Provide Gemini with the list of IDs in correction request

copienator/prompting.py

@@ -1,6 +1,8 @@
 from pathlib import Path
 import io
+import json
 from . import utils
+from . import read_json
 from . import configuration as settings
 from .gemini_config import thinking_config
 
@@ -103,7 +105,7 @@ sur les autres questions."""
 
 from .utils import get_label_text_content, get_label_sol_content, get_label_persp_content
 
-def make_prompt(input_dir,full_label):
+def make_prompt(input_dir,full_label, *, expected_ids=None):
     text = get_label_text_content(input_dir, full_label) or ""
     corr = get_label_sol_content(input_dir, full_label) or ""
     persp = get_label_persp_content(input_dir, full_label) or ""
@@ -117,7 +119,18 @@ def make_prompt(input_dir,full_label):
             + persp
             + "\n```\n"
         )
-    return main_prompt.replace("<<text>>", text).replace("<<corr>>", corr).replace("<<persp>>", persp).replace("<<label>>", full_label)
+    prompt = main_prompt.replace("<<text>>", text).replace("<<corr>>", corr).replace("<<persp>>", persp).replace("<<label>>", full_label)
+    if expected_ids is not None:
+        prompt += (
+            "\n\nIdentifiants exacts présents dans cette image, de haut en bas : "
+            + json.dumps(list(expected_ids), ensure_ascii=False)
+            + ".\nRenvoie exactement un résultat par identifiant de cette liste, "
+            "sans omission, doublon ni identifiant supplémentaire. Conserve les zéros initiaux. "
+            "Utilise uniquement les en-têtes imprimés « ID: … » pour identifier les réponses ; "
+            "ignore les numéros manuscrits. Tout le contenu jusqu’au prochain en-tête "
+            "imprimé appartient au même identifiant, même s’il contient plusieurs feuilles."
+        )
+    return prompt
 
 
 from pydantic import BaseModel, Field, TypeAdapter
@@ -190,8 +203,9 @@ def batch_generation_config(thinking_level):
 # The root model for parsing is be: List[EvaluationEntry]
 def generate_request(input_dir, file, full_label, *, thinking_level=settings.THINKING_LEVEL_PRO):
     """Generates request for Gemini."""
-    prompt = make_prompt(input_dir, full_label)
     image_path = Path(file)
+    group_data = read_json(image_path.with_suffix(".json"))
+    prompt = make_prompt(input_dir, full_label, expected_ids=[row[0] for row in group_data])
 
     contents = [
         types.Content(