Merge branch 'branche-bintou'

Author: Bintou DIOP

.github/workflows/deploy_chainlit.yml

@@ -0,0 +1,74 @@
+name: 'Build and Deploy Chainlit Agent to Cloud Run'
+
+on:
+  push:
+    branches:
+      - branche-bintou
+  workflow_dispatch:
+
+env:
+  PROJECT_ID: ${{ secrets.GCP_PROJECT_ID }}
+  REGION: ${{ secrets.GCP_REGION }}
+  SERVICE: agent-orchestre-finance
+  AR_HOSTNAME: ${{ secrets.GCP_REGION }}-docker.pkg.dev
+  AR_REPOSITORY: chainlit-images
+
+jobs:
+  deploy:
+    runs-on: 'ubuntu-latest'
+
+    permissions:
+      contents: 'read'
+      id-token: 'write'
+
+    steps:
+      - name: 'Checkout Code'
+        uses: 'actions/checkout@v4'
+
+
+      - id: 'auth'
+        name: 'Authenticate to Google Cloud'
+        uses: 'google-github-actions/auth@v2'
+        with:
+          credentials_json: '${{ secrets.GCP_SA_KEY }}'
+
+
+      - name: 'Create Artifact Registry Repository'
+        run: |
+          gcloud artifacts repositories create ${{ env.AR_REPOSITORY }} \
+            --repository-format=docker \
+            --location=${{ env.REGION }} \
+            --description="Repository for Chainlit Agent Docker images" \
+            --async || true
+
+
+      - name: 'Configure Docker to use Artifact Registry'
+        run: gcloud auth configure-docker ${{ env.AR_HOSTNAME }} --quiet
+
+
+      - name: 'Build and Push Container'
+        id: build-image
+        run: |
+          IMAGE_TAG="${{ env.AR_HOSTNAME }}/${{ env.PROJECT_ID }}/${{ env.AR_REPOSITORY }}/${{ env.SERVICE }}:${{ github.sha }}"
+          
+          echo "Building image: $IMAGE_TAG"
+          docker build --tag "${IMAGE_TAG}" .
+          docker push "${IMAGE_TAG}"
+          echo "IMAGE_URL=${IMAGE_TAG}" >> $GITHUB_OUTPUT
+
+      #  DÉPLOIEMENT SUR CLOUD RUN
+      - name: 'Deploy to Cloud Run'
+        uses: 'google-github-actions/deploy-cloudrun@v2'
+        with:
+          service: '${{ env.SERVICE }}'
+          region: '${{ env.REGION }}'
+          image: '${{ steps.build-image.outputs.IMAGE_URL }}'
+          env_vars: |
+            OPENAI_API_KEY=${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
+            TAVILY_API_KEY=${{ secrets.TAVILY_API_KEY }}
+          flags: --allow-unauthenticated
+
+      - name: 'Show output URL'
+        run: |
+          echo "Déploiement réussi ! URL du service:"
+          echo "${{ steps.deploy.outputs.url }}"

Dockerfile

@@ -0,0 +1,13 @@
+FROM python:3.11-slim
+WORKDIR /app
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+COPY . .
+
+
+ENV PORT 8080
+EXPOSE 8080
+
+# Commande pour démarrer l'application Chainlit
+CMD ["sh", "-c", "chainlit run app_chainlit.py --host 0.0.0.0 --port $PORT"]

README.md

@@ -25,6 +25,10 @@ L'architecture est construite autour de l'outil **LangGraph**, qui gère l'état
 
 * **Python :** Version 3.11
 * **Clés API :** Une clé **OpenAI API Key** est obligatoire. Une clé **Tavily API Key** est nécessaire pour la recherche web.
+* **Clés Google Cloud** pour le déploiement :  
+  -`GCP_PROJECT_ID` : ID de ton projet Google Cloud  
+  -`GCP_REGION` : Région de déploiement Cloud Run  
+  -`GCP_SA_KEY` : Fichier JSON de ta **Service Account Key** 
 
 ### 2. Configuration de l'Environnement
 
@@ -54,10 +58,17 @@ Le processus d'ingestion est géré automatiquement au premier lancement (ou lor
 
 ### 5. Lancement de l'Application
 Lancez l'interface web via Chainlit :
+l'application sera accessible via l'URL affichée dans le terminal (généralement http://localhost:8000).
 ```bash
 chainlit run app_chainlit.py -w
 ```
-L'application sera accessible via l'URL affichée dans le terminal (généralement http://localhost:8000).
+
+### 5. Déploiement sur le cloud
+Le projet a été déployé temporairement sur Google Cloud Run via GitHub Actions :
+- L’URL de l’application est accessible pour tester l’assistant à distance mais elle sera désactivée après la période de test.https://agent-orchestre-finance-750867412054.europe-west9.run.app/
+- logs et erreurs sont monitorés via Cloud Run pour assurer la stabilité durant la période active.
+
+
 # Instructions de Test
 L'Agent Orchestrateur est capable de choisir l'outil approprié. Testez les différents modes :
 

requirements.txt

@@ -1,5 +1,4 @@
 # pip install -r requirements.txt
-langchain
 langchain-core
 langchain_chroma
 langchain-community
@@ -9,7 +8,7 @@ langgraph
 langchain_tavily
 chromadb
 pypdf
-tavily-python
+langchain-tavily
 requests
 
 chainlit