12 changed files with 1219 additions and 206 deletions
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
+50
View File
@@ -0,0 +1,50 @@
# 🗺️ ДОРОЖНАЯ КАРТА И АРХИТЕКТУРНЫЙ РОАДМАП ПРОЕКТА SCUD ORION AI
## 📌 Зафиксированные вехи и концептуальные архитектурные решения
Схема веток Gitea для ближайшего развития проекта:
main (100% стабильный релиз)
│
├──► feature/tool-registry-db ──────┐ (Создание таблицы tool_action_registry в SQLite)
│ ▼
├───────────────────────────────► merge to main
│
├──► feature/interactive-buttons ───┐ (Подключение Да/Нет чипсов на фронтенде)
│ ▼
├───────────────────────────────► merge to main
│
└──► feature/ephemeral-context ─────┐ (Внедрение флагов is_ephemeral для очистки памяти LLM)
▼
merge to main
### 1. Архитектура скользящего контекста и отслеживания смены темы (Intent / Topic Drift Tracking)
* **Проблема:** При работе с длинными операциями (редактирование промптов, мастера табелей, снапшотов) оператор может отвлекаться на сторонние вопросы или уточнения. Жесткий сброс сессии уничтожает черновики, а вечное хранение засоряет память LLM.
* **Решение (Сферическое / Фундаментальное):**
1. **Семантическая оценка моделью:** Модель через системный контекст определяет, относится ли вопрос оператора к активному черновику/инструменту или разговор ушел в сторону (`topic_shift = true`).
2. **Детерминированный счетчик в бэкенде:** Бэкенд фиксирует шаги отвлечения (`idle_turns`). Пока $N < 3$, оператор может свободно общаться, не теряя висящий контекст.
3. **Вежливый перехват и выбор (Guard):** На 3-м шаге отвлечения система отвечает на текущий вопрос оператора и мягко напоминает о незавершенной транзакции кнопками `[Применить / Сохранить]` или `[Отменить и сбросить]`.
---
## 🚀 Будущие модули и запланированный функционал (Backlog)
### 2. Интерактивный модуль планирования и дорожных карт (Checklist & Task Planner Engine)
* **Концепция:** Специализированный инструмент для LLM-агента, позволяющий вести динамические проектные чек-листы и планы с интерактивными чекбоксами прямо в диалоге и базе данных.
* **Ключевые возможности:**
* Составление многоуровневых планов с чекбоксами (`[ ]` / `[x]`).
* Фиксация промежуточных комментариев и статусов выполнения по каждому пункту.
* Синхронизация задач плана с SQLite-таблицей `tasks`.
* Экспорт планов в Markdown/Excel и отображение на дашборде.
### 3. Изолированная среда выполнения и песочница кода (Code Execution Sandbox Engine)
* **Концепция:** Безопасный изолированный Docker-контейнер (или gVisor / Pyodide / nsjail окружение) для динамического выполнения кода, генерируемого моделью в процессе рассуждений и анализа данных.
* **Ключевые возможности:**
* Запуск сложных вычислений, агрегаций и статистического анализа данных СКУД на лету (Pandas / NumPy).
* Выполнение тестовых сценариев и валидация скриптов перед их сохранением/применением на проде.
* Полная изоляция от хост-системы: read-only доступ к копиям данных, ограничение памяти/CPU (cgroups), отсутствие доступа к чувствительным сетевым интерфейсам.
* Возврат результатов вычислений (stdout, stderr, артефакты, сгенерированные таблицы/графики) обратно в контекст модели.
+204 -72
View File
@@ -5,27 +5,8 @@ PROJECT: SCUD Orion AI (Unified Architecture)
MODULE: web_api / llm (Core Agent & Function Calling Dispatcher)
ROLE: Главный оркестратор взаимодействия с Ollama LLM (Qwen 2.5), разбор вызовов
инструментов (Function Calling), интеграция с декларативным реестром
действий SQLite (tool_action_registry) и управление сессионными кнопками.
AI-CONTEXT-ANCHORS & INVARIANTS:
- ANCHOR[LOGGING_CONFIG]: Настройка StreamHandler в sys.stdout с propagate=False
для предотвращения дублирования строк в systemd journalctl.
- ANCHOR[DYNAMIC_CONTEXT]: Сборка системного контекста (календарь, сессия, промпт).
- ANCHOR[INFERENCE_OPTIONS]: Параметры инференса (repeat_penalty, ctx_size) для
предотвращения урезания длинных списков моделью Qwen 2.5.
- ANCHOR[TOOL_ROUTER]: Диспетчеризация функций SQLite (CRUD задач, снапшотов, KB).
- ANCHOR[PROMPT_MERGE_LOGIC]: Универсальный парсер точечного добавления и
удаления пунктов системного промпта в режиме предпросмотра (PROMPT_PREVIEW).
- ANCHOR[DATA_DRIVEN_ACTIONS]: Универсальная обработка инструментов на базе
таблицы tool_action_registry (мгновенный возврат ответов и динамических кнопок).
- ANCHOR[SECONDARY_PASS]: Вторичный вызов LLM для формирования текстового ответа
на основе полученного tool_result.
DEPENDENCIES:
- modules/web_api/llm/db_tools.py (доступ к SQLite и реестру действий)
- modules/web_api/llm/schemas.py (TOOLS_SCHEMA)
- modules/web_api/llm/core/calendar_utils.py (get_dynamic_calendar_context)
- modules/web_api/llm/core/tool_injector.py (clean_raw_tool_tags, clean_output)
действий SQLite (tool_action_registry), детерминированный Fast-Path
для подтверждений, отслеживание Topic Drift и Context Guard с кнопками.
===============================================================================
"""
@@ -39,7 +20,8 @@ import logging
import re
from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional
# Импорт фасада базы данных
# Импорт фасада базы данных и прямого подключения
from .db.connection import get_db_connection
from .db_tools import (
db_get_active_system_prompt,
db_add_system_prompt,
@@ -51,12 +33,14 @@ from .db_tools import (
db_get_rules,
db_set_session_state,
db_get_session_state,
db_clear_session_state,
db_increment_session_idle,
db_get_snapshots,
db_delete_snapshots,
db_clear_session_state,
db_get_current_server_time,
db_save_chat_message,
db_get_chat_history,
db_purge_ephemeral_messages,
db_get_stats,
db_get_anomalies,
db_get_session_states,
@@ -70,7 +54,7 @@ from .core.tool_injector import clean_raw_tool_tags, clean_output, inject_tools_
# --- [SECTION 2: LOGGING CONFIGURATION] --- # ANCHOR[LOGGING_CONFIG]
logger = logging.getLogger("SCUD_AGENT")
logger.setLevel(logging.INFO)
logger.propagate = False # Исключаем дублирование сообщений в родительском логгере Uvicorn
logger.propagate = False
if not logger.handlers:
handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
@@ -94,11 +78,12 @@ def process_chat_message(
) -> Tuple[str, List[Dict[str, Any]], Optional[Dict[str, Any]]]:
"""
Главный конвейер обработки входящего сообщения:
1. Сохранение сообщения пользователя.
2. Формирование системного контекста и вызов Ollama.
3. Выполнение вызванного Tool (если сгенерирован).
4. Опрос Data-Driven реестра действий (tool_action_registry) или вторичный проход LLM.
5. Возврат кортежа: (reply_text, chat_history, action_metadata).
1. Fast-Path перехват подтверждений/отмен при активном session_state.
2. Перехват завершения работы ('нет, закончить настройку') с автоочисткой эфемерных сообщений.
3. Формирование системного контекста с учетом активного действия (черновика).
4. Выполнение вызванного Tool и опрос Data-Driven реестра действий.
5. Проверка счетчика отвлечений (idle_turns), Context Guard на 3-м шаге и автоочистка при N > 3.
6. Возврат кортежа: (reply_text, chat_history, action_metadata).
"""
logger.info(f"Получено сообщение от user_id={user_id}, session_id={session_id}: {user_message}")
@@ -107,34 +92,107 @@ def process_chat_message(
if file_context:
full_user_content = f"{user_message}\n\n[СОДЕРЖИМОЕ ПРИКРЕПЛЕННОГО ФАЙЛА]:\n{file_context}"
session_state = db_get_session_state(session_id)
user_msg_clean = user_message.lower().strip(" .!?:;")
# --- [FAST-PATH 1: ПЕРЕХВАТ ЗАВЕРШЕНИЯ НАСТРОЙКИ С ОЧИСТКОЙ ЭФЕМЕРНОЙ ПАМЯТИ] ---
if user_msg_clean in ["нет, спасибо", "нет, закончить настройку", "закончить настройку", "завершить", "нет"]:
db_clear_session_state(session_id)
deleted_count = db_purge_ephemeral_messages(session_id)
logger.info(f"Завершена работа с инструментом. Удалено эфемерных сообщений: {deleted_count}")
reply_text = "Хорошо. Настройка завершена, контекст диалога чист. Чем я могу помочь дальше?"
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text, is_ephemeral=0)
return reply_text, db_get_chat_history(session_id), None
# --- [FAST-PATH 2: ПЕРЕХВАТ ПОДТВЕРЖДЕНИЯ / ОТМЕНЫ ПРЕВЬЮ ПРОМПТА] ---
if session_state and session_state.get("state_type") == "PROMPT_PREVIEW":
draft_text = ""
if session_state.get("data_json") and isinstance(session_state["data_json"], dict):
draft_text = session_state["data_json"].get("draft_text", "")
else:
draft_text = session_state.get("pending_data", "")
if user_msg_clean in ["подтверждаю", "подтвердить", "да", "сохранить", "применить", "ок", "хорошо"]:
db_add_system_prompt("main_agent", draft_text)
# Переводим сессию в режим follow-up диалога
db_set_session_state(session_id, "PROMPT_FOLLOWUP", {"idle_turns": 0})
action_cfg = db_get_tool_action("db_confirm_prompt_preview")
reply_text = action_cfg["success_template"] if action_cfg else "Системный промпт успешно сохранен и применен в базе данных."
if action_cfg and action_cfg.get("follow_up_question"):
reply_text += f"\n\n{action_cfg['follow_up_question']}"
reply_text = reply_text.replace("✅", "").replace("❌", "").replace("**", "").replace("*", "").strip()
is_eph = action_cfg.get("is_ephemeral", 1) if action_cfg else 1
db_save_chat_message(session_id, "user", full_user_content, is_ephemeral=1)
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text, is_ephemeral=is_eph)
return reply_text, db_get_chat_history(session_id), {
"type": action_cfg.get("action_type") if action_cfg else "FOLLOW_UP_ACTION",
"buttons": action_cfg.get("buttons", []) if action_cfg else []
}
elif user_msg_clean in ["отмена", "отменить", "отклонить", "назад", "стоп"]:
db_set_session_state(session_id, "PROMPT_FOLLOWUP", {"idle_turns": 0})
action_cfg = db_get_tool_action("db_cancel_prompt_preview")
reply_text = action_cfg["success_template"] if action_cfg else "Изменения системного промпта отменены."
if action_cfg and action_cfg.get("follow_up_question"):
reply_text += f"\n\n{action_cfg['follow_up_question']}"
reply_text = reply_text.replace("✅", "").replace("❌", "").replace("**", "").replace("*", "").strip()
is_eph = action_cfg.get("is_ephemeral", 1) if action_cfg else 1
db_save_chat_message(session_id, "user", full_user_content, is_ephemeral=1)
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text, is_ephemeral=is_eph)
return reply_text, db_get_chat_history(session_id), {
"type": action_cfg.get("action_type") if action_cfg else "FOLLOW_UP_ACTION",
"buttons": action_cfg.get("buttons", []) if action_cfg else []
}
# 3.2. Сохраняем входящее сообщение в историю диалога
is_user_ephemeral = 1 if session_state else 0
db_save_chat_message(session_id, "user", full_user_content, is_ephemeral=is_user_ephemeral)
# 3.3. Извлекаем полную актуальную историю для передачи в LLM
db_history = db_get_chat_history(session_id, limit=20)
db_save_chat_message(session_id, "user", full_user_content)
# 3.2. Сборка системного контекста и правил # ANCHOR[DYNAMIC_CONTEXT]
dynamic_prompt_text = db_get_active_system_prompt()
calendar_context = get_dynamic_calendar_context()
session_state = db_get_session_state(session_id)
preview_status_note = ""
if session_state and session_state.get("state_type") == "PROMPT_PREVIEW":
preview_status_note = "\n\n[АКТИВНО ПРЕВЬЮ ПРОМПТА: Ожидается подтверждение ('подтверждаю') или отмена ('отмена') пользователем]."
user_info = f"Пользователь ID={user_id}" if user_id != 0 else "Гость"
# Информируем модель о наличии незавершенного действия в сессии
active_state_context = ""
if session_state and session_state.get("state_type") in ["PROMPT_PREVIEW", "PROMPT_FOLLOWUP"]:
active_state_context = (
"\n[АКТИВНОЕ ДЕЙСТВИЕ В СЕССИИ]\n"
"В данный момент оператор находится в процессе настройки системного промпта.\n"
"- Если оператор просит продолжить правки или уточняет детали — продолжай работу с ним.\n"
"- Если оператор переключился на другую тему или вызвал другой инструмент — выполни его команду штатно.\n"
)
system_prompt_content = (
f"[ТЕКУЩИЙ АВТОРИЗОВАННЫЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ]\n"
f"Вы общаетесь с пользователем: {user_info}.\n\n"
f"[СИСТЕМНЫЙ КАЛЕНДАРЬ СЕРВЕРА]\n"
f"{calendar_context}\n\n"
f"[ПРАВИЛА И СТРОГИЕ ТРИГГЕРЫ ВЫЗОВА ИНСТРУМЕНТОВ]\n"
f"1. ТРИГГЕРЫ ПРОСМОТРА: Если запрос содержит фразы 'покажи системный промпт', 'покажи промпт', 'выведи промпт' — ТЫ ОБЯЗАН СГЕНЕРИРОВАТЬ ToolCall: db_get_system_prompt(). Категорически ЗАПРЕЩЕНО выводить текст промпта из памяти без вызова этой функции!\n"
f"2. ТРИГГЕРЫ ПРАВКИ: Если запрос содержит слова 'добавь пункт', 'удали пункт', 'измени промпт' — ТЫ ОБЯЗАН СГЕНЕРИРОВАТЬ ToolCall: db_preview_prompt_merge(prompt_text=...).\n"
f"3. ТРИГГЕРЫ ЗАДАЧ: При фразах 'покажи задачи', 'мои задачи', 'список дел' — СРАЗУ генерируй ToolCall: db_get_tasks().\n"
f"4. ЗАПРЕТ ТЕКСТА: Запрещено объяснять правила или писать названия функций текстом, если сработал триггер — просто вызывай функцию!\n\n"
f"ТЕКУЩИЙ АКТИВНЫЙ СИСТЕМНЫЙ ПРОМПТ:\n{dynamic_prompt_text}{preview_status_note}"
f"Ты — интеллектуальный ассистент SCUD Orion AI. "
f"Ты управляешь задачами, аналитикой СКУД и системными настройками с помощью инструментов (tools).\n\n"
f"[ОКРУЖЕНИЕ]\n"
f"- Пользователь: {user_info}\n"
f"- {calendar_context}\n"
f"{active_state_context}\n"
f"[ПРАВИЛА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ]\n"
f"1. Для любых изменений системного промпта (добавить, удалить, изменить пункт) ВСЕГДА вызывай функцию db_preview_prompt_merge(prompt_text=...).\n"
f"2. Для просмотра системного промпта ВСЕГДА вызывай db_get_system_prompt().\n"
f"3. Для просмотра задач ВСЕГДА вызывай db_get_tasks().\n"
f"4. Никогда не симулируй выполнение функций в виде обычного текста. Если требуется действие — сразу вызывай соответствующий инструмент.\n\n"
f"[ПРИМЕРЫ ВЫЗОВА ИНСТРУМЕНТОВ]:\n"
f"- Пользователь: 'добавь пункт 3.4. Работать от сюда и до заката.' -> Вызов: db_preview_prompt_merge(prompt_text='3.4. Работать от сюда и до заката.')\n"
f"- Пользователь: 'удали пункт 3.4' -> Вызов: db_preview_prompt_merge(prompt_text='3.4')\n"
f"- Пользователь: 'покажи системный промпт' -> Вызов: db_get_system_prompt()\n"
f"- Пользователь: 'покажи мои задачи' -> Вызов: db_get_tasks()\n\n"
f"[ТЕКУЩИЙ АКТИВНЫЙ СИСТЕМНЫЙ ПРОМПТ]:\n{dynamic_prompt_text}"
)
# 3.3. Параметры инференса # ANCHOR[INFERENCE_OPTIONS]
llm_options = {
"num_predict": 8192,
"num_ctx": 8192,
@@ -174,8 +232,7 @@ def process_chat_message(
tool_calls = msg.get("tool_calls", [])
raw_text_content = msg.get("content", "")
# Фоллбэк проверка через tool_injector
tool_calls = inject_tools_if_needed(user_message, raw_text_content, tool_calls)
#tool_calls = inject_tools_if_needed(user_message, raw_text_content, tool_calls)
if tool_calls:
logger.info(f"Ответ от Ollama получен. Tool calls: True (кол-во: {len(tool_calls)})")
@@ -184,48 +241,56 @@ def process_chat_message(
for tool in tool_calls:
fn_name = tool["function"]["name"]
fn_args = tool["function"].get("arguments", {})
logger.info(f"🚀 Вызов функции (Tool): {fn_name} с аргументами: {fn_args}")
logger.info(f"Вызов функции (Tool): {fn_name} с аргументами: {fn_args}")
tool_result_content = ""
# --- 5.1. УНИВЕРСАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА DATA-DRIVEN РЕЕСТРА (tool_action_registry) --- # ANCHOR[DATA_DRIVEN_ACTIONS]
action_cfg = db_get_tool_action(fn_name)
if fn_name == "db_confirm_prompt_preview":
if session_state and session_state.get("state_type") == "PROMPT_PREVIEW":
db_add_system_prompt("main_agent", session_state.get("pending_data", ""))
db_clear_session_state(session_id)
draft_text = ""
if session_state.get("data_json") and isinstance(session_state["data_json"], dict):
draft_text = session_state["data_json"].get("draft_text", "")
else:
draft_text = session_state.get("pending_data", "")
db_add_system_prompt("main_agent", draft_text)
db_set_session_state(session_id, "PROMPT_FOLLOWUP", {"idle_turns": 0})
if action_cfg and action_cfg.get("bypass_llm"):
reply_text = action_cfg["success_template"]
if action_cfg.get("follow_up_question"):
reply_text += f"\n\n{action_cfg['follow_up_question']}"
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text)
reply_text = reply_text.replace("✅", "").replace("❌", "").replace("**", "").replace("*", "").strip()
is_eph = action_cfg.get("is_ephemeral", 1)
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text, is_ephemeral=is_eph)
return reply_text, db_get_chat_history(session_id), {
"type": action_cfg.get("action_type"),
"buttons": action_cfg.get("buttons", [])
}
tool_result_content = json.dumps({"status": "success"}, ensure_ascii=False)
else:
err_reply = "⚠️ Нет активного превью для подтверждения."
db_save_chat_message(session_id, "assistant", err_reply)
err_reply = "Нет активного превью для подтверждения."
db_save_chat_message(session_id, "assistant", err_reply, is_ephemeral=1)
return err_reply, db_get_chat_history(session_id), None
elif fn_name == "db_cancel_prompt_preview":
db_clear_session_state(session_id)
db_set_session_state(session_id, "PROMPT_FOLLOWUP", {"idle_turns": 0})
if action_cfg and action_cfg.get("bypass_llm"):
reply_text = action_cfg["success_template"]
if action_cfg.get("follow_up_question"):
reply_text += f"\n\n{action_cfg['follow_up_question']}"
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text)
reply_text = reply_text.replace("✅", "").replace("❌", "").replace("**", "").replace("*", "").strip()
is_eph = action_cfg.get("is_ephemeral", 1)
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text, is_ephemeral=is_eph)
return reply_text, db_get_chat_history(session_id), {
"type": action_cfg.get("action_type"),
"buttons": action_cfg.get("buttons", [])
}
tool_result_content = json.dumps({"status": "cancelled"}, ensure_ascii=False)
# --- 5.2. СТАНДАРТНЫЙ РОУТИНГ ИНСТРУМЕНТОВ ---
elif fn_name == "db_get_snapshots":
snapshots_res = db_get_snapshots(session_id=session_id, date_str=fn_args.get("date_str"), original_user_message=user_message)
tool_result_content = json.dumps(snapshots_res, ensure_ascii=False)
@@ -254,7 +319,9 @@ def process_chat_message(
reply_text = action_cfg["success_template"]
if action_cfg.get("follow_up_question"):
reply_text += f"\n\n{action_cfg['follow_up_question']}"
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text)
reply_text = reply_text.replace("✅", "").replace("❌", "").replace("**", "").replace("*", "").strip()
is_eph = action_cfg.get("is_ephemeral", 1)
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text, is_ephemeral=is_eph)
return reply_text, db_get_chat_history(session_id), {
"type": action_cfg.get("action_type"),
"buttons": action_cfg.get("buttons", [])
@@ -273,7 +340,7 @@ def process_chat_message(
current_prompt = db_get_active_system_prompt()
user_msg_lower = user_message.lower()
# 1. ОБРАБОТКА УДАЛЕНИЯ ПУНКТА
# 1. Обработка удаления пункта
if any(w in user_msg_lower for w in ["удали", "стереть", "убрать", "вырежи", "удалить"]):
target_num_match = re.search(r'\d+(\.\d+)*', user_message)
target_num = target_num_match.group(0) if target_num_match else ""
@@ -285,7 +352,7 @@ def process_chat_message(
new_lines = lines
proposed_text = "\n".join(new_lines)
# 2. ОБРАБОТКА ДОБАВЛЕНИЯ / ИЗМЕНЕНИЯ ПУНКТА
# 2. Обработка добавления / изменения пункта
elif proposed_text:
if len(proposed_text) < 500:
clean_item = proposed_text.strip()
@@ -306,13 +373,29 @@ def process_chat_message(
new_lines.append(f" {clean_item}")
proposed_text = "\n".join(new_lines)
db_set_session_state(session_id, "PROMPT_PREVIEW", proposed_text)
# Сохраняем черновик в структурированном виде с idle_turns = 0
state_payload = {
"draft_text": proposed_text,
"idle_turns": 0
}
db_set_session_state(session_id, "PROMPT_PREVIEW", state_payload)
# Помечаем последнее сообщение пользователя как эфемерное
with get_db_connection() as conn_fix:
cursor_fix = conn_fix.cursor()
cursor_fix.execute("""
UPDATE chat_messages
SET is_ephemeral = 1
WHERE id = (SELECT MAX(id) FROM chat_messages WHERE session_id = ? AND role = 'user')
""", (session_id,))
conn_fix.commit()
preview_reply = (
f"Ваше изменение успешно предпросмотрено. Полный обновленный системный промпт теперь выглядит так:\n\n"
f"{proposed_text}\n\n"
f"Для применения изменений подтвердите действие («подтверждаю») или отмените («отмена»)."
)
db_save_chat_message(session_id, "assistant", preview_reply)
db_save_chat_message(session_id, "assistant", preview_reply, is_ephemeral=1)
return clean_raw_tool_tags(preview_reply), db_get_chat_history(session_id), {
"type": "PROMPT_PREVIEW",
"buttons": [
@@ -338,7 +421,9 @@ def process_chat_message(
reply_text = action_cfg["success_template"]
if action_cfg.get("follow_up_question"):
reply_text += f"\n\n{action_cfg['follow_up_question']}"
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text)
reply_text = reply_text.replace("✅", "").replace("❌", "").replace("**", "").replace("*", "").strip()
is_eph = action_cfg.get("is_ephemeral", 1)
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text, is_ephemeral=is_eph)
return reply_text, db_get_chat_history(session_id), {
"type": action_cfg.get("action_type"),
"buttons": action_cfg.get("buttons", [])
@@ -347,21 +432,68 @@ def process_chat_message(
messages.append({"role": "tool", "content": tool_result_content})
# --- [SECTION 7: SECONDARY LLM PASS] --- # ANCHOR[SECONDARY_PASS]
# --- [SECTION 7: SECONDARY LLM PASS & CONTEXT GUARD] --- # ANCHOR[SECONDARY_PASS]
second_payload = {"model": TEXT_MODEL, "messages": messages, "stream": False, "options": llm_options}
sec_req = urllib.request.Request(OLLAMA_URL, data=json.dumps(second_payload).encode("utf-8"), headers={"Content-Type": "application/json"})
with urllib.request.urlopen(sec_req) as sec_response:
sec_res_data = json.loads(sec_response.read().decode("utf-8"))
raw_content = sec_res_data.get("message", {}).get("content", "").strip().replace("**", "")
raw_content = sec_res_data.get("message", {}).get("content", "").strip().replace("**", "").replace("*", "")
final_content = clean_raw_tool_tags(clean_output(raw_content))
db_save_chat_message(session_id, "assistant", final_content)
# Определяем, был ли вызов служебного инструмента просмотра промпта
tool_names_called = [t["function"]["name"] for t in tool_calls]
is_output_ephemeral = 1 if any(name in ["db_get_system_prompt", "db_get_system_prompts", "db_preview_prompt_merge"] for name in tool_names_called) else 0
# Отслеживание отвлечений при активном процессе настройки
if session_state and session_state.get("state_type") in ["PROMPT_PREVIEW", "PROMPT_FOLLOWUP"]:
idle_count = db_increment_session_idle(session_id)
logger.info(f"Смена темы ({session_state.get('state_type')}). Текущий idle_turns: {idle_count}")
if idle_count == 3:
guard_note = "\n\nНапоминание: Завершить настройку системного промпта и очистить сессию?"
final_content += guard_note
db_save_chat_message(session_id, "assistant", final_content, is_ephemeral=is_output_ephemeral)
return final_content, db_get_chat_history(session_id), {
"type": "FOLLOW_UP_ACTION",
"buttons": [
{"label": "Да, закончить", "value": "нет, закончить настройку", "style": "primary"},
{"label": "Показать промпт", "value": "покажи системный промпт", "style": "secondary"}
]
}
elif idle_count > 3:
logger.info(f"Автоочистка сессии: оператор переключился на другую тему (idle_turns={idle_count}).")
db_clear_session_state(session_id)
db_purge_ephemeral_messages(session_id)
db_save_chat_message(session_id, "assistant", final_content, is_ephemeral=is_output_ephemeral)
return final_content, db_get_chat_history(session_id), None
# Если вызовов функций не было
raw_str = msg.get("content", "").strip().replace("**", "")
# Если вызовов инструментов не было (обычный текстовый диалог)
raw_str = msg.get("content", "").strip().replace("**", "").replace("*", "")
content_str = clean_raw_tool_tags(clean_output(raw_str))
final_reply = content_str or "Запрос обработан."
db_save_chat_message(session_id, "assistant", final_reply)
if session_state and session_state.get("state_type") in ["PROMPT_PREVIEW", "PROMPT_FOLLOWUP"]:
idle_count = db_increment_session_idle(session_id)
logger.info(f"Текстовый диалог вне настройки ({session_state.get('state_type')}). Текущий idle_turns: {idle_count}")
if idle_count == 3:
guard_note = "\n\nНапоминание: Завершить настройку системного промпта и очистить сессию?"
final_reply += guard_note
db_save_chat_message(session_id, "assistant", final_reply, is_ephemeral=0)
return final_reply, db_get_chat_history(session_id), {
"type": "FOLLOW_UP_ACTION",
"buttons": [
{"label": "Да, закончить", "value": "нет, закончить настройку", "style": "primary"},
{"label": "Показать промпт", "value": "покажи системный промпт", "style": "secondary"}
]
}
elif idle_count > 3:
logger.info(f"Автоочистка сессии: оператор переключился на другую тему (idle_turns={idle_count}).")
db_clear_session_state(session_id)
db_purge_ephemeral_messages(session_id)
db_save_chat_message(session_id, "assistant", final_reply, is_ephemeral=0)
return final_reply, db_get_chat_history(session_id), None
except Exception as ex:
+35 -8
View File
@@ -1,29 +1,56 @@
"""
FILE: modules/web_api/llm/db/db_chat.py
ROLE: Управление историей сообщений и очисткой эфемерного контекста.
"""
from typing import List, Dict, Any
from .connection import get_db_connection
def db_save_chat_message(session_id: str, role: str, content: str):
if not content:
return
def db_save_chat_message(session_id: str, role: str, content: str, is_ephemeral: int = 0) -> None:
"""Сохраняет сообщение в БД (is_ephemeral=1 для временных служебных шагов, 0 для постоянных)."""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
INSERT INTO chat_messages (session_id, role, content, created_at)
VALUES (?, ?, ?, CURRENT_TIMESTAMP)
""", (session_id, role, content))
INSERT INTO chat_messages (session_id, role, content, is_ephemeral)
VALUES (?, ?, ?, ?)
""", (session_id, role, content, is_ephemeral))
conn.commit()
conn.close()
def db_get_chat_history(session_id: str, limit: int = 20) -> List[Dict[str, Any]]:
"""Получает последние сообщения истории диалога в хронологическом порядке."""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
SELECT role, content FROM chat_messages
SELECT role, content
FROM chat_messages
WHERE session_id = ?
ORDER BY id DESC LIMIT ?
ORDER BY id DESC
LIMIT ?
""", (session_id, limit))
rows = cursor.fetchall()
conn.close()
return [{"role": r["role"], "content": r["content"]} for r in reversed(rows)]
def db_purge_ephemeral_messages(session_id: str) -> int:
"""
Физически удаляет все временные служебные сообщения выбранной сессии
после завершения сценария работы с инструментом.
"""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM chat_messages WHERE session_id = ? AND is_ephemeral = 1", (session_id,))
deleted = cursor.rowcount
conn.commit()
conn.close()
return deleted
def db_clear_chat_history(session_id: str) -> None:
"""Полная очистка всех сообщений сессии."""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM chat_messages WHERE session_id = ?", (session_id,))
conn.commit()
conn.close()
+100 -8
View File
@@ -1,5 +1,10 @@
"""
FILE: modules/web_api/llm/db/db_prompts.py
PROJECT: SCUD Orion AI
MODULE: web_api / llm / db
ROLE: Управление системными промптами, правилами базы знаний,
декларативным реестром действий инструментов (tool_action_registry)
и расширенным сессионным состоянием (session_states + idle_turns).
"""
import json
import logging
@@ -8,7 +13,9 @@ from .connection import get_db_connection
logger = logging.getLogger("DB_PROMPTS")
def db_get_active_system_prompt() -> str:
"""Извлекает актуальный активный системный промпт из SQLite."""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT prompt_text FROM system_prompts WHERE is_active = 1 ORDER BY id DESC LIMIT 1")
@@ -16,13 +23,14 @@ def db_get_active_system_prompt() -> str:
conn.close()
return row["prompt_text"] if row else "Ты — ИИ-ассистент SCUD Orion AI."
def db_get_tool_action(tool_name: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""Получение шаблона и кнопок действия для инструмента из SQLite."""
"""Получение шаблона, кнопок и настроек эфемерности инструмента из SQLite."""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
SELECT tool_name, category, bypass_llm, success_template,
follow_up_question, action_type, buttons_json
follow_up_question, action_type, buttons_json, is_ephemeral
FROM tool_action_registry
WHERE tool_name = ? AND is_active = 1
""", (tool_name,))
@@ -35,7 +43,9 @@ def db_get_tool_action(tool_name: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
return res
return None
def db_add_system_prompt(name: str, prompt_text: str) -> Dict[str, Any]:
"""Сохраняет новую версию системного промпта и активирует её."""
try:
with get_db_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
@@ -58,7 +68,9 @@ def db_add_system_prompt(name: str, prompt_text: str) -> Dict[str, Any]:
logger.error(f"Ошибка при сохранении промпта в БД: {e}")
return {"status": "error", "error": str(e)}
def db_get_rules() -> List[Dict[str, Any]]:
"""Извлекает список глобальных правил компании из ai_knowledge_base."""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT id, rule_text FROM ai_knowledge_base ORDER BY id ASC")
@@ -66,9 +78,24 @@ def db_get_rules() -> List[Dict[str, Any]]:
conn.close()
return [dict(r) for r in rows]
def db_set_session_state(session_id: str, state_type: str, data: str):
# =============================================================================
# РАБОТА С СЕССИОННЫМИ СОСТОЯНИЯМИ, ЧЕРНОВИКАМИ И СЧЕТЧИКОМ ОТВЛЕЧЕНИЙ (IDLE_TURNS)
# =============================================================================
def db_set_session_state(session_id: str, state_type: str, data: Any) -> None:
"""
Сохраняет состояние сессии в SQLite.
Если передан dict/list — автоматически сериализует его в JSON-строку.
"""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
if isinstance(data, (dict, list)):
payload_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
else:
payload_str = str(data) if data is not None else ""
cursor.execute("""
INSERT INTO session_states (session_id, state_type, pending_data, updated_at)
VALUES (?, ?, ?, CURRENT_TIMESTAMP)
@@ -76,26 +103,78 @@ def db_set_session_state(session_id: str, state_type: str, data: str):
state_type = excluded.state_type,
pending_data = excluded.pending_data,
updated_at = CURRENT_TIMESTAMP
""", (session_id, state_type, data))
""", (session_id, state_type, payload_str))
conn.commit()
conn.close()
def db_get_session_state(session_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""
Извлекает состояние сессии из SQLite.
Если в pending_data лежит валидный JSON-объект — парсит его в data_json.
"""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT state_type, pending_data FROM session_states WHERE session_id = ?", (session_id,))
cursor.execute(
"SELECT session_id, state_type, pending_data, updated_at FROM session_states WHERE session_id = ?",
(session_id,)
)
row = cursor.fetchone()
conn.close()
return dict(row) if row else None
def db_clear_session_state(session_id: str):
if not row:
return None
res = dict(row)
raw_data = res.get("pending_data") or ""
try:
if raw_data.strip().startswith("{") or raw_data.strip().startswith("["):
res["data_json"] = json.loads(raw_data)
else:
res["data_json"] = None
except Exception:
res["data_json"] = None
return res
def db_increment_session_idle(session_id: str) -> int:
"""
Инкрементирует счетчик idle_turns для активного черновика сессии.
Возвращает обновленное значение счетчика отвлечений.
"""
state = db_get_session_state(session_id)
if not state:
return 0
data_meta = state.get("data_json")
if isinstance(data_meta, dict):
current_turns = data_meta.get("idle_turns", 0) + 1
data_meta["idle_turns"] = current_turns
db_set_session_state(session_id, state["state_type"], data_meta)
return current_turns
else:
# Если ранее данные были сохранены обычной строкой
new_meta = {
"draft_text": state.get("pending_data", ""),
"idle_turns": 1
}
db_set_session_state(session_id, state["state_type"], new_meta)
return 1
def db_clear_session_state(session_id: str) -> None:
"""Сбрасывает и удаляет активное состояние сессии."""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM session_states WHERE session_id = ?", (session_id,))
conn.commit()
conn.close()
def db_get_session_states() -> Dict[str, Any]:
"""Возвращает реестр всех активных сессий."""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT session_id, state_type, updated_at FROM session_states")
@@ -103,10 +182,19 @@ def db_get_session_states() -> Dict[str, Any]:
conn.close()
return {"status": "success", "active_sessions": [dict(r) for r in rows]}
# =============================================================================
# СЛУЖЕБНАЯ ДИАГНОСТИКА И СТАТИСТИКА
# =============================================================================
def db_get_stats() -> Dict[str, Any]:
"""Возвращает статистику по количеству записей в таблицах."""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
tables = ['scud_logs', 'zup_staff', 'zup_absences', 'anomalies_history', 'ai_knowledge_base', 'system_prompts', 'session_states', 'tasks']
tables = [
'scud_logs', 'zup_staff', 'zup_absences', 'anomalies_history',
'ai_knowledge_base', 'system_prompts', 'session_states', 'tasks'
]
stats = {}
for t in tables:
try:
@@ -117,7 +205,9 @@ def db_get_stats() -> Dict[str, Any]:
conn.close()
return {"status": "success", "tables_stats": stats}
def db_get_anomalies(limit: int = 100, date_str: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
"""Извлекает журнал зафиксированных аномалий."""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
query = "SELECT anomaly_date, fio, anomaly_type, details FROM anomalies_history"
@@ -132,7 +222,9 @@ def db_get_anomalies(limit: int = 100, date_str: Optional[str] = None) -> Dict[s
conn.close()
return {"status": "success", "count": len(rows), "anomalies": [dict(r) for r in rows]}
def db_get_reference(category: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
"""Извлекает справочные команды и примеры подсказок."""
conn = get_db_connection()
cursor = conn.cursor()
query = "SELECT category, title, example_prompt, description FROM system_reference"
+3 -3
View File
@@ -3,7 +3,7 @@ FILE: modules/web_api/llm/db_tools.py
"""
from datetime import datetime
from .db.connection import DB_PATH, get_db_connection
from .db.db_chat import db_save_chat_message, db_get_chat_history
from .db.db_chat import db_save_chat_message, db_get_chat_history, db_purge_ephemeral_messages
from .db.db_tasks import normalize_task_id, db_get_tasks, db_add_task, db_update_task_status, db_delete_task
from .db.db_snapshots import db_get_snapshots, db_delete_snapshots
from .db.db_prompts import (
@@ -14,11 +14,11 @@ from .db.db_prompts import (
db_set_session_state,
db_get_session_state,
db_clear_session_state,
db_increment_session_idle,
db_get_session_states,
db_get_stats,
db_get_anomalies,
db_get_reference,
db_get_tool_action
db_get_reference
)
def db_get_current_server_time():
+2 -2
View File
@@ -189,13 +189,13 @@ TOOLS_SCHEMA = [
"type": "function",
"function": {
"name": "db_preview_prompt_merge",
"description": "ВЫЗЫВАЙ ПРИ ЛЮБЫХ ИЗМЕНЕНИЯХ ПРОМПТА: добавление пункта ('добавь пункт...'), удаление пункта ('удали пункт 3.4', 'убери 3.4' или других номеров) или редактирование текста промпта. Передавай текст действия или номер удаляемого пункта в prompt_text.",
"description": "Сформировать предпросмотр изменения системного промпта. Вызывается при любых запросах на добавление ('добавь пункт...'), изменение или удаление пунктов системного промпта ('удали пункт...').",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"prompt_text": {
"type": "string",
"description": "Текст нового пункта или команда/номер удаляемого пункта (например '3.4' или 'удали пункт 3.4')"
"description": "Полный текст добавляемого пункта или номер/описание удаляемого пункта."
}
},
"required": ["prompt_text"]
+766 -111
View File
File diff suppressed because it is too large Load Diff
-1
View File
@@ -280,7 +280,6 @@ def print_session_states():
print("=" * 80 + "\n")
Python
HELP_TEXT = """
CLI-утилита инспекции и управления SQLite базой данных СКУД (scud_orion_ai.db)
+58
View File
@@ -0,0 +1,58 @@
import os
import sqlite3
DB_PATH = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../data/scud_orion_ai.db")
if not os.path.exists(DB_PATH):
DB_PATH = "data/scud_orion_ai.db"
conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
cursor = conn.cursor()
print("=" * 90)
print(f"🔍 ИНСПЕКЦИЯ СООБЩЕНИЙ В БАЗЕ: {DB_PATH}")
print("=" * 90)
# 1. Проверяем наличие колонки is_ephemeral
cursor.execute("PRAGMA table_info(chat_messages);")
cols = [c[1] for c in cursor.fetchall()]
if "is_ephemeral" not in cols:
print("❌ Колонка is_ephemeral отсутствует в таблице chat_messages!")
conn.close()
exit(1)
# 2. Считаем общее количество и распределение
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM chat_messages")
total_count = cursor.fetchone()[0]
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM chat_messages WHERE is_ephemeral = 1")
ephemeral_count = cursor.fetchone()[0]
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM chat_messages WHERE is_ephemeral = 0")
permanent_count = cursor.fetchone()[0]
print(f"Всего записей в истории: {total_count}")
print(f" • Постоянные (is_ephemeral = 0): {permanent_count}")
print(f" • Фантомные / Эфемерные (is_ephemeral = 1): {ephemeral_count}")
print("-" * 90)
# 3. Выводим все фантомные записи
if ephemeral_count == 0:
print("В базе нет фантомных записей (is_ephemeral = 1 пуст).")
else:
print(f"📋 СПИСОК ВСЕХ ФАНТОМНЫХ СООБЩЕНИЙ ({ephemeral_count} шт.):")
cursor.execute("""
SELECT id, session_id, role, created_at, content
FROM chat_messages
WHERE is_ephemeral = 1
ORDER BY id ASC
""")
for row in cursor.fetchall():
msg_id, session_id, role, created_at, content = row
print(f"\n[ID: {msg_id}] | Сессия: {session_id} | Роль: {role} | Время: {created_at}")
print("Содержимое:")
print(content.strip())
print("-" * 70)
conn.close()
print("=" * 90)