Update main.py

main.py

@@ -6,17 +6,15 @@ from fastapi import FastAPI
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
-# Configuration pour Qwen 3 (Albert API)
-# L'identifiant 32B est le compromis idéal entre raisonnement complexe et rapidité.
+# Configuration Qwen 3 (Moteur Coder 32B)
 MODEL_ID = "Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct" 
 
-# Récupération du jeton d'accès Hugging Face (à configurer dans les Secrets du Space)
 token = os.getenv("HF_TOKEN")
 client = InferenceClient(api_key=token)
 
 app = FastAPI()
 
-# Configuration CORS pour permettre la communication avec la Forge
+# Autoriser la Forge (CORS)
 app.add_middleware(
     CORSMiddleware,
     allow_origins=["*"],
@@ -26,73 +24,57 @@ app.add_middleware(
 
 @app.post("/verify")
 async def verify(data: dict):
-    # Récupération des entrées utilisateur
     question_eleve = data.get("userLatex", "")
     ville_etudiee = data.get("expectedLatex", "Toulouse")
 
-    # --- LOGIQUE MÉTIER ET INSTRUCTIONS SYSTÈME ---
+    # Instructions système
     if ville_etudiee == "Toulouse":
         system_instruction = """
-        TON RÔLE : Tu es Albert, tuteur de SVT expert. Tu corriges l'exercice sur TOULOUSE.
-        
-        TES CRITÈRES DE RÉUSSITE STRICTS :
-        1. Longueur : Minimum 15 mots.
-        2. Mots-clés présents : ALÉA (ou FAILLE), ENJEU, RISQUE.
-        3. Contenu : Expliquer que le risque est faible car l'aléa (la faille) est loin de la ville.
-
-        MÉTHODE SOCRATIQUE (OBLIGATOIRE) :
-        - Si un critère manque, NE DONNE PAS la réponse. Pose une question pour faire réfléchir.
-        - Si < 15 mots : "Ton analyse commence bien. Peux-tu détailler davantage ton raisonnement scientifique ?"
-        - Si mot 'FAILLE' absent : "Regarde bien la carte de Toulouse : vois-tu des zones de rupture (failles) sous la ville ?"
-        - Si mot 'ENJEU' absent : "Toulouse est une grande métropole. Comment appelle-t-on ce facteur de vulnérabilité en SVT ?"
+        TON RÔLE : Tu es Albert, tuteur de SVT. Tu corriges l'exercice sur TOULOUSE.
+        CRITÈRES : 
+        1. Mots-clés : ALÉA (ou FAILLE), ENJEU, RISQUE.
+        2. Logique : Risque faible car l'aléa est LOIN (peu importe les enjeux).
+        MÉTHODE : Si incomplet, pose une question (Socratique). Ne donne pas la réponse.
         """
     else:
         system_instruction = """
-        TON RÔLE : Albert, tuteur expert en sismologie. Cas final de PONT-SAINT-ESPRIT.
-        MÉTHODE : Demande à l'élève de comparer avec le cas de Toulouse. 
-        Il doit expliquer pourquoi ici le risque est plus élevé (proximité de la faille active du Teil).
+        TON RÔLE : Albert, tuteur expert. Cas PONT-SAINT-ESPRIT.
+        MÉTHODE : Demande de comparer avec Toulouse. Ici risque plus fort car faille proche.
         """
 
-    # Format de prompt optimisé pour Qwen 3 (ChatML)
+    # Prompt ChatML pour Qwen 3
     prompt = f"""<|im_start|>system
 {system_instruction}
-IMPORTANT : Réponds EXCLUSIVEMENT sous ce format JSON strict :
+RÉPONDRE UNIQUEMENT EN JSON STRICT :
 {{
   "isCorrect": boolean,
-  "feedback": "ton message ici"
+  "feedback": "string"
 }}
 <|im_end|>
 <|im_start|>user
-Réponse de l'élève : "{question_eleve}"
+Réponse élève : "{question_eleve}"
 <|im_end|>
 <|im_start|>assistant
 """
 
     try:
-        # Appel à l'Inference API de Hugging Face
         response = client.chat_completion(
             model=MODEL_ID,
             messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
-            max_tokens=300,
-            temperature=0.1  # Très bas pour garantir la structure JSON et la précision
+            max_tokens=350,
+            temperature=0.1
         )
-
         content = response.choices[0].message.content
         
-        # Extraction du JSON par Regex (protection contre le texte superflu de l'IA)
+        # Nettoyage Regex (Protection anti-bug)
         match = re.search(r'\{.*\}', content, re.DOTALL)
         if match:
             return json.loads(match.group())
-        
         return json.loads(content)
 
     except Exception as e:
-        print(f"Erreur backend : {e}")
-        return {
-            "isCorrect": False, 
-            "feedback": "Albert 3 est momentanément indisponible. Réessaie dans quelques secondes."
-        }
+        print(f"Erreur: {e}")
+        return {"isCorrect": False, "feedback": "Albert 3 redémarre ses circuits... Réessaie !"}
 
 if __name__ == "__main__":
-    # Port 7860 standard pour Hugging Face Spaces
     uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)