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summarizer_app.py

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+from langchain import OpenAI, PromptTemplate, LLMChain
+from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
+from langchain.chains.mapreduce import MapReduceChain
+from langchain.prompts import PromptTemplate
+from langchain.docstore.document import Document
+from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
+import json
+import gradio as gr
+
+# Configure votre clé API
+openai.api_key = os.environ['OpenaiKey']
+
+#définition du LLM 
+llm = OpenAI(temperature=0)
+
+#chargement des paramètres
+with open("parametres.json", "r") as p:
+    params = json.load(p)
+    taille_max = params["taille_max"]
+    chunks_max = taille_max//4000+1
+
+#résumé d'un texte
+
+def summarize_text(text_to_summarize, llm):
+        
+    #préparation du texte
+    text_splitter = CharacterTextSplitter()
+    texts = text_splitter.split_text(text_to_summarize)
+    print(len(texts))
+    docs = [Document(page_content=t) for t in texts[:chunks_max]]
+    print(len(docs))
+
+    #résumé 
+    chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="map_reduce")
+    chain.run(docs)
+
+    chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="map_reduce", return_intermediate_steps=True)
+    steps = chain({"input_documents": docs}, return_only_outputs=True)
+
+    print(len(steps['intermediate_steps']))
+    print(steps['intermediate_steps'])
+
+    return steps['output_text']
+    
+# Lecture et résumé d'un fichier texte
+
+def summarize_uploaded_file(file):
+    if not file.name.endswith('.txt'):
+        return ("Le fichier doit être un fichier texte (.txt)")
+    with open(file.name, "r", encoding = "latin-1") as f:
+        text = f.read()
+    summary = summarize_text(text, llm)
+    return summary     
+
+# Création de l'interface Gradio
+
+iface = gr.Interface(
+    fn=summarize_uploaded_file,
+    inputs="file",
+    outputs=gr.outputs.Textbox(label="Résumé"),
+    title="Text File Summarizer",
+    description=f"Résume un fichier texte de longueur jusqu'à {taille_max} tokens",
+    allow_flagging = "never")
+
+# Lancer l'interface
+iface.launch()