angel
72b6879f4b
- Refactored max_bot from nested packages to flat module structure - Q2: Extended BotUser model (patronymic, email, org, address, vcf_raw, contact_hash, phone_verified, email_verified, last_interaction, total_conversations, total_tickets) - Q2: VCF parser (FN, N, TEL, EMAIL, ORG, ADR), upsert on re-contact, NLP history context (_get_user_history_context -> YandexGPT) - Q1: Broadcast preview modal with 10s confirmation timer - Q3: CSS var(--white)->var(--bg-card), var(--text)->var(--text-primary) - Q4: bot_settings showNotification(), editable max_bot_id - Q5: Webhook secret passthrough via X-Max-Bot-Api-Secret - Masking sensitive keys, dialog_cleared handler, migrate via _add_column_if_not_exists() - Rate limit (asyncio.sleep 0.5 per 10), dead code removed, conv.intent context in contact.py - Portal pages: bot_consent, bot_kb (edit), bot_settings, bot_test, bot_tickets, portal_settings - Tests: 21/21 passing, added test_yandex_gpt.py, test_email_sender.py - Deploy: deploy_full.sh, schema.sql, seed_knowledge_base.sql
108 lines
5.2 KiB
Python
108 lines
5.2 KiB
Python
import httpx
|
|
import json
|
|
import logging
|
|
from typing import Optional
|
|
from app.config import settings
|
|
from app.settings_cache import settings_cache
|
|
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|
|
|
YANDEX_GPT_URL = "https://llm.api.cloud.yandex.net/foundationModels/v1/completion"
|
|
YANDEX_GPT_MODEL = "yandexgpt-lite"
|
|
|
|
|
|
class YandexGPT:
|
|
def __init__(self):
|
|
self._api_key: Optional[str] = None
|
|
self._folder_id: Optional[str] = None
|
|
|
|
async def _load_credentials(self) -> bool:
|
|
self._api_key = await settings_cache.get("yandex_gpt_key")
|
|
self._folder_id = await settings_cache.get("yandex_folder_id")
|
|
return bool(self._api_key and self._folder_id)
|
|
|
|
async def is_available(self) -> bool:
|
|
return await self._load_credentials()
|
|
|
|
async def _request(self, prompt: str, system_prompt: str = "") -> Optional[str]:
|
|
if not await self._load_credentials():
|
|
return None
|
|
|
|
messages = []
|
|
if system_prompt:
|
|
messages.append({"role": "system", "text": system_prompt})
|
|
messages.append({"role": "user", "text": prompt})
|
|
|
|
payload = {
|
|
"modelUri": f"gpt://{self._folder_id}/{YANDEX_GPT_MODEL}",
|
|
"completionOptions": {
|
|
"stream": False,
|
|
"temperature": 0.3,
|
|
"maxTokens": 1000,
|
|
},
|
|
"messages": messages,
|
|
}
|
|
|
|
headers = {
|
|
"Authorization": f"Api-Key {self._api_key}",
|
|
"Content-Type": "application/json",
|
|
}
|
|
|
|
try:
|
|
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
|
|
r = await client.post(YANDEX_GPT_URL, headers=headers, json=payload)
|
|
r.raise_for_status()
|
|
data = r.json()
|
|
result = data.get("result", {})
|
|
alternatives = result.get("alternatives", [])
|
|
if alternatives:
|
|
return alternatives[0].get("message", {}).get("text", "")
|
|
return None
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.error(f"YandexGPT request failed: {e}")
|
|
return None
|
|
|
|
async def analyze_intent(self, text: str, history_context: str = "") -> str:
|
|
system_prompt = (
|
|
"Ты — ассистент София из компании AegisOne Engineering. "
|
|
"Определи намерение пользователя. Ответь строго одним словом: "
|
|
"'question' — если это общий вопрос о компании, услугах, контактах; "
|
|
"'ticket' — если пользователь хочет оставить заявку, заказать услугу, попросить обратный звонок; "
|
|
"'unknown' — если намерение неочевидно."
|
|
)
|
|
if history_context:
|
|
system_prompt += f"\n\nИстория обращений пользователя:\n{history_context}"
|
|
result = await self._request(text, system_prompt)
|
|
if result and result.strip().lower() in ("question", "ticket", "unknown"):
|
|
return result.strip().lower()
|
|
return "unknown"
|
|
|
|
async def generate_answer(self, question: str, context: str, history_context: str = "") -> Optional[str]:
|
|
system_prompt = (
|
|
"Ты — ассистент София, представитель компании AegisOne Engineering. "
|
|
"Отвечай на вопросы клиентов дружелюбно, профессионально и по делу. "
|
|
"Используй информацию из базы знаний, но отвечай живым языком, не копируй текст дословно. "
|
|
"Если информации недостаточно, предложи связаться с компанией по телефону или почте."
|
|
)
|
|
if history_context:
|
|
system_prompt += f"\n\nДополнительный контекст об этом пользователе:\n{history_context}"
|
|
user_prompt = f"Вопрос клиента: {question}\n\nКонтекст из базы знаний:\n{context}\n\nДай ответ клиенту:"
|
|
return await self._request(user_prompt, system_prompt)
|
|
|
|
async def clarify_intent(self, text: str, history_context: str = "") -> str:
|
|
system_prompt = (
|
|
"Ты — ассистент София. "
|
|
"Пользователь написал нечто неочевидное. "
|
|
"Ответь дружелюбно, попроси уточнить, хочет ли он: "
|
|
"1) задать вопрос о компании AegisOne Engineering, "
|
|
"2) оставить заявку на услугу, "
|
|
"3) или что-то другое."
|
|
)
|
|
if history_context:
|
|
system_prompt += f"\n\nКонтекст о пользователе:\n{history_context}"
|
|
result = await self._request(text, system_prompt)
|
|
return result or "Извините, я не совсем поняла ваш запрос. Вы хотели бы задать вопрос о нашей компании или оставить заявку?"
|
|
|
|
|
|
yandex_gpt = YandexGPT()
|