Model LLM/fastapi-llama/model.py

@@ -1,219 +0,0 @@
-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)}")

Model LLM/fastapi-llama/model_llm.py

@@ -1,342 +0,0 @@
-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}

Model LLM/fastapi-llama/model_llm_groq.py

@@ -1,164 +0,0 @@
-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
-from groq import Groq
-
-logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
-
-app = FastAPI()
-
-app.add_middleware(
-    CORSMiddleware,
-    allow_origins=["*"],
-    allow_credentials=True,
-    allow_methods=["*"],
-    allow_headers=["*"],
-)
-
-client = Groq(api_key="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")
-
-@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},
-    )
-
-class MaterialRequest(BaseModel):
-    content: str
-    question_type: str = "multiple_choice"
-    question_count: int = 5
-
-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"]:
-            raise HTTPException(status_code=400, detail="Jenis soal tidak valid. Pilih: multiple_choice atau essay")
-
-        content_bersih = potong_konten(request.content.strip())
-
-        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
-
-        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 Groq...")
-
-        completion = client.chat.completions.create(
-            model="llama-3.1-8b-instant",
-            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
-            temperature=0.7,
-            max_tokens=1500
-        )
-
-        generated_text = completion.choices[0].message.content.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)}")
-
-# Cache Feedback
-feedback_cache = {}
-
-class FeedbackRequest(BaseModel):
-    user_answer: str
-    expected_answer: str
-    
-@app.post("/generate-feedback/")
-async def generate_feedback(request: FeedbackRequest):
-    try:
-        user_answer = request.user_answer.strip()
-        expected_answer = request.expected_answer.strip()
-
-        # Hashing untuk cache
-        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 Groq...")
-
-        completion = client.chat.completions.create(
-            model="llama-3.1-8b-instant",
-            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
-            temperature=0.7,
-            max_tokens=150
-        )
-
-        feedback = completion.choices[0].message.content.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)}")

Model LLM/fastapi-llama/model_llmku.py

@@ -1,177 +0,0 @@
-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)}")

Model LLM/fastapi-llama/tes.py

@@ -1,144 +1,7 @@
-# Menggunakan Huggingface
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
-# from fastapi import FastAPI, HTTPException
-# from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
-# from huggingface_hub import InferenceClient
-# import random
-# import logging
-
-# app = FastAPI()
-
-# app.add_middleware(
-#     CORSMiddleware,
-#     allow_origins=["*"],
-#     allow_credentials=True,
-#     allow_methods=["*"],
-#     allow_headers=["*"],
-# )
-
-# # Logging setup
-# logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
-
-# # Token Hugging Face (gunakan .env di production)
-# HF_TOKEN = "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"
-# #meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
-# #meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct
-# client = InferenceClient(model="meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct", token=HF_TOKEN)
-
-# 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()))
-
-#         story_prompts = "\n\n".join([
-#             f"Judul: {story}\nIsi:\n{data_sources['cerita'][story]}"
-#             for story in selected_stories
-#         ])
-
-#         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]}"
-
-#         full_prompt = f"""
-# Kamu adalah asisten pengajar untuk siswa SD kelas 3. Berdasarkan teks di bawah ini, buat soal untuk latihan siswa.
-
-# **Instruksi:**
-# 1. Untuk setiap teks (cerita, pantun, puisi), tampilkan:
-#    - Judul
-#    - Isi lengkap teks
-#    - 1 soal pilihan ganda (A-D) beserta jawaban benar dalam format: Jawaban Benar: X
-#    - 1 soal isian beserta jawaban ideal dalam format: Jawaban Ideal: [isi jawaban])
-# 2. Gunakan bahasa sederhana dan mudah dipahami siswa SD kelas 3.
-# 3. Gunakan format seperti contoh ini:
-
-# ---
-
-# Judul: [judul]
-# Isi:
-# [isi teks]
-
-# **Soal Pilihan Ganda:**
-# 1. [pertanyaan]
-# A. ...
-# B. ...
-# C. ...
-# D. ...
-# Jawaban Benar: X
-
-# **Soal Isian:**
-# [pertanyaan]
-# Jawaban Ideal: [isi jawaban]
-
-# ---
-
-# **TEKS CERITA:**
-# {story_prompts}
-
-# **TEKS PANTUN:**
-# {pantun_prompt}
-
-# **TEKS PUISI:**
-# {puisi_prompt}
-
-# Jangan gabungkan semua soal jadi satu bagian. Setiap teks harus punya blok tersendiri seperti format di atas.
-# """
-
-#         logging.info("Mengirim prompt ke Hugging Face...")
-#         response = client.text_generation(full_prompt, max_new_tokens=1000)
-#         generated_text = response.strip()
-
-#         if not generated_text:
-#             raise HTTPException(status_code=500, detail="Model tidak menghasilkan pertanyaan.")
-
-#         return {
-#             "selected_stories": [
-#                 {
-#                     "title": story,
-#                     "content": data_sources["cerita"][story]
-#                 } for story 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": generated_text
-#         }
-
-#     except Exception as e:
-#         logging.error(f"Error saat generate: {e}")
-#         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Terjadi kesalahan: {str(e)}")
-
-
-# Menggunakan Groq
-from fastapi import FastAPI, HTTPException, Query
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
-from groq import Groq
+from huggingface_hub import InferenceClient
 import random
-import logging
-from pydantic import BaseModel
-from difflib import SequenceMatcher
 
 app = FastAPI()
 
@@ -150,135 +13,80 @@ app.add_middleware(
     allow_headers=["*"],
 )
 
-# Logging setup
+# Ganti dengan token API Hugging Face kamu
-logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
+HF_TOKEN = ""
-
+client = InferenceClient(model="TinyLlama/TinyLlama-1.1B-chat-v1.0", token=HF_TOKEN)
-# Langsung masukkan API Key Groq di sini
-client = Groq(api_key="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")
 
+# Data ringkasan cerita, pantun, dan puisi (bisa ditambah lagi)
 data_sources = {
     "cerita": {
-        "Malin Kundang": "Pada zaman dahulu, hiduplah seorang anak bernama Malin Kundang...",
+        "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 Merah selalu iri dengan kebaikan Bawang Putih...",
+        "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.",
-        "Timun Mas": "Timun Mas adalah seorang gadis pemberian raksasa kepada seorang petani..."
+        "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 Pendidikan": "Belajar pagi membaca buku,\nSiang datang janganlah lesu,\nMenuntut ilmu jangan jemu,\nAgar sukses di masa depanmu."
+        "Pantun Nasihat": "Jalan-jalan ke kota Blitar,\nJangan lupa membeli roti.\nRajin belajar sejak kecil,\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 terbentang luas,\nGunung tinggi menjulang tegas,\nHijau daun menari bebas,\nAlam indah ciptaan yang cerdas."
+        "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/")  # Endpoint untuk generate soal
+@app.post("/generate/")
 async def generate_text():
     try:
-        selected_stories = random.sample(list(data_sources["cerita"].keys()), 3)
+        # Pilih 2 cerita, 1 pantun, dan 1 puisi secara acak
+        selected_stories = random.sample(list(data_sources["cerita"].keys()), 2)
         selected_pantun = random.choice(list(data_sources["pantun"].keys()))
         selected_puisi = random.choice(list(data_sources["puisi"].keys()))
 
-        story_prompts = "\n\n".join([f"Judul: {story}\nIsi:\n{data_sources['cerita'][story]}" for story in selected_stories])
+        # Buat format prompt dengan cerita, pantun, dan puisi
-        pantun_prompt = f"Judul: {selected_pantun}\nIsi:\n{data_sources['pantun'][selected_pantun]}"
+        story_prompts = "\n\n".join([
-        puisi_prompt = f"Judul: {selected_puisi}\nIsi:\n{data_sources['puisi'][selected_puisi]}"
+            f"**{story}**\n{data_sources['cerita'][story]}"
+            for story in selected_stories
+        ])
+        
+        pantun_prompt = f"**{selected_pantun}**\n{data_sources['pantun'][selected_pantun]}"
+        puisi_prompt = f"**{selected_puisi}**\n{data_sources['puisi'][selected_puisi]}"
 
+        # Gabungkan semua prompt dengan instruksi eksplisit
         full_prompt = f"""
-Kamu adalah asisten pengajar untuk siswa SD kelas 3. Berdasarkan teks di bawah ini, buat soal untuk latihan siswa.
+Berdasarkan teks berikut ini, buatlah soal pilihan ganda dengan format berikut:
+- Setiap soal harus memiliki **1 pertanyaan** dan **4 pilihan jawaban (A, B, C, D)**.
+- Berikan **jawaban yang benar dengan format 'Jawaban Benar: X'** di akhir setiap soal.
+- Buat total **5 soal** dari teks yang tersedia.
 
-**Instruksi:**
+### **Teks Bacaan**
-1. Untuk setiap teks (cerita, pantun, puisi), tampilkan:
-   - Judul
-   - Isi lengkap teks
-   - 1 soal pilihan ganda (A-D) beserta jawaban benar dalam format: Jawaban Benar: X
-   - 1 soal isian beserta jawaban ideal dalam format: Jawaban Ideal: [isi jawaban])
-2. Gunakan bahasa sederhana dan mudah dipahami siswa SD kelas 3.
-3. Gunakan format seperti contoh ini:
-
----
-
-Judul: [judul]
-Isi:
-[isi teks]
-
-**Soal Pilihan Ganda:**
-1. [pertanyaan]
-A. ...
-B. ...
-C. ...
-D. ...
-Jawaban Benar: X
-
-**Soal Isian:**
-[pertanyaan]
-Jawaban Ideal: [isi jawaban]
-
----
-
-**TEKS CERITA:**
 {story_prompts}
 
-**TEKS PANTUN:**
 {pantun_prompt}
 
-**TEKS PUISI:**
 {puisi_prompt}
 
-Jangan gabungkan semua soal jadi satu bagian. Setiap teks harus punya blok tersendiri seperti format di atas.
+### **Contoh Format Soal**
+1. Siapakah tokoh utama dalam cerita '{selected_stories[0]}'?
+   A. Bawang Putih  
+   B. Timun Mas  
+   C. {selected_stories[0]}  
+   D. Si Kancil  
+   **Jawaban Benar: C**
+
+Sekarang, buatlah **5 soal pilihan ganda** berdasarkan teks di atas.
 """
 
-        logging.info("Mengirim prompt ke Groq LLaMA-3.1-8b-instant...")
+        # Kirim permintaan ke model TinyLlama
-
+        response = client.text_generation(full_prompt, max_new_tokens=400)
-        completion = client.chat.completions.create(
-            model="llama-3.1-8b-instant",
-            messages=[{"role": "user", "content": full_prompt}],
-            temperature=0.7,
-            max_tokens=1000
-        )
-
-        generated_text = completion.choices[0].message.content.strip()
 
         return {
-            "selected_stories": [{"title": story, "content": data_sources["cerita"][story]} for story in selected_stories],
+            "selected_stories": selected_stories,
-            "selected_pantun": {"title": selected_pantun, "content": data_sources["pantun"][selected_pantun]},
+            "selected_pantun": selected_pantun,
-            "selected_puisi": {"title": selected_puisi, "content": data_sources["puisi"][selected_puisi]},
+            "selected_puisi": selected_puisi,
-            "generated_questions": generated_text
+            "generated_questions": response
         }
 
     except Exception as e:
-        logging.error(f"Error saat generate: {e}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Error: {str(e)}")
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Terjadi kesalahan: {str(e)}")
-
-class FeedbackRequest(BaseModel):
-    user_answer: str
-    expected_answer: str
-
-@app.post("/generate-feedback/")
-async def generate_feedback(request: FeedbackRequest):
-    try:
-        user_answer = request.user_answer.strip()
-        expected_answer = request.expected_answer.strip()
-
-        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 Groq...")
-
-        completion = client.chat.completions.create(
-            model="llama-3.1-8b-instant",
-            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
-            temperature=0.7,
-            max_tokens=150
-        )
-
-        feedback = completion.choices[0].message.content.strip()
-
-        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)}")

Model LLM/fastapi-llama/tes2.py

@@ -1,190 +0,0 @@
-from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request
-from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
-from starlette.middleware.base import BaseHTTPMiddleware
-from starlette.responses import JSONResponse
-from groq import Groq
-from pydantic import BaseModel
-from collections import defaultdict
-import random, time, logging, hashlib
-
-# Inisialisasi FastAPI
-app = FastAPI()
-
-# Middleware CORS
-app.add_middleware(
-    CORSMiddleware,
-    allow_origins=["*"],
-    allow_credentials=True,
-    allow_methods=["*"],
-    allow_headers=["*"],
-)
-
-# Logging
-logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
-
-# Groq Client
-client = Groq(api_key="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")
-
-# Rate Limiting Middleware
-class RateLimitMiddleware(BaseHTTPMiddleware):
-    def __init__(self, app, max_requests: int = 5, window_seconds: int = 60):
-        super().__init__(app)
-        self.max_requests = max_requests
-        self.window = window_seconds
-        self.ip_timestamps = defaultdict(list)
-
-    async def dispatch(self, request: Request, call_next):
-        ip = request.client.host
-        now = time.time()
-        timestamps = self.ip_timestamps[ip]
-        self.ip_timestamps[ip] = [t for t in timestamps if now - t < self.window]
-
-        if len(self.ip_timestamps[ip]) >= self.max_requests:
-            return JSONResponse(
-                status_code=429,
-                content={"detail": "Terlalu banyak permintaan. Silakan coba lagi beberapa saat."},
-            )
-
-        self.ip_timestamps[ip].append(now)
-        return await call_next(request)
-
-# Tambahkan RateLimit Middleware
-app.add_middleware(RateLimitMiddleware)
-
-# Data sumber
-data_sources = {
-    "cerita": {
-        "Malin Kundang": "Pada zaman dahulu, hiduplah seorang anak bernama Malin Kundang...",
-        "Bawang Merah Bawang Putih": "Bawang Merah selalu iri dengan kebaikan Bawang Putih...",
-        "Timun Mas": "Timun Mas adalah seorang gadis pemberian raksasa kepada seorang petani..."
-    },
-    "pantun": {
-        "Pantun Pendidikan": "Belajar pagi membaca buku,\nSiang datang janganlah lesu,\nMenuntut ilmu jangan jemu,\nAgar sukses di masa depanmu."
-    },
-    "puisi": {
-        "Puisi Alam": "Langit biru terbentang luas,\nGunung tinggi menjulang tegas,\nHijau daun menari bebas,\nAlam indah ciptaan yang cerdas."
-    }
-}
-
-@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()))
-
-        story_prompts = "\n\n".join([f"Judul: {story}\nIsi:\n{data_sources['cerita'][story]}" for story in selected_stories])
-        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]}"
-
-        full_prompt = f"""
-Kamu adalah asisten pengajar untuk siswa SD kelas 3. Berdasarkan teks di bawah ini, buat soal untuk latihan siswa.
-
-**Instruksi:**
-1. Untuk setiap teks (cerita, pantun, puisi), tampilkan:
-   - Judul
-   - Isi lengkap teks
-   - 1 soal pilihan ganda (A-D) beserta jawaban benar dalam format: Jawaban Benar: X
-   - 1 soal isian beserta jawaban ideal dalam format: Jawaban Ideal: [isi jawaban])
-2. Gunakan bahasa sederhana dan mudah dipahami siswa SD kelas 3.
-3. Gunakan format seperti contoh ini:
-
----
-
-Judul: [judul]
-Isi:
-[isi teks]
-
-**Soal Pilihan Ganda:**
-1. [pertanyaan]
-A. ...
-B. ...
-C. ...
-D. ...
-Jawaban Benar: X
-
-**Soal Isian:**
-[pertanyaan]
-Jawaban Ideal: [isi jawaban]
-
----
-
-**TEKS CERITA:**
-{story_prompts}
-
-**TEKS PANTUN:**
-{pantun_prompt}
-
-**TEKS PUISI:**
-{puisi_prompt}
-
-Jangan gabungkan semua soal jadi satu bagian. Setiap teks harus punya blok tersendiri seperti format di atas.
-"""
-
-        logging.info("Mengirim prompt ke Groq...")
-
-        completion = client.chat.completions.create(
-            model="llama-3.1-8b-instant",
-            messages=[{"role": "user", "content": full_prompt}],
-            temperature=0.7,
-            max_tokens=1000
-        )
-
-        generated_text = completion.choices[0].message.content.strip()
-
-        return {
-            "selected_stories": [{"title": s, "content": data_sources["cerita"][s]} for s 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": generated_text
-        }
-
-    except Exception as e:
-        logging.error(f"Error saat generate: {e}")
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Terjadi kesalahan: {str(e)}")
-
-# Cache Feedback
-feedback_cache = {}
-
-class FeedbackRequest(BaseModel):
-    user_answer: str
-    expected_answer: str
-
-@app.post("/generate-feedback/")
-async def generate_feedback(request: FeedbackRequest):
-    try:
-        user_answer = request.user_answer.strip()
-        expected_answer = request.expected_answer.strip()
-
-        # Hashing untuk cache
-        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 Groq...")
-
-        completion = client.chat.completions.create(
-            model="llama-3.1-8b-instant",
-            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
-            temperature=0.7,
-            max_tokens=150
-        )
-
-        feedback = completion.choices[0].message.content.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)}")