Card context

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2026-05-02 18:33:38 +02:00
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@@ -26,6 +26,7 @@ from .program_content import (
)
from .services import (
build_llm_reply,
build_lesson_reply,
ensure_student_mastery,
evaluate_answer,
list_tts_profiles,
@@ -347,20 +348,27 @@ def chat(
lesson_context = ""
if payload.lesson_title or payload.section_title or payload.asset_title:
lesson_context = (
"\n\nContexte de lécran actuellement montré à lélève: "
f"leçon={payload.lesson_title or 'non précisée'}, "
f"fiche={payload.asset_title or 'non précisée'}, "
f"carte affichée={payload.section_title or 'non précisée'}, "
f"avancement={payload.step_percent if payload.step_percent is not None else 'non précisé'}%. "
"Réponds uniquement à propos de cette carte. Vérifie que lélève comprend ce qui est affiché. "
"Si lélève dit quil a compris, invite-le à passer à létape suivante."
f"Leçon courante: {payload.lesson_title or 'non précisée'}\n"
f"Fiche courante: {payload.asset_title or 'non précisée'}\n"
f"Card courante: {payload.section_title or 'non précisée'}\n"
f"Clé de contexte: {payload.section_context_key or 'non précisée'}\n"
f"Avancement affiché: {payload.step_percent if payload.step_percent is not None else 'non précisé'}%\n"
"Règle: réponds uniquement à propos de cette card et vérifie la compréhension de l'élève.\n"
)
if payload.section_context:
lesson_context += f"\nTexte pédagogique de la card courante:\n{payload.section_context.strip()}"
reply = build_llm_reply(db, payload.student_id, f"{payload.message}{lesson_context}")
if lesson_context:
lesson_reply = build_lesson_reply(db, payload.student_id, payload.message, lesson_context)
reply = lesson_reply["reply"]
advance_lesson_step = lesson_reply["advance_lesson_step"]
else:
reply = build_llm_reply(db, payload.student_id, payload.message)
advance_lesson_step = False
db.add(models.Message(student_id=student.id, role="assistant", content=reply))
db.commit()
return schemas.ChatResponse(reply=reply)
return schemas.ChatResponse(reply=reply, advance_lesson_step=advance_lesson_step)
@app.post("/transcribe")

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@@ -79,7 +79,17 @@ def build_section_url(relative_path: str, section_index: int) -> str:
return f"/api/program/assets/{token}/sections/{section_index}"
def extract_svg_sections(svg_path: Path) -> list[dict]:
def find_section_context_path(svg_path: Path, asset_number: int, section_number: int) -> Path | None:
context_dir = svg_path.parent.parent / "card_contexts" / svg_path.stem
candidates = [
context_dir / f"Fiche{asset_number}Card{section_number}.md",
context_dir / f"fiche_{asset_number:02d}_card_{section_number:02d}.md",
context_dir / f"card_{section_number:02d}.md",
]
return next((candidate for candidate in candidates if candidate.exists()), None)
def extract_svg_sections(svg_path: Path, asset_number: int | None = None) -> list[dict]:
text = svg_path.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore")
sections: list[dict] = []
pattern = re.compile(
@@ -97,10 +107,16 @@ def extract_svg_sections(svg_path: Path) -> list[dict]:
raw_title = re.sub(r"<[^>]+>", "", title_match.group("title") if title_match else "")
title = html.unescape(raw_title).strip() or f"Étape {len(sections) + 1}"
margin = 28
section_number = len(sections) + 1
context_path = find_section_context_path(svg_path, asset_number or 1, section_number)
sections.append(
{
"index": len(sections),
"title": title,
"context_key": f"Fiche{asset_number or 1}Card{section_number}",
"context": context_path.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore").strip()
if context_path
else "",
"view_box": [
max(float(match.group("x")) - margin, 0),
max(float(match.group("y")) - margin, 0),
@@ -164,9 +180,9 @@ def list_lessons() -> list[dict]:
title = first_heading or title
assets = []
for svg_path in svg_files:
for asset_index, svg_path in enumerate(svg_files, start=1):
relative_path = svg_path.relative_to(CONTENT_ROOT).as_posix()
sections = extract_svg_sections(svg_path)
sections = extract_svg_sections(svg_path, asset_index)
assets.append(
{
"name": svg_path.stem,

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@@ -57,12 +57,15 @@ class ChatRequest(BaseModel):
lesson_title: str | None = None
asset_title: str | None = None
section_title: str | None = None
section_context_key: str | None = None
section_context: str | None = None
step_percent: int | None = None
class ChatResponse(BaseModel):
reply: str
should_speak: bool = True
advance_lesson_step: bool = False
class MessageRead(BaseModel):

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@@ -1,4 +1,6 @@
import json
import os
import re
from typing import List
from openai import OpenAI
from sqlalchemy.orm import Session
@@ -163,6 +165,60 @@ def build_llm_reply(db: Session, student_id: int, user_message: str) -> str:
return response.output_text.strip()
def build_lesson_reply(db: Session, student_id: int, user_message: str, lesson_context: str) -> dict:
context = get_student_context(db, student_id)
response = client.responses.create(
model="gpt-4.1-mini",
input=[
{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
{"role": "system", "content": TURN_TAKING_PROMPT},
{
"role": "system",
"content": (
"Tu reçois un contexte courant de leçon lié à la card affichée. "
"Tu dois parler uniquement de cette card, sauf si l'élève pose une question de clarification immédiate. "
"Si la réponse de l'élève montre clairement qu'il a compris la card courante, mets "
"`advance_lesson_step` à true. Sinon, mets-le à false. "
"Réponds strictement en JSON valide avec les clés `reply` et `advance_lesson_step`. "
"`reply` contient uniquement ce que Professeur TOP dit à l'élève, sans JSON visible."
),
},
{
"role": "user",
"content": (
f"Contexte pédagogique général:\n{context}\n\n"
f"Contexte courant de la card affichée:\n{lesson_context}\n\n"
f"Message de l'élève:\n{user_message}"
),
},
],
temperature=0.4,
)
raw_text = response.output_text.strip()
json_text = raw_text
if json_text.startswith("```"):
json_text = re.sub(r"^```(?:json)?\s*", "", json_text)
json_text = re.sub(r"\s*```$", "", json_text)
if "{" in json_text and "}" in json_text:
json_text = json_text[json_text.find("{") : json_text.rfind("}") + 1]
try:
parsed = json.loads(json_text)
except json.JSONDecodeError:
return {"reply": raw_text, "advance_lesson_step": False}
reply = str(parsed.get("reply") or "").strip()
advance_value = parsed.get("advance_lesson_step")
advance_lesson_step = (
advance_value
if isinstance(advance_value, bool)
else str(advance_value).strip().lower() in {"true", "oui", "yes", "1"}
)
return {
"reply": reply or raw_text,
"advance_lesson_step": advance_lesson_step,
}
def list_tts_profiles() -> list[dict]:
return [
{

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@@ -0,0 +1,21 @@
# Fiche 1 - Card 1 - La méthode
Cette card présente la méthode pour lire un nombre entier de 6 chiffres.
Idée à enseigner :
- On découpe le nombre en groupes de 3 chiffres en partant de la droite.
- Dans l'exemple `345 208`, le groupe `345` est le groupe des milliers.
- Le groupe `208` est le groupe des unités simples.
- Ce découpage aide à lire le nombre sans se perdre.
Consigne orale courte pour Professeur TOP :
Explique que pour lire un grand nombre, on le sépare en deux paquets de trois chiffres : d'abord les milliers, puis les unités simples. Prends uniquement l'exemple affiché `345 208`. Demande ensuite à l'élève s'il comprend pourquoi on coupe entre `345` et `208`.
Limites :
- Ne parle pas encore de toute la fiche.
- Ne donne pas les autres exemples de la fiche.
- Ne passe pas à la lecture complète du nombre sauf si l'élève demande ou semble prêt.
- Reste sur le thème : découper un nombre de 6 chiffres en deux groupes.
Critère pour passer à la card suivante :
L'élève peut passer à la suite s'il dit clairement qu'il a compris, ou s'il explique avec ses mots que `345` représente les milliers et `208` les unités simples.