LexExtract/request.py at main · VictorBaumgartner/LexExtract · GitHub

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import boto3
import json
import base64

# Initialiser le client Bedrock d'AWS
client = boto3.client('bedrock', region_name='us-east-1')  # Remplacez par votre région AWS

# Fonction pour charger un fichier texte
def load_text_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        return file.read()

# Fonction pour charger une image et la convertir en base64
def load_image_file(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

# Fonction pour appeler l'API Claude Opus avec un fichier joint
def analyze_with_file(file_path, file_type="text"):
    # Définir le corps de la requête
    if file_type == "text":
        # Charger le fichier texte
        file_content = load_text_file(file_path)

        # Construire la requête pour un fichier texte
        request_body = {
            "modelId": "anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0",
            "contentType": "application/json",
            "accept": "application/json",
            "body": {
                "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
                "max_tokens": 1000,
                "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": [
                            {
                                "type": "text",
                                "text": file_content
                            }
                        ]
                    }
                ]
            }
        }
    elif file_type == "image":
        # Charger l'image et la convertir en base64
        file_content = load_image_file(file_path)

        # Construire la requête pour un fichier image
        request_body = {
            "modelId": "anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0",
            "contentType": "application/json",
            "accept": "application/json",
            "body": {
                "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
                "max_tokens": 1000,
                "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": [
                            {
                                "type": "image",
                                "source": {
                                    "type": "base64",
                                    "media_type": "image/jpeg",  # Remplacez par le bon type MIME si nécessaire
                                    "data": file_content
                                }
                            },
                            {
                                "type": "text",
                                "text": "What is in this image?"
                            }
                        ]
                    }
                ]
            }
        }

    # Appel à l'API Bedrock pour invoquer le modèle
    response = client.invoke_model(
        modelId=request_body["modelId"],
        body=json.dumps(request_body["body"]),
        contentType=request_body["contentType"],
        accept=request_body["accept"]
    )

    # Récupérer la réponse de l'API
    response_payload = json.loads(response['body'].read().decode('utf-8'))

    # Afficher la réponse structurée (pour les informations importantes)
    print("Réponse de l'API :")
    print(response_payload)

    # Exemple de traitement pour lister les informations importantes (extraction basique)
    if 'completion' in response_payload:
        print("\nInformations extraites du fichier :")
        print(response_payload['completion'])

# Exemple d'utilisation
file_path = "bail.txt"  # Remplacez par le chemin de votre fichier texte ou image
file_type = "text"  # Changez en "image" si le fichier est une image

analyze_with_file(file_path, file_type)