перед внедрением веб интерфейса и API для взаимодействием с gemini.

services/ai_verifier.py

@@ -36,19 +36,19 @@ def ask_ollama(prompt, system_prompt=None):
 
 def get_system_rules_context():
     """
-    Загружает глобальные системные правила компании прямо из Базы Данных SQLite.
+    Загружает динамические системные правила компании напрямую из Базы Данных SQLite.
     """
     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"
+    return f"\nОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ГЛОБАЛЬНЫЕ ПРАВИЛА И ПРИОРИТЕТЫ КОМПАНИИ (ИЗ SQLITE БД):\n{rules_text}\n"
 
 
 def analyze_scud_mass_failure_ai(df_scud):
     """
     Оценивает процент аномалий 'ANOMALY_NO_IN_HAS_ACTIVITY' в выгрузке.
-    Если процент аномалий превышает 5% от смены, вызывает ИИ для генерации критического алерта.
+    Если процент аномалий превышает 5% от смены или 10 человек, вызывает ИИ для генерации критического алерта.
     """
     if df_scud is None or df_scud.empty:
         return None
@@ -66,9 +66,9 @@ def analyze_scud_mass_failure_ai(df_scud):
         rules_context = get_system_rules_context()
         prompt = f"""
 {rules_context}
-ВНИМАНИЕ! Проведён анализ дневной смены СКУД:
+ВНИМАНИЕ! Проведён анализ смены СКУД:
 - Всего записей за смену: {total_records}
-- Выявлено сотрудников без утреннего входа, но с зафиксированной дневной активностью (первая активность): {anomaly_count} ({anomaly_percent}% от смены)
+- Выявлено сотрудников без утреннего входа, но с зафиксированной дневной активностью: {anomaly_count} ({anomaly_percent}% от смены)
 
 Сформируй понятное предупреждение для Администратора СКУД и Руководителя. 
 Объясни, что это критический массовый сбой турникетов/контроллеров входа на КПП, и порекомендуй действия.
@@ -90,13 +90,16 @@ def analyze_scud_mass_failure_ai(df_scud):
 
 
 def ai_verify_scud_against_staff(unrecognized_scud_fios, staff_fios):
-    """
-    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 {}
 
+    # 🛡 Исключаем точные совпадения (чтобы ИИ не совершал ложных замен)
+    staff_fios_set = set(staff_fios)
+    real_unrecognized = [f for f in unrecognized_scud_fios if f not in staff_fios_set]
+
+    if not real_unrecognized:
+        return {}
+
     rules_context = get_system_rules_context()
 
     prompt = f"""
@@ -110,7 +113,7 @@ def ai_verify_scud_against_staff(unrecognized_scud_fios, staff_fios):
 2. В СКУД допущена опечатка.
 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!
+5. Запрещено выдумывать опечатки и объединять разных людей/однофамильцев!
 
 ОТВЕЧАЙ ТОЛЬКО ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО В ФОРМАТЕ JSON!
 
@@ -148,10 +151,10 @@ def ai_verify_scud_against_staff(unrecognized_scud_fios, staff_fios):
     
     return mapping
 
+
 def ai_verify_department_exceptions(unexplained_df, exception_departments):
     """
-    Локальный ИИ проверит, не являются ли оставшиеся неотмеченными отделы
-    синонимами/аббревиатурами отделов из exceptions.json.
+    Локальный ИИ проверяет, не являются ли неотмеченные отделы синонимами отделов-исключений.
     """
     if unexplained_df.empty or not exception_departments:
         return []