This commit is contained in:
abiyasa05 2025-08-05 10:35:16 +07:00
commit 6cdcf9dfe8
15 changed files with 738 additions and 0 deletions

View File

@ -0,0 +1,219 @@
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
import httpx
import logging
import random
app = FastAPI()
app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=["*"],
allow_credentials=True,
allow_methods=["*"],
allow_headers=["*"],
)
OLLAMA_URL = "http://192.168.60.110:11434/api/generate"
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
data_sources = {
"cerita": {
"Malin Kundang": "Malin Kundang adalah seorang anak dari keluarga miskin yang menjadi kaya raya namun menolak mengakui ibunya, hingga akhirnya dikutuk menjadi batu.",
"Bawang Merah Bawang Putih": "Bawang Putih adalah gadis baik hati yang diperlakukan buruk oleh ibu dan saudara tirinya, tetapi kebaikannya membuahkan hasil berkat ikan ajaib.",
"Sangkuriang": "Sangkuriang jatuh cinta pada ibunya, Dayang Sumbi, dan diberi tugas mustahil untuk membangun perahu dalam satu malam. Ia gagal dan akhirnya marah, menendang perahu hingga menjadi Gunung Tangkuban Perahu.",
"Si Kancil": "Si Kancil dengan kecerdikannya berhasil menipu buaya untuk menyeberangi sungai dengan aman.",
"Timun Mas": "Seorang ibu tua mendapatkan anak dari biji timun emas. Namun, anak itu harus melarikan diri dari raksasa jahat yang ingin memakannya."
},
"pantun": {
"Pantun Nasihat": "Jalan-jalan ke kota Blitar,\nJangan lupa membeli roti.\nRajin belajar sejak pintar,\nAgar sukses di kemudian hari.",
"Pantun Jenaka": "Ke pasar beli ikan teri,\nIkan habis tinggal kepala.\nJangan suka mencuri,\nNanti ketahuan malah celaka."
},
"puisi": {
"Puisi Alam": "Langit biru membentang luas,\nBurung-burung terbang bebas.\nAngin sepoi menyapu dedaunan,\nAlam indah penuh kedamaian.",
"Puisi Persahabatan": "Sahabat sejati selalu ada,\nDalam suka dan dalam duka.\nBersama kita jalani hari,\nMengukir cerita tak terlupa."
}
}
@app.post("/generate/")
async def generate_text():
try:
selected_stories = random.sample(list(data_sources["cerita"].keys()), 3)
selected_pantun = random.choice(list(data_sources["pantun"].keys()))
selected_puisi = random.choice(list(data_sources["puisi"].keys()))
# PROMPT BAGIAN CERITA
story_prompts = "\n\n".join([
f"Judul: {story}\nIsi:\n{data_sources['cerita'][story]}"
for story in selected_stories
])
story_prompt_full = f"""
Kamu adalah asisten pengajar untuk siswa SD kelas 3. Berdasarkan teks cerita di bawah ini, buat soal latihan.
**Instruksi:**
- Untuk setiap cerita, buat:
- 1 soal pilihan ganda (A-D) + jawabannya (Jawaban Benar: X)
- 1 soal isian + jawabannya (Jawaban Ideal: ...)
Gunakan format berikut:
---
Judul: [judul]
Isi:
[isi teks]
**Soal Pilihan Ganda:**
1. ...
A. ...
B. ...
C. ...
D. ...
Jawaban Benar: X
**Soal Isian:**
...
Jawaban Ideal: ...
---
Berikut teks ceritanya:
{story_prompts}
"""
# PROMPT BAGIAN PANTUN & PUISI
pantun_prompt = f"Judul: {selected_pantun}\nIsi:\n{data_sources['pantun'][selected_pantun]}"
puisi_prompt = f"Judul: {selected_puisi}\nIsi:\n{data_sources['puisi'][selected_puisi]}"
pantun_puisi_full = f"""
Kamu adalah asisten pengajar untuk siswa SD kelas 3. Berdasarkan teks pantun dan puisi di bawah ini, buat soal latihan.
**Instruksi:**
- Untuk setiap teks, buat:
- 1 soal pilihan ganda (A-D) + jawabannya (Jawaban Benar: X)
- 1 soal isian + jawabannya (Jawaban Ideal: ...)
Gunakan format berikut:
---
Judul: [judul]
Isi:
[isi teks]
**Soal Pilihan Ganda:**
1. ...
A. ...
B. ...
C. ...
D. ...
Jawaban Benar: X
**Soal Isian:**
...
Jawaban Ideal: ...
---
Berikut teks pantun dan puisinya:
{pantun_prompt}
{puisi_prompt}
"""
# Siapkan payload untuk kedua request
async with httpx.AsyncClient(timeout=300) as client:
# Request untuk CERITA
res1 = await client.post(OLLAMA_URL, json={
"model": "llama3.1:latest",
"prompt": story_prompt_full,
"stream": False,
"options": {
"num_predict": 2048
}
})
res1.raise_for_status()
response_story = res1.json().get("response", "").strip()
# Request untuk PANTUN + PUISI
res2 = await client.post(OLLAMA_URL, json={
"model": "llama3.1:latest",
"prompt": pantun_puisi_full,
"stream": False,
"options": {
"num_predict": 1024
}
})
res2.raise_for_status()
response_pantun_puisi = res2.json().get("response", "").strip()
if not response_story or not response_pantun_puisi:
raise HTTPException(status_code=500, detail="Ollama tidak menghasilkan pertanyaan")
return {
"selected_stories": [
{"title": title, "content": data_sources["cerita"][title]}
for title in selected_stories
],
"selected_pantun": {
"title": selected_pantun,
"content": data_sources["pantun"][selected_pantun]
},
"selected_puisi": {
"title": selected_puisi,
"content": data_sources["puisi"][selected_puisi]
},
"generated_questions": response_story + "\n\n" + response_pantun_puisi
}
except httpx.HTTPStatusError as e:
logging.error(f"HTTP error dari Ollama API: {e.response.text}")
raise HTTPException(status_code=e.response.status_code, detail=e.response.text)
except Exception as e:
logging.error(f"Terjadi kesalahan: {str(e)}")
raise HTTPException(status_code=500, detail="Terjadi kesalahan internal")
class FeedbackRequest(BaseModel):
user_answer: str
expected_answer: str
@app.post("/generate-feedback/")
async def generate_feedback(request: FeedbackRequest):
try:
prompt = f"""
Kamu adalah asisten pengajar untuk siswa SD kelas 3. Siswa memberikan jawaban berikut untuk soal isian.
**Jawaban Siswa:** {request.user_answer.strip()}
**Jawaban Ideal:** {request.expected_answer.strip()}
Beri feedback singkat dan membangun, maksimal 2 kalimat. Gunakan bahasa yang mudah dimengerti oleh siswa SD. Jika jawaban siswa salah, berikan petunjuk atau koreksi yang membantu.
"""
payload = {
"model": "llama3.1:latest",
"prompt": prompt,
"stream": False
}
logging.info("Mengirim permintaan feedback ke Ollama...")
async with httpx.AsyncClient(timeout=60) as client:
response = await client.post(OLLAMA_URL, json=payload)
response.raise_for_status()
result = response.json()
feedback = result.get("response", "").strip()
if not feedback:
raise HTTPException(status_code=500, detail="Ollama tidak memberikan feedback")
return {"feedback": feedback}
except Exception as e:
logging.error(f"Gagal menghasilkan feedback dari Ollama: {e}")
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Terjadi kesalahan: {str(e)}")

View File

@ -0,0 +1,342 @@
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from fastapi.exceptions import RequestValidationError
from fastapi.responses import JSONResponse
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel
import logging, hashlib, re
import httpx
# Logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
app = FastAPI()
# CORS
app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=["*"],
allow_credentials=True,
allow_methods=["*"],
allow_headers=["*"],
)
# OLLAMA_URL = "http://167.71.212.60:111/api/generate"
OLLAMA_URL = "http://labai.polinema.ac.id:11434/api/generate"
@app.exception_handler(RequestValidationError)
async def validation_exception_handler(request: Request, exc: RequestValidationError):
return JSONResponse(
status_code=422,
content={"detail": jsonable_encoder(exc.errors()), "body": exc.body},
)
class MaterialRequest(BaseModel):
content: str
question_type: str # hanya 'multiple_choice' atau 'essay'
question_count: int = 5
def potong_konten(text: str, max_chars: int = 5000):
return text[:max_chars] if len(text) > max_chars else text
@app.post("/generate-from-material/")
async def generate_from_material(request: MaterialRequest):
if request.question_count < 1 or request.question_count > 20:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Jumlah soal harus antara 1-20")
if request.question_type not in ["multiple_choice", "essay"]:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Jenis soal hanya bisa 'multiple_choice' atau 'essay'")
mc_count = essay_count = 0
if request.question_type == "multiple_choice":
mc_count = request.question_count
else:
essay_count = request.question_count
content_bersih = potong_konten(request.content.strip())
prompt_generate = f"""
Buat soal latihan berdasarkan teks materi berikut untuk siswa SD kelas 3.
**Instruksi:**
1. Buat total {request.question_count} soal:
- Pilihan ganda: {mc_count}
- Isian/essay: {essay_count}
2. Setiap soal sertakan:
- Kutipan dari teks (1 kalimat)
- Pertanyaan
- Jawaban
- Bobot default: isi `Bobot: TBD` (nanti akan ditentukan otomatis)
3. Gunakan bahasa yang sederhana dan sesuai untuk siswa SD kelas 3.
**Format Output:**
---
**Soal Pilihan Ganda:**
1. Kalimat sumber: "[kutipan]"
Pertanyaan: [pertanyaan]
A. ...
B. ...
C. ...
D. ...
Jawaban: [opsi]
Bobot: TBD
**Soal Isian:**
1. Kalimat sumber: "[kutipan]"
Pertanyaan: [pertanyaan]
Jawaban: [jawaban]
Bobot: TBD
---
**Materi:**
{content_bersih}
"""
async with httpx.AsyncClient(timeout=300) as client:
res = await client.post(OLLAMA_URL, json={
"model": "gemma3:12b",
"prompt": prompt_generate,
"stream": False,
"options": {"num_predict": 2048}
})
res.raise_for_status()
raw_output = res.json().get("response", "").strip()
prompt_bobot = f"""
Tentukan bobot untuk setiap soal berikut berdasarkan kompleksitas:
**Panduan Penilaian:**
- Pilihan ganda:
- 1 = mudah
- 2 = agak sulit
- Isian:
- 3 = sedang
- 4 = agak sulit
- 5 = sulit
Kembalikan soal yang sama, tapi ganti baris "Bobot: TBD" dengan bobot sesuai tingkat kesulitan. Jangan ubah bagian lainnya.
Soal:
{raw_output}
""".strip()
async with httpx.AsyncClient(timeout=120) as client:
bobot_res = await client.post(OLLAMA_URL, json={
"model": "llama3.1:latest",
"prompt": prompt_bobot,
"stream": False
})
bobot_res.raise_for_status()
final_output = bobot_res.json().get("response", "").strip()
return {
"generated_questions": final_output,
"question_type": request.question_type,
"question_count": request.question_count,
"mc_count": mc_count,
"essay_count": essay_count
}
@app.post("/generate-with-bobot/")
async def generate_with_bobot(request: MaterialRequest):
if request.question_count < 1 or request.question_count > 20:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Jumlah soal harus antara 1-20")
if request.question_type not in ["multiple_choice", "essay"]:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Jenis soal hanya bisa 'multiple_choice' atau 'essay'")
mc_count = request.question_count if request.question_type == "multiple_choice" else 0
essay_count = request.question_count if request.question_type == "essay" else 0
content_bersih = potong_konten(request.content.strip())
# Langkah 1: Generate soal mentah dengan Bobot: TBD
prompt_generate = f"""
Buat soal latihan berdasarkan teks berikut untuk siswa SD kelas 3.
Instruksi:
- Total soal: {request.question_count}
- Jenis soal:
- Pilihan Ganda: {mc_count}
- Isian/Essay: {essay_count}
- Setiap soal berisi:
- Kalimat sumber
- Pertanyaan
- Jawaban
- Bobot: isi "Bobot: TBD"
Format:
---
**Soal Pilihan Ganda:**
1. Kalimat sumber: "[kutipan]"
Pertanyaan: ...
A. ...
B. ...
C. ...
D. ...
Jawaban: ...
Bobot: TBD
**Soal Isian:**
1. Kalimat sumber: "[kutipan]"
Pertanyaan: ...
Jawaban: ...
Bobot: TBD
---
Teks:
{content_bersih}
"""
async with httpx.AsyncClient(timeout=300) as client:
res = await client.post(OLLAMA_URL, json={
"model": "llama3.1:latest",
"prompt": prompt_generate,
"stream": False
})
res.raise_for_status()
raw_output = res.json().get("response", "").strip()
# Langkah 2: Tambahkan bobot
prompt_bobot = f"""
Tentukan bobot untuk setiap soal berdasarkan kompleksitas.
Panduan Penilaian:
- Pilihan Ganda:
- 1 = mudah
- 2 = agak sulit
- Isian:
- 3 = sedang
- 4 = agak sulit
- 5 = sulit
Ganti baris "Bobot: TBD" menjadi "Bobot: [1-5]". Jangan ubah bagian lainnya.
Soal:
{raw_output}
"""
async with httpx.AsyncClient(timeout=180) as client:
res_bobot = await client.post(OLLAMA_URL, json={
"model": "llama3.1:latest",
"prompt": prompt_bobot,
"stream": False
})
res_bobot.raise_for_status()
final_output = res_bobot.json().get("response", "").strip()
return {
"generated_questions": final_output,
"question_type": request.question_type,
"question_count": request.question_count,
"mc_count": mc_count,
"essay_count": essay_count
}
class GenerateQuestionsRequest(BaseModel):
content: str
question_count: int
question_type: str # 'multiple_choice', 'essay', atau 'both'
with_bobot: bool = True
@app.post("/generate-questions/")
async def generate_questions(request: GenerateQuestionsRequest):
mc_count = essay_count = 0
if request.question_type == "multiple_choice":
mc_count = request.question_count
elif request.question_type == "essay":
essay_count = request.question_count
else:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Jenis soal tidak valid.")
prompt = f"""
Buat soal dari teks berikut untuk siswa SD kelas 3.
Jumlah soal: {request.question_count}
- Pilihan Ganda: {mc_count}
- Isian: {essay_count}
Setiap soal sertakan:
- Kalimat sumber
- Pertanyaan
- Jawaban
- Bobot: TBD
Format:
...
Teks:
{potong_konten(request.content)}
""".strip()
async with httpx.AsyncClient(timeout=300) as client:
result = await client.post(OLLAMA_URL, json={
"model": "llama3.1:latest",
"prompt": prompt,
"stream": False
})
result.raise_for_status()
output = result.json().get("response", "").strip()
if not request.with_bobot:
return {
"generated_questions": output,
"mc_count": mc_count,
"essay_count": essay_count
}
# Tambah bobot
prompt_bobot = f"""
Tentukan bobot soal berdasarkan kompleksitas. Ganti 'Bobot: TBD' dengan angka 1-5 sesuai panduan. Jangan ubah bagian lainnya.
Soal:
{output}
"""
async with httpx.AsyncClient(timeout=180) as client:
bobot_result = await client.post(OLLAMA_URL, json={
"model": "llama3.1:latest",
"prompt": prompt_bobot,
"stream": False
})
bobot_result.raise_for_status()
final_output = bobot_result.json().get("response", "").strip()
return {
"generated_questions": final_output,
"mc_count": mc_count,
"essay_count": essay_count
}
class FeedbackRequest(BaseModel):
user_answer: str
expected_answer: str
feedback_cache = {}
@app.post("/generate-feedback/")
async def generate_feedback(request: FeedbackRequest):
user_answer = request.user_answer.strip()
expected_answer = request.expected_answer.strip()
prompt_hash = hashlib.sha256(f"{user_answer}|{expected_answer}".encode()).hexdigest()
if prompt_hash in feedback_cache:
return {"feedback": feedback_cache[prompt_hash]}
prompt = f"""
Kamu adalah asisten pengajar SD kelas 3. Siswa memberikan jawaban berikut.
**Jawaban Siswa:** {user_answer}
**Jawaban Ideal:** {expected_answer}
Beri feedback singkat dan membangun, maksimal 2 kalimat, dengan bahasa mudah dipahami.
"""
async with httpx.AsyncClient(timeout=120) as client:
response = await client.post(OLLAMA_URL, json={
"model": "llama3.1:latest",
"prompt": prompt,
"stream": False
})
response.raise_for_status()
feedback = response.json().get("response", "").strip()
feedback_cache[prompt_hash] = feedback
return {"feedback": feedback}

View File

@ -0,0 +1,177 @@
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from fastapi.exceptions import RequestValidationError
from fastapi.responses import JSONResponse
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel
import logging, hashlib
import httpx
# Logging setup
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
# FastAPI instance
app = FastAPI()
# CORS
app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=["*"],
allow_credentials=True,
allow_methods=["*"],
allow_headers=["*"],
)
# Ollama endpoint
OLLAMA_URL = "http://labai.polinema.ac.id:11434/api/generate"
# Error handler
@app.exception_handler(RequestValidationError)
async def validation_exception_handler(request: Request, exc: RequestValidationError):
logging.error(f"Validation error: {exc}")
return JSONResponse(
status_code=422,
content={"detail": jsonable_encoder(exc.errors()), "body": exc.body},
)
# Input models
class MaterialRequest(BaseModel):
content: str
question_type: str = "multiple_choice"
question_count: int = 5
class FeedbackRequest(BaseModel):
user_answer: str
expected_answer: str
# Utility
feedback_cache = {}
def potong_konten(text: str, max_chars: int = 5000):
if len(text) > max_chars:
logging.warning(f"Teks terlalu panjang ({len(text)} karakter), dipotong jadi {max_chars}")
return text[:max_chars]
return text
@app.post("/generate-from-material/")
async def generate_from_material(request: MaterialRequest):
try:
if request.question_count < 1 or request.question_count > 20:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Jumlah soal harus antara 1-20")
if request.question_type not in ["multiple_choice", "essay", "mixed"]:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Jenis soal tidak valid. Pilih: multiple_choice, essay, atau mixed")
mc_count = request.question_count if request.question_type == "multiple_choice" else 0
essay_count = request.question_count if request.question_type == "essay" else 0
if request.question_type == "mixed":
mc_count = max(1, request.question_count // 2)
essay_count = request.question_count - mc_count
content_bersih = potong_konten(request.content.strip())
prompt = f"""
Buat soal latihan berdasarkan teks materi berikut untuk siswa SD kelas 3.
**Instruksi:**
1. Buat total {request.question_count} soal dengan rincian:
- Soal pilihan ganda: {mc_count}
- Soal isian/essay: {essay_count}
2. Setiap soal harus disertai:
- Kutipan 1 kalimat dari teks materi sebagai dasar soal
- Jawaban
- Bobot soal antara:
- 1-2 untuk soal pilihan ganda
- 3-5 untuk soal isian/essay
- Gunakan penilaian kompleksitas soal untuk menentukan bobotnya
3. Gunakan bahasa yang sederhana dan sesuai untuk siswa SD kelas 3.
4. Jangan menambahkan informasi di luar materi.
**Format Output:**
---
**Soal Pilihan Ganda:**
1. Kalimat sumber: "[kutipan kalimat dari teks]"
Pertanyaan: [Pertanyaan]
A. [Opsi A]
B. [Opsi B]
C. [Opsi C]
D. [Opsi D]
Jawaban: [Huruf Opsi]
Bobot: [1 atau 2]
**Soal Isian:**
1. Kalimat sumber: "[kutipan kalimat dari teks]"
Pertanyaan: [Pertanyaan]
Jawaban: [Jawaban]
Bobot: [3 - 5]
---
**Materi:**
{content_bersih}
""".strip()
logging.info("Mengirim prompt ke Ollama...")
async with httpx.AsyncClient(timeout=120) as client:
response = await client.post(OLLAMA_URL, json={
"model": "llama3.1:latest",
"prompt": prompt,
"stream": False,
"options": {
"num_predict": 2048
}
})
response.raise_for_status()
result = response.json()
generated_text = result.get("response", "").strip()
return {
"generated_questions": generated_text,
"question_type": request.question_type,
"question_count": request.question_count,
"mc_count": mc_count,
"essay_count": essay_count
}
except Exception as e:
logging.error(f"Error saat generate: {e}")
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Terjadi kesalahan internal: {str(e)}")
@app.post("/generate-feedback/")
async def generate_feedback(request: FeedbackRequest):
try:
user_answer = request.user_answer.strip()
expected_answer = request.expected_answer.strip()
prompt_hash = hashlib.sha256(f"{user_answer}|{expected_answer}".encode()).hexdigest()
if prompt_hash in feedback_cache:
logging.info("Feedback dari cache.")
return {"feedback": feedback_cache[prompt_hash]}
prompt = f"""
Kamu adalah asisten pengajar untuk siswa SD kelas 3. Siswa memberikan jawaban berikut untuk soal isian.
**Jawaban Siswa:** {user_answer}
**Jawaban Ideal:** {expected_answer}
Beri feedback singkat dan membangun, maksimal 2 kalimat. Gunakan bahasa yang mudah dimengerti oleh siswa SD. Jika jawaban siswa salah, berikan petunjuk atau koreksi yang membantu.
"""
logging.info("Mengirim prompt feedback ke Ollama...")
async with httpx.AsyncClient(timeout=60) as client:
response = await client.post(OLLAMA_URL, json={
"model": "llama3.1:latest",
"prompt": prompt,
"stream": False
})
response.raise_for_status()
result = response.json()
feedback = result.get("response", "").strip()
feedback_cache[prompt_hash] = feedback
return {"feedback": feedback}
except Exception as e:
logging.error(f"Error saat generate feedback: {e}")
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Terjadi kesalahan: {str(e)}")