проект теперь работает с использованием локальной базы данных SQLite. Все данные аккумулируются и хранятся в ней. Впереди - разработка веб интерфейса.

modules/ai_verifier.py

@@ -2,10 +2,12 @@ import json
 import re
 import requests
 from config import OLLAMA_URL, OLLAMA_MODEL
+from modules.database import get_all_rules_from_db
+
 
 def ask_ollama(prompt, system_prompt=None):
     """
-    Универсальная функция отправки запросов к Ollama (поддерживает /api/generate и /api/chat)
+    Универсальная функция отправки запросов к локальной модели Ollama (Qwen 2.5).
     """
     payload = {
         "model": OLLAMA_MODEL,
@@ -17,10 +19,8 @@ def ask_ollama(prompt, system_prompt=None):
         response = requests.post(OLLAMA_URL, json=payload, timeout=120)
         if response.status_code == 200:
             data = response.json()
-            # Проверяем формат /api/generate
             if "response" in data:
                 return data["response"].strip()
-            # Проверяем формат /api/chat
             elif "message" in data and "content" in data["message"]:
                 return data["message"]["content"].strip()
             else:
@@ -32,21 +32,40 @@ def ask_ollama(prompt, system_prompt=None):
     except Exception as e:
         return f"⚠️ Ошибка при обращении к Ollama: {e}"
 
+
+def get_system_rules_context():
+    """
+    Загружает глобальные системные правила компании прямо из Базы Данных.
+    """
+    rules = get_all_rules_from_db()
+    if not rules:
+        return ""
+    rules_text = "\n".join([f"- {r}" for r in rules])
+    return f"\nОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ГЛОБАЛЬНЫЕ ПРАВИЛА И ПРИОРИТЕТЫ КОМПАНИИ:\n{rules_text}\n"
+
+
 def ai_verify_scud_against_staff(unrecognized_scud_fios, staff_fios):
-    """ИИ-сверка опечаток и несовпадений ФИО между СКУД и 1С:ЗУП"""
+    """
+    ИИ-сверка опечаток и несовпадений ФИО между СКУД и 1С:ЗУП.
+    Записи из 1С считаются 100% эталоном.
+    """
     if not unrecognized_scud_fios or not staff_fios:
         return {}
 
+    rules_context = get_system_rules_context()
+
     prompt = f"""
 Ты — кадровый аудитор безопасности СКУД.
+{rules_context}
 В СКУД записаны неопознанные ФИО: {json.dumps(unrecognized_scud_fios, ensure_ascii=False)}
 В официальном Штатном расписании 1С записаны ЭТАЛОНЫ: {json.dumps(staff_fios, ensure_ascii=False)}
 
 СТРОГИЕ ПРАВИЛА:
 1. Запись из Штат 1С — это 100% ПРАВИЛЬНЫЙ эталон.
 2. В СКУД допущена опечатка.
-3. В поле "warning" описать опечатку.
-4. Запрещено выдумывать опечатки!
+3. Любое присутствие сотрудника по СКУД при наличии в 1С документа отсутствия (кроме командировок) является гарантированной аномалией.
+4. В поле "warning" опиши обнаруженную опечатку.
+5. Запрещено выдумывать опечатки!
 
 ОТВЕЧАЙ ТОЛЬКО ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО В ФОРМАТЕ JSON!
 
@@ -65,6 +84,7 @@ def ai_verify_scud_against_staff(unrecognized_scud_fios, staff_fios):
         prompt, 
         system_prompt="Ты — JSON API. Выдавай ТОЛЬКО валидный JSON без markdown-разметки."
     )
+    
     mapping = {}
     try:
         match = re.search(r'\{.*\}', raw_response, re.DOTALL)
@@ -81,5 +101,4 @@ def ai_verify_scud_against_staff(unrecognized_scud_fios, staff_fios):
     except Exception as e:
         print(f"[!] Ошибка разбора JSON от ИИ при сверке опечаток: {e}")
     
-    return mapping
-# тестовая строка для проверки работы функции
+    return mapping