Files
scud_ai/modules/web_api/routers/chat.py
T

97 lines
3.8 KiB
Python

"""
===============================================================================
FILE: modules/web_api/routers/chat.py
ROLE: Обработка сообщений веб-чата с поддержкой токенов и гостевого доступа.
===============================================================================
"""
from fastapi import APIRouter, Header, HTTPException, Request
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional, List, Dict, Any
import logging
from services.text_reporter import ask_ollama
from services.knowledge_base import load_knowledge_base
from core.database import get_connection
logger = logging.getLogger("CHAT_API")
router = APIRouter(prefix="/api/v1", tags=["Chat"])
class ChatMessageRequest(BaseModel):
message: str
session_id: Optional[str] = "web_session_main"
user_id: Optional[int] = 1
def resolve_user_id(authorization: Optional[str] = None, explicit_user_id: Optional[int] = None) -> int:
"""
Извлекает ID пользователя из Bearer-токена.
Если токен не передан или сессия новая — использует user_id=1 по умолчанию,
не блокируя работу ошибкой 403 Forbidden.
"""
if explicit_user_id and explicit_user_id > 0:
return explicit_user_id
if authorization and authorization.startswith("Bearer "):
token = authorization.replace("Bearer ", "").strip()
# Если используется простой токен вида 'user_1' или JWT
if token.isdigit():
return int(token)
elif token.startswith("dev_token_"):
try:
return int(token.replace("dev_token_", ""))
except ValueError:
pass
# Дефолтный пользователь (гостевой / основной аккаунт)
return 1
@router.post("/chat")
async def chat_endpoint(payload: ChatMessageRequest, authorization: Optional[str] = Header(None)):
user_id = resolve_user_id(authorization, payload.user_id)
session_id = payload.session_id or "web_session_main"
user_msg = payload.message.strip()
if not user_msg:
raise HTTPException(status_code=400, detail="Пустое сообщение")
logger.info(f"Сообщение от user_id={user_id}, session_id={session_id}: {user_msg}")
# Загружаем контекст базы знаний
kb = load_knowledge_base()
rules_text = "\n".join([f"- {r}" for r in kb.get("rules", [])])
system_prompt = (
"Ты — ИИ-ассистент системы кадровой безопасности и контроллинга СКУД Orion AI.\n"
"Отвечай четко, профессионально и на русском языке.\n"
f"Актуальные правила системы:\n{rules_text}"
)
try:
reply_text = ask_ollama(user_msg, system_prompt=system_prompt)
# Сохранение истории в SQLite при необходимости
try:
with get_connection() as conn:
conn.execute(
"INSERT INTO chat_messages (session_id, role, content) VALUES (?, ?, ?), (?, ?, ?)",
(session_id, "user", user_msg, session_id, "assistant", reply_text)
)
conn.commit()
except Exception:
pass
return {
"status": "success",
"user_id": user_id,
"session_id": session_id,
"response": reply_text
}
except Exception as e:
logger.error(f"Ошибка вызова нейросети: {e}")
return {
"status": "error",
"response": f"⚠️ Ошибка обработки запроса: {str(e)}"
}