiques et de corrélation entre les données laboratoires et les thématiques Ville Durable",
+            icon="/public/charts.png",
+        ),cl.ChatProfile(
+            name="Avid Historique",
+            markdown_description="💡 RUNNING...\nAvid Historique permet d'avoir recours aux actions des utilisateurs sur l'agent collaboratif AVID",
+            icon="/public/threads.png",
         )
     ]
             
@@ -458,13 +493,43 @@ async def chat_profile(current_user: cl.User):
 @cl.on_chat_start
 async def start():
     """Initialisation de la session chat."""
+    commands = [
+            {"id": "Search", "icon": "globe", "description": "Rechercher sur le web"},
+        ]
+    await cl.context.emitter.set_commands(commands)    
     user = cl.user_session.get("user")
     chat_profile = cl.user_session.get("chat_profile")
     if chat_profile == "Avid Dataviz":
         await cl.Message(
             content=f"Bienvenue {user.identifier}!\n\nL'environnement {chat_profile} vous restitue les données sous forme d'objets statistiques."
         ).send()
-    
+        
+        actions = [cl.Action(name="display_trace",icon="mouse-pointer-click",payload={"value": "trace"},label="Afficher l'historique des actions")]
+        await cl.Message(content="Fil des conversations", actions=actions).send()
+        
+        elements = []
+        figure_correlation = await display_barplotcorrelation()
+        figure_publication = await display_barplotpublication()
+        figure_formation = await display_barplotformation()
+        elements.append(cl.Plotly(name="chart_correlation", figure=figure_correlation, size="large", display="inline"))
+        elements.append(cl.Plotly(name="chart_publication", figure=figure_publication, size="large", display="inline"))
+        elements.append(cl.Plotly(name="chart_formation", figure=figure_formation, size="large", display="inline"))
+        
+        await cl.Message(content="Datavisualisation des thématiques Ville Durable en fonction des laboratoires, en fonction des publications de recherche et en fonction des formations", elements=elements).send()
+
+
+    elif chat_profile == "Avid Historique":
+        # Create the TaskList
+        task_list = cl.TaskList()
+        task_list.status = "Running..."
+        task1 = cl.Task(title="Connexion au serveur d'historique des données d'actions des utilisateurs de l'agent collabroatif AVID.", status=cl.TaskStatus.RUNNING)
+        await task_list.add_task(task1)
+        await task_list.send()
+        trace = await get_trace(LANGCHAIN_API_KEY,task_list)
+        task1.status = cl.TaskStatus.DONE
+        await task_list.send()
+        elements = [cl.Text(content=trace, display="inline")]
+        await cl.Message(content="Fil des conversations", elements=elements).send()
     # Message de bienvenue avec style
 #    welcome_msg = f"""# 🎓 Agent Collaboratif - Université Gustave Eiffel
 
@@ -562,6 +627,9 @@ async def main(message: cl.Message):
         # Supprimer le message de traitement initial vide
         processing_msg.content = "✅ Traitement terminé"
         await processing_msg.update()
+
+        actions = [cl.Action(name="display_trace",icon="mouse-pointer-click",payload={"value": "trace"},label="Afficher l'historique des actions")]
+        await cl.Message(content="Fil des conversations", actions=actions).send()
         
         # Sauvegarder dans l'historique de session
         cl.user_session.set(f"query_{query_count}", {