AlphaLLM

AlphaLLM est un bot Discord avancé qui intègre plusieurs modèles d'IA pour la génération de texte et d'images. Il offre une API REST, un système de mémoire RAG (Retrieval-Augmented Generation), et des fonctionnalités d'administration.

🚀 Fonctionnalités

🤖 Bot Discord principal : Gestion des conversations avec les utilisateurs via Discord
👑 Bot administrateur : Commandes d'administration et de gestion
📊 Bot logger : Surveillance et logging des activités
🌐 API REST : Interface programmable pour l'accès aux fonctionnalités
🎯 Sélection automatique de modèles : Choix intelligent du meilleur modèle IA selon la requête
🧠 Système de mémoire RAG : Mémoire à court et long terme avec embeddings
🎨 Génération d'images : Support de multiples modèles de génération d'images
📈 Monitoring des ressources : Suivi de l'utilisation CPU et mémoire
🔒 Gestion des permissions : Système de blacklist et canaux autorisés
🗃️ Gestion de fichiers/URLs/LaTeX : Parsing intelligent et formatage propre pour Discord

🤖 Modèles IA supportés

Le bot supporte 25 modèles d'IA différents :

🦙 Llama : Fiable et polyvalent pour les conversations générales
🧠 OpenAI GPT : Avancé pour les tâches complexes et le raisonnement profond
🌪️ Mistral : Équilibré, excellent pour le français
🧩 Qwen : Optimisé pour le raisonnement logique et la programmation
⚡ Gemini : Rapide et flexible pour les réponses courtes
🔍 Sonar : Spécialisé dans la recherche d'informations
😈 EvilGPT : Non filtré et créatif pour le contenu expérimental
🚀 Grok : Humoristique et casual pour les conversations légères
📖 Claude : Poétique et créatif pour l'écriture littéraire
🎓 Kimi : Clair et pédagogique pour l'éducation
📜 DeepSeek : Fort pour le contenu long et structuré
🌏 GLM : Excellent support multilingue
💡 Phi : Léger et efficace pour les requêtes simples
🧮 Cohere : Puissant en logique et raisonnement analytique
🔬 Minimax : Modèle multi-modal avancé
👁️ Nemotron : Optimisé pour les workflows agentiques et vision
⚡ Mercury : Ultra-rapide basé sur diffusion
🌟 Yi : Multimodal bilingue fort en codage et maths
🛡️ Hermes : Série open-source avec fort raisonnement
🐱 LongCat : Mixture-of-Experts efficace
🌱 Seed : Multimodal avancé de ByteDance
🏔️ Granite : Modèle open efficace d'IBM
📚 Rocinante : Pour l'écriture créative et contenu professionnel
📝 Hunyuan : Modèle de texte avancé de Tencent
🎭 Jamba : Multimodal équilibré pour tâches créatives

📦 Installation

Prérequis

🐍 Python 3.12+
🤖 Un serveur Discord avec des bots configurés
🔑 Clés API pour les différents services IA

Installation des dépendances

pip install -r requirements.txt

Configuration

📋 Copiez le fichier d'exemple de configuration :

cp config-sample.toml config.toml
cp .env-sample .env

⚙️ Éditez config.toml avec vos paramètres :
- Configurez les IDs Discord (serveurs, canaux, rôles)
- Ajustez les paramètres de l'API
- Configurez les modèles de mémoire
🔐 Éditez .env avec vos clés API :
- Tokens Discord pour les bots
- Clés API pour les services IA (OpenRouter, Gemini, etc.)
- Clés pour ChromaDB et Grafana si utilisés

🔧 Workflows Locaux

Le projet inclut des scripts shell pour faciliter la gestion locale :

Configuration initiale

./setup.sh

Vérifie les prérequis (Python 3.12+)
Crée et configure l'environnement virtuel
Installe les dépendances
Copie les fichiers de configuration d'exemple

Démarrage du bot

./run.sh

Active l'environnement virtuel
Vérifie la configuration
Lance python main.py

Mode développement

./dev.sh

Lance le bot en mode développement
Recharge automatiquement en cas de modification (si uvicorn disponible)

Nettoyage du projet

./clean.sh

Supprime les logs, caches Python et fichiers temporaires
Nettoie le dossier cache (préserve les modèles embedder)

�🚀 Utilisation

Lancement

python main.py

Le programme démarrera automatiquement :

🤖 Le bot principal Discord
👑 Le bot administrateur
📊 Le bot logger
🌐 Le serveur API

Commandes Discord

Le bot répond aux mentions (@AlphaLLM) et aux commandes slash :

❓ /ask : Poser une question à l'IA
📋 /commands : Liste des commandes disponibles
❓ /help-bot : Aide générale
📊 /ping : Latence du bot
🎨 /image-gen : Génération d'images
🖍️ /image-edit : Edition d'images
⚙️ /guild-config : Configuration des paramètres du serveur
🆘 /support : Lien vers le serveur de support
💬 /contact-dev : Contacter le développeur
🧹 /clear-history : Réinitialiser l'historique de conversation
📈 /resources : Afficher l'utilisation des ressources système

Commandes administrateur

Le bot administrateur dispose des commandes suivantes (réservées aux administrateurs) :

🔄 /restart : Redémarrer le bot
🚪 /leave : Faire quitter le bot d'un serveur
ℹ️ /guild-info : Afficher les informations d'un serveur
🛑 /stop : Arrêter le bot
📊 /poll : Créer et envoyer un sondage sur tous les serveurs
📢 /announce : Annoncer un message sur tous les serveurs
💬 /reply : Répondre à un utilisateur via DM
🏠 /guilds : Afficher la liste des serveurs où le bot est présent
🚫 /blacklist : Ajouter un utilisateur à la blacklist
🧹 /clear : Purger tous les messages DM sans limite de temps

Commandes du bot logger

📝 /clear-logs : Effacer le canal de logs et en créer un nouveau

API REST

L'API est accessible sur http://localhost:25692 (configurable).

Documentation complète : APIDOCS.md

Endpoints principaux :

ℹ️ GET /info : Informations sur le bot
📝 POST /text/generation : Génération de texte
🎨 POST /image/generation : Génération d'images
🖍️ POST /image/edit : Édition d'images
🔧 POST /misc : Fonctions diverses

Documentation interactive :

Swagger UI : http://localhost:25692/docs
ReDoc : http://localhost:25692/redoc

💡 Exemples d'utilisation

Utilisation basique

import requests

# Configuration
API_URL = "http://localhost:25692"
API_KEY = "votre_clé_api"

# Génération de texte
response = requests.post(
    f"{API_URL}/text/generation",
    headers={"X-API-Key": API_KEY},
    data={
        "prompt": "Explique-moi l'IA en termes simples",
        "user_id": 12345,
        "conv_id": 67890
    }
)

print(response.text)

Génération d'images

import base64
from PIL import Image
import io

# Génération d'image
response = requests.post(
    f"{API_URL}/image/generation",
    headers={"X-API-Key": API_KEY},
    data={
        "prompt": "Un paysage futuriste avec des robots",
        "user_id": 12345,
        "num_images": 1
    }
)

image_data = response.json()["images"][0]
image = Image.open(io.BytesIO(base64.b64decode(image_data)))
image.save("generated_image.png")

Architecture du Projet

AlphaLLM/
├── setup.sh
├── run.sh
├── dev.sh
├── clean.sh
├── main.py
├── config.py
├── config.toml
├── logger.py
├── bots/
│   ├── bot.py
│   ├── admin_bot.py
│   └── logger_bot.py
│   └── commands/
│       ├── cmds.py
│       ├── admin_commands/
│       └── commands/
├── api/
│   ├── api.py
│   ├── endpoints/
│   │   ├── main.py
│   │   ├── text_gen.py
│   │   ├── image_models.py
│   │   ├── summarize.py
│   │   ├── conv_name.py
│   │   ├── resources.py
│   │   └── status.py
│   └── api_utils/
│       ├── app_config.py
│       ├── models_utils.py
│       ├── security_utils.py
│       └── server_utils.py
├── models/
│   ├── text_models.json
│   ├── image_models.json
│   └── image/
│       ├── flux.py
│       ├── gptimage.py
│       └── ...
├── utils/
│   ├── ressources.py
│   ├── unified_image.py
│   ├── unified_text.py
│   ├── ai_process/
│   │   ├── ai_utils.py
│   │   ├── base_chat_model.py
│   │   ├── chat_model.py
│   │   └── llm_selector.py
│   ├── database/
│   │   ├── blacklist.py
│   │   ├── db_manager.py
│   │   ├── perms_conf.py
│   │   ├── server_conf.py
│   │   └── user_conf.py
│   ├── discord_utils/
│   │   ├── commands_ids.py
│   │   ├── permission_checker.py
│   │   └── status.py
│   ├── handlers/
│   │   ├── files.py
│   │   ├── markdown.py
│   │   ├── table.py
│   │   └── vision.py
│   ├── memory/
│   │   ├── base.py
│   │   ├── chroma_manager.py
│   │   ├── embedder.py
│   │   ├── manager.py
│   │   └── rag_handler.py
│   └── views/
│       ├── channels.py
│       └── roles.py
├── configs/
│   ├── misc/
│   │   ├── conv_name.json
│   │   ├── img_enhancer.json
│   │   └── summarizer.json
│   ├── prompts/
│   │   ├── api_prompt.txt
│   │   ├── conv_name.txt
│   │   ├── discord_prompt.txt
│   │   ├── img_enhancer.txt
│   │   └── llm_selector.txt
│   └── text-models/
│       ├── claude.json
│       ├── cohere.json
│       ├── deepseek.json
│       └── ...
├── data/
│   ├── embedder/
│   ├── bot.log
│   ├── command_ids.json
│   ├── local_db.db
│   ├── logs_channel_config.json
│   ├── monitoring.csv
│   └── status.json

Flux de données

📥 Entrée utilisateur : Via Discord (mentions/commands) ou API REST
🎯 Traitement : Sélection du modèle IA approprié via llm_selector.py
🧠 Mémoire : Récupération du contexte via système RAG (memory/)
🤖 Génération : Appel au modèle IA sélectionné
📤 Sortie : Réponse formatée via handlers appropriés

⚙️ Configuration avancée

Mémoire RAG

Le système utilise ChromaDB pour la mémoire :

🕒 STM (Short-Term Memory) : Mémoire à court terme (4h par défaut)
🗂️ LTM (Long-Term Memory) : Mémoire à long terme avec similarité
📚 RAG : Documents pour le contexte enrichi

Monitoring

📊 Logs vers Discord et Grafana Loki
💻 Monitoring des ressources (CPU, mémoire)
📈 Export CSV des métriques

Sécurité

✅ Vérification des permissions Discord
🚫 Blacklist d'utilisateurs
🔑 Clés API requises pour l'API REST
🛡️ Validation des entrées utilisateur
📊 Logging sécurisé sans exposition des secrets

🛠️ Développement

Structure du code

🧩 Modulaire : Chaque fonctionnalité dans son propre module
⚡ Async/Await : Programmation asynchrone complète
📝 Type hints : Annotations de types Python
📋 Logging structuré : Logs détaillés avec niveaux configurables

Ajout d'un nouveau modèle IA

➕ Ajoutez la configuration dans configs/text-models/
🏗️ Implémentez la classe dans models/text/
⚙️ Ajoutez le modèle dans config.toml
🎯 Mettez à jour le sélecteur de modèles dans utils/ai_process/llm_selector.py

🐛 Dépannage

Problèmes courants

Erreur "Clé API manquante"

cat .env
./clean.sh && ./run.sh

Erreur "Port déjà utilisé"

sudo lsof -ti:25692 | xargs kill -9

Logs et debugging

Les logs sont disponibles dans :

Console du terminal
Fichiers .log dans le répertoire racine
Canal Discord de logs (si configuré)
Grafana Loki (si configuré)

Niveaux de logging : DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL

📊 Métriques et monitoring

Métriques collectées

📈 Utilisation CPU et mémoire
⏱️ Temps de réponse des APIs
📊 Nombre de requêtes par heure
🔄 Taux d'erreur par endpoint

Visualisation

Grafana : Tableaux de bord en temps réel
CSV export : monitoring.csv pour analyse
API endpoints : /status, /resources

📄 Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

👥 Contributeurs

👨‍💻 YoannDev90 (Développeur principal)

🙏 Remerciements

🤖 Communauté des modèles d'IA open-source
📚 Documentation FastAPI et Discord.py
🛠️ Outils de développement Python

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 197 Commits
.github/ISSUE_TEMPLATE		.github/ISSUE_TEMPLATE
api		api
bots		bots
configs		configs
models/image		models/image
utils		utils
.env-sample		.env-sample
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
clean.sh		clean.sh
config-sample.toml		config-sample.toml
config.py		config.py
dev.sh		dev.sh
logger.py		logger.py
main.py		main.py
requirements.txt		requirements.txt
run.sh		run.sh
setup.sh		setup.sh

License

YoannDev90/AlphaLLM

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Latest commit

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📦 Installation

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Mode développement

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�🚀 Utilisation

Lancement

Commandes Discord

Commandes administrateur

Commandes du bot logger

API REST

💡 Exemples d'utilisation

Utilisation basique

Génération d'images

Architecture du Projet

Flux de données

⚙️ Configuration avancée

Mémoire RAG

Monitoring

Sécurité

🛠️ Développement

Structure du code

Ajout d'un nouveau modèle IA

🐛 Dépannage

Problèmes courants

Erreur "Clé API manquante"

Erreur "Port déjà utilisé"

Logs et debugging

📊 Métriques et monitoring

Métriques collectées

Visualisation

📄 Licence

👥 Contributeurs

🙏 Remerciements

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