main_tg gefixt

main_tg.py

@@ -94,17 +94,22 @@ if __name__ == "__main__":
     filename = f'tg-checks/{handle}.csv'
     if os.path.exists(filename):
         existing_df = reimport_csv(filename)
-        max_nr = max(existing_df['nr'])
-        print(f"Dieser Kanal wurde schon einmal ausgelesen, zuletzt Post Nr.: {max_nr} - seitdem {last_post-max_nr} neue Posts")
+        start_post = max(existing_df['nr'])
+        print(f"Dieser Kanal wurde schon einmal ausgelesen, zuletzt Post Nr.: {start_post} - seitdem {last_post-start_post} neue Posts")
     else: 
-        max_nr = last_post-N
+        start_post = last_post-N+1
+        print(f"Noch nicht gespeichert. Importiere {N} Posts bis zum letzten: {last_post}.")        
     # Lies die aktuellsten Posts, sichere und analysiere sie
     #
-    print("Einlesen/mit KI beschreiben: ", end="")
-    posts = tgc_read_range(handle_str, max_nr+1, last_post)
+    print("Einlesen: ", end="")
+    posts = tgc_read_range(handle_str, start_post, last_post, save=False, describe= False)
     print() # für die Fortschrittsmeldung
+    print("Inhalte sichern und mit KI beschreiben: ", end="")
+    hydrated_posts = tg_hydrate(posts)
+    print()
     print("Auf KI-Inhalt prüfen: ",end="")
-    checked_posts = check_tg_list(posts, check_images = True)
+    # Bearbeitet nur die Posts, für die Inhalte hinterlegt sind
+    checked_posts = tg_evaluate(hydrated_posts)
     #
     n_images = 0
     n_ai_images = 0
@@ -118,16 +123,20 @@ if __name__ == "__main__":
             # Detectora-Score für diesen Text abrufen; wenn über der Schwelle, 
             # KI-Texte um eins hochzählen
             n_ai_texts += 1 if post.get('detectora_ai_score',0) > DETECTORA_T else 0
-        if post['photo'] is not None:
-            n_images += 1
-            ai_score = post.get('aiornot_ai_score',{'confidence': 0})['confidence']
-            n_ai_images += 1 if ai_score > AIORNOT_T else 0
         if post['video'] is not None:
             n_videos += 1
             ai_score = post['aiornot_ai_score'].get('confidence', 0)
             n_ai_videos += 1 if ai_score > AIORNOT_T else 0
+        elif post['photo'] is not None:
+            n_images += 1
+            ai_score = post.get('aiornot_ai_score')
+            if ai_score is None:
+                ai_score = 0
+            else:
+                ai_score = ai_score['confidence']
+            n_ai_images += 1 if ai_score > AIORNOT_T else 0
  
-    print(f"In den {N} Posts: ")
+    print(f"\n\nIn den {N} Posts: ")
     print(f" - Texte: {n_texts}, davon KI-verdächtig: {n_ai_texts} (Schwelle: {DETECTORA_T})")
     print(f" - Bilder: {n_images}, davon KI-verdächtig: {n_ai_images} (Schwelle: {AIORNOT_T})")
     print(f"Ergebnis wird in 'tg-checks/{handle}.csv' mit abgespeichert. ")

pyproject.toml

@@ -10,7 +10,7 @@ authors = [
 maintainers = [
   {name = "Jan Eggers", email = "jan.eggers@hr.de"},
 ]
-version = "0.2.4.1" # Neue Versionsnummern für pip-Update
+version = "0.2.4.2" # Neue Versionsnummern für pip-Update
 description = "Bluesky- und Telegram-Konten auf KI-Inhalte checken"
 requires-python = ">=3.8"
 dependencies = [

src/aichecker/__init__.py

@@ -3,4 +3,4 @@ from .transcribe import ai_description, convert_mp4_to_mp3, convert_ogg_to_m4a,
 from .detectora import query_detectora
 from .aiornot import query_aiornot
 from .check_wrappers import aiornot_wrapper, detectora_wrapper, bsky_aiornot_wrapper
-from .check_tg import tgc_clean, tgc_read, tgc_blockread, tgc_read_url, tgc_profile, tgc_read_range, tgc_read_number, check_tg_list
+from .check_tg import tgc_clean, tgc_read, tgc_blockread, tgc_read_url, tgc_profile, tgc_read_range, tgc_read_number, tg_evaluate, tg_hydrate
\ No newline at end of file

src/aichecker/check_tg.py

@@ -360,7 +360,7 @@ def tgc_blockread(cname="telegram", nr=None, save=True, describe=False):
     return posts
 
 def tgc_read_range(cname, n1=1, n2=None, save=True, describe = True):
-    # Liest einen Bereich von Posts 
+    # Liest einen Bereich von Post n1 bis Post n2 
     # Zuerst: Nummer des letzten Posts holen
     profile = tgc_profile(cname)
     # Sicherheitscheck: erste Post-Nummer überhaupt schon gepostet?
@@ -372,15 +372,15 @@ def tgc_read_range(cname, n1=1, n2=None, save=True, describe = True):
         n2 = max_nr
     posts = []
     while n <= n2:
-        max = n
+        max = n2
         new_posts = tgc_blockread(cname, n, save, describe)
         for p in new_posts:
             if p['nr'] > n2: 
                 return posts
             if p['nr'] >= n:
                 posts.append(p)
-                if p['nr'] > max:
-                    max = p['nr']
+                if p['nr'] == n2:
+                    return posts
         n = max
     return posts
 
@@ -418,19 +418,15 @@ def tgc_read_number(cname, n = 20, cutoff = None, save=True, describe = True):
 # Routine checkt eine Post-Liste, wie sie aus den tgc_read... Routinen kommen.
 # Wenn noch kein KI-Check vorliegt, wird er ergänzt. 
 # Setzt allerdings voraus, dass die entsprechenden Inhalte schon abgespeichert sind.
-def check_tg_list(posts, check_images = True): 
-    posts = [p for p in posts if p is not None]
+
+def tg_evaluate(posts, check_texts = True, check_images = True):
+    # Nimmt eine Liste von Posts und ergänzt KI-Einschätzung von Detectora
+    # und AIORNOT. 
     for post in posts: 
-        if 'detectora_ai_score' not in post:
+        if ('detectora_ai_score' not in post) and check_texts:
         # Noch keine KI-Einschätzung für den Text?
             post['detectora_ai_score'] = detectora_wrapper(post['text'])
-    # Leerzeile für den Fortschrittsbalken
-    print()
-    if not check_images:
-        return
-    # Okay, es geht weiter: Bilder auf KI prüfen
-    for post in posts:
-        if 'aiornot_ai_score' not in post: 
+        if ('aiornot_ai_score' not in post) and check_images: 
             if post['video'] is not None:
                 # Audio des Videos analysieren
                 fname = post['video'].get('file')
@@ -442,22 +438,35 @@ def check_tg_list(posts, check_images = True):
                 fname = post['voice'].get('file')
                 post['aiornot_ai_score'] = aiornot_wrapper(convert_ogg_to_mp3(fname), is_image = False)
     return posts
-# Wrapper für die check_tg_list Routine. 
-# Gibt Resultate als df zurück, arbeitet aber hinter den Kulissen mit 
-# einer Liste von dicts (anders als check_bsky)
 
 def tg_hydrate(posts): 
     # Nimmt eine Liste von Posts und zieht die zugehörigen Dateien,
     # erstellt Beschreibungen und Transkriptionen. 
     # 
     # Fernziel: Asynchrone Verarbeitung. 
-    return posts
-
-def tg_evaluate(posts, check_texts = True, check_images = True):
-    # Nimmt eine Liste von Posts und ergänzt KI-Einschätzung von Detectora
-    # und AIORNOT. 
     for post in posts:
-        
+        channel = post['channel']
+        b_nr = post['nr']
+        # Transcribe video and describe thumbnail 
+        if post['video'] is not None and post['video'].get('file', None) is None:
+            # Save video to file
+            video_url = post['video'].get('url')
+            vfile = save_url(video_url, f"{channel}_{b_nr}_video")
+            post['video']['file'] = vfile
+            # Now transcribe video file
+            post['video']['transcription'] = transcribe(vfile)
+        # Fun fact: video also saves a thumbnail for good measure
+        if post['photo'] is not None and post['photo'].get('file', None) is None:
+            photo_url = post['photo']['url']
+            pfile = save_url(photo_url, f"{channel}_{b_nr}_photo")
+            post['photo']['file'] = pfile
+            image = base64.b64encode(requests.get(photo_url).content).decode('utf-8')
+            post['photo']['description'] = gpt4_description(f"data:image/jpeg;base64, {image}")
+        if post['voice'] is not None and post['voice'].get('file', None) is None:
+            voice_url = post['voice']['url']
+            vfile = save_url(voice_url, f"{channel}_{b_nr}_voice")
+            post['voice']['file'] = vfile
+            post['voice']['transcription'] = gpt4_description(vfile) 
     return posts
 
 def retrieve_tg_csv(cname, path= "tg-checks"):

src/aichecker/check_wrappers.py

@@ -8,7 +8,7 @@ import logging
 # Installieren mit
 #    pip install aiornot
 
-from aiornot import Client
+from aiornot import Client, AsyncClient
 
 # Konstante 
 d_thresh = .8 # 80 Prozent 
@@ -81,6 +81,41 @@ def aiornot_wrapper(content, is_image = True):
         print("\b,")
         return None
 
+async def async_aiornot_wrapper(content, is_image = True):
+    # Create a client (reads AIORNOT_API_KEY env)
+    async_client = AsyncClient()
+    # Check if the API is up
+    if not await async_client.is_live():
+        logging.error("AIORNOT API nicht erreichbar")
+        exit(1)
+    # Check your token
+    resp = await async_client.check_token()
+    if not resp.is_valid:
+        logging.error("AIORNOT-API-Token nicht gültig")
+        exit(1)
+    is_url = (content.startswith("http://") or content.startswith("https://"))
+    if is_image:
+        if is_url:
+            response = await async_client.image_report_by_url(content)
+        else:
+            response = await async_client.image_report_by_file(content)
+    else: # (Audio)
+        if is_url: 
+            response = await async_client.audio_report_by_url(content)
+        else:
+            response = await async_client.audio_report_by_file(content)
+    if response is None: 
+        return response
+    else:
+        aiornot_dict = ({
+            'score': response.report.verdict,
+            # Unterscheidung: Bilder haben den Confidence score im Unter-Key 'ai'
+            # Audios SOLLTEN eien Confidence-Wert in response.report.confidence haben, haben es aber nicht
+            'confidence': response.report.ai.confidence if hasattr(response.report, 'ai') else .99,
+            'generator': object_to_dict(response.report.generator) if hasattr(response.report, 'generator') else None,
+        })
+        print(f"\b{'X' if aiornot_dict['score'] != 'human' else '.'}",end="")
+        return aiornot_dict
         
 def bsky_aiornot_wrapper(did,embed):
     # Verpackung für die AIORNOT-Funktion: 

src/aichecker/transcribe.py

@@ -19,7 +19,7 @@ Du erstellst eine deutsche Bildbeschreibung für den Alt-Text.
 Beschreibe, was auf dem Bild zu sehen ist. 
 Beginne sofort mit der Beschreibung. Sei präzise und knapp. 
 Wenn das Bild lesbaren Text enthält, zitiere diesen Text."""
-client = OpenAI(api_key = os.environ.get('OPENAI_API_KEY'))
+
 # Use GPT-4 mini to describe images
 OLLAMA = False
 
@@ -27,6 +27,7 @@ def gpt4_description(image_url):
     # Check a local image by converting it to b64: 
     # image_url = f"data:image/jpeg;base64, {b64_image}"
     print(".", end="")
+    client = OpenAI(api_key = os.environ.get('OPENAI_API_KEY'))
     response = client.chat.completions.create(
     model="gpt-4o-mini",
     messages=[