Update 2 files

- /README.md
- /template_bot_profile/bot.conf.sample

README.md

@@ -140,6 +140,7 @@
 │   ├── history_manager.py             # Менеджер истории диалогов (сжатие, сохранение)
 │   ├── indexing_manager.py            # Менеджер индексации документов (сжатие, вызов KBService)
 │   ├── intent_router.py               # Маршрутизатор специализированных намерений
+│   ├── prompt_builder.py              # Построитель промтов (динамические few-shot, сэндвич)
 │   ├── query_processor.py             # Обработчик обычных RAG-запросов (поиск, синтез, критика)
 │   ├── rag_api.py                     # Локальный API-интерфейс (facade) для вызова RAG-логики без HTTP
 │   ├── rag.conf                       # Конфиг RAG-сервера (YAML): БД, Qdrant, GigaChat, чанкинг, RAG, HTTP-сервер
@@ -205,7 +206,8 @@
 │
 ├── template_bot_profile/              # ШАБЛОН ПРОФИЛЯ (для создания новых ботов)
 │   ├── bot.conf.sample                # Пример конфига бота-клиента (копируется в bot.conf)
-│   ├── data/                          # Пустой каталог для постоянных копий файлов
+│   ├── data/                          # Каталог для постоянных копий файлов
+│   │   └── fewshot_examples.json      # Примеры few-shot (можно редактировать)
 │   ├── prompts/                       # Пример промптов (копируются в профиль)
 │   │   ├── consistency_check.txt      # Проверка противоречий между фрагментами
 │   │   ├── expand.txt                 # Расширение запроса (синонимы, аббревиатуры)
@@ -315,6 +317,9 @@ pytest tests/ -v
 - **`rerank.min_length`** — порог длины контекста (в символах) для запуска переранжирования (по умолчанию 5000). Если контекст короче, переранжирование не выполняется, что экономит ресурсы.
 - **`rag_server_url`** — URL RAG-сервера (используется ботами-клиентами). Пример: `"http://localhost:8080"`.
 - **`mention_keyword`** — ключевое слово, на которое бот реагирует в групповых чатах (в дополнение к упоминанию по JID и нику). Если параметр не указан, используется имя бота. Пример: `mention_keyword: "методолог"`.
+- **`fewshot`** – настройки динамических few-shot примеров:
+   - `max_examples`: 3 – максимальное количество примеров, включаемых в промт.
+   - `examples_file`: "`data/fewshot_examples.json`" – путь к файлу с примерами (относительно профиля).
 
 Эти параметры позволяют настраивать поведение без изменения кода. Переопределение параметров из `rag.conf` в `bot.conf` дает гибкость для разных профилей.
 
@@ -327,6 +332,7 @@ pytest tests/ -v
 | **Менеджер истории** (`history_manager.py`) | Отвечает за получение истории из БД, её сжатие (иерархическое резюмирование) и сохранение новых сообщений. |
 | **Маршрутизатор намерений** (`intent_router.py`) | Обрабатывает специализированные намерения (METRICS, SUMMARY, CONTRADICTION, TEMPLATE_FILL, SURGICAL, GREETING, SPELLCHECK) и возвращает готовый ответ. |
 | **Процессор запросов** (`query_processor.py`) | Выполняет обычный RAG-пайплайн (расширение, поиск, переранжирование, синтез, критика) для GENERAL, FACT, PROCEDURE, COMPARISON, CALCULATION. |
+| **Построитель промтов** (`prompt_builder.py`) | Динамический подбор few-shot примеров и формирование промта по принципу «сэндвича» (важное в начале и в конце). |
 | **Менеджер индексации** (`indexing_manager.py`) | Сжимает большие документы перед индексацией и вызывает `KBService`. |
 | **HTTP-клиент** (`rag_client.py`) | Используется ботами-клиентами для отправки запросов в RAG-сервер. Асинхронный, с повторными попытками. Содержит методы vision() и transcribe(). |
 | **Сервисы** (`services/`) | Долгоживущие компоненты, предоставляющие API для работы с внешними системами (PostgreSQL, Qdrant, GigaChat, файлы). Используются только RAG-сервером и оркестратором. Не содержат бизнес-логики. |
@@ -1318,6 +1324,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 - **Аутентификация через API-ключ** – все эндпоинты RAG-сервера защищены заголовком `X-API-Key` (кроме `/health`).
 - **Автоматическая документация OpenAPI** – доступны Swagger UI (`/docs`) и ReDoc (`/redoc`), а также сырая спецификация (`/openapi.json`).
 - **Генерация API-ключа** – в `.env` добавлена переменная `RAG_API_KEY`, которую можно сгенерировать командой `python3 -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(32))"`.
+- **Динамические few-shot примеры** – подбор релевантных примеров на основе запроса и построение промта по структуре «сэндвич».
 
 ### 4.2. Планируемые улучшения
 
@@ -1408,11 +1415,35 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 
 **Место в архитектуре:** может использоваться для тестирования или в случае, если RAG-ядро запущено в том же процессе, что и клиент.
 
-## 5. Модули функций (каталог `functions/`)
+## 5. Модуль prompt_builder.py – построитель промтов (новое)
+
+**Назначение:** динамически подбирает релевантные few-shot примеры из файла data/fewshot_examples.json (или использует статические) и формирует промт по структуре «сэндвич» (важное в начале и в конце). Это улучшает качество ответов, особенно для сложных запросов.
+
+**Формат файла** `fewshot_examples.json`:
+
+```
+[
+  {
+    "keywords": ["OEE", "эффективность"],
+    "intents": ["PROCEDURE", "CALCULATION"],
+    "question": "Как рассчитать OEE?",
+    "answer": "OEE = Доступность × Производительность × Качество."
+  }
+]
+```
+
+- `keywords` – список ключевых слов для поиска релевантности.
+- `intents` – список намерений, для которых применим пример.
+- `question` – вопрос пользователя.
+- `answer` – эталонный ответ.
+
+**Место в архитектуре:** используется в QueryProcessor при синтезе ответа.
+
+## 6. Модули функций (каталог `functions/`)
 
 Все функции являются **чистыми, без состояния** и вызываются из `RAGOrchestrator` на сервере. Они не зависят от XMPP и используют переданные промпты и конфигурацию.
 
-### 5.1. `intent_classify.py` – классификация намерений
+### 6.1. `intent_classify.py` – классификация намерений
 
 **Назначение:** определяет тип запроса пользователя (FACT, PROCEDURE, METRICS, SUMMARY, CONTRADICTION, SURGICAL, GREETING, GENERAL, SPELLCHECK, TEMPLATE_FILL) по тексту запроса. **Примеры в промпте перемешаны для уменьшения эффекта якорения.**
 
@@ -1423,7 +1454,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 **Вход:** текст запроса, промпт, конфиг.  
 **Выход:** код намерения (str) или `"GENERAL"`.
 
-### 5.2. `expand_query.py` – расширение запроса
+### 6.2. `expand_query.py` – расширение запроса
 
 **Назначение:** добавляет синонимы, аббревиатуры и связанные термины к исходному запросу для увеличения полноты поиска.
 
@@ -1434,7 +1465,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 **Вход:** текст запроса, промпт, конфиг.  
 **Выход:** расширенный запрос (строка) или исходный, если расширение не удалось.
 
-### 5.3. `extract_metrics.py` – извлечение метрик
+### 6.3. `extract_metrics.py` – извлечение метрик
 
 **Назначение:** извлекает числовые показатели (KPI, OEE, такт, выработку, проценты) из текста в структурированном виде (JSON).
 
@@ -1445,7 +1476,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 **Вход:** контекст (текст), промпт, конфиг.  
 **Выход:** список словарей с полями `metric_name`, `value`, `unit`, `period`, `source_fragment`.
 
-### 5.4. `summarize_document.py` – суммаризация документа
+### 6.4. `summarize_document.py` – суммаризация документа
 
 **Назначение:** создает краткий пересказ документа (≤30% от оригинала) с выделением целей, выводов и ключевых цифр.
 
@@ -1456,7 +1487,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 **Вход:** текст, название, промпт, конфиг.  
 **Выход:** строка с кратким изложением.
 
-### 5.5. hierarchical_summarize.py – иерархическое резюмирование (новое)
+### 6.5. hierarchical_summarize.py – иерархическое резюмирование (новое)
 
 **Назначение:** сжимает очень большие тексты (документы, историю диалога) с помощью рекурсивного резюмирования блоков. Разбивает текст на блоки по предложениям, резюмирует каждый блок через GigaChat, объединяет результаты, и при необходимости повторяет процесс рекурсивно до достижения целевой длины.
 
@@ -1470,7 +1501,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 **Вход:** текст, целевой размер в токенах, размер блока, глубина.
 **Выход:** сжатый текст.
 
-### 5.6. `check_consistency.py` – проверка противоречий
+### 6.6. `check_consistency.py` – проверка противоречий
 
 **Назначение:** находит логические, числовые или терминологические расхождения в разных фрагментах текста.
 
@@ -1481,7 +1512,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 **Вход:** список фрагментов, запрос, промпт, конфиг.  
 **Выход:** строка с результатом проверки.
 
-### 5.7. `critique_answer.py` – самокритика ответа
+### 6.7. `critique_answer.py` – самокритика ответа
 
 **Назначение:** оценивает качество сгенерированного ответа по пяти критериям (соответствие источнику, отсутствие галлюцинаций, стиль, логика, запрет внешних знаний).
 
@@ -1492,7 +1523,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 **Вход:** запрос, контекст, ответ, промпт, конфиг.  
 **Выход:** `True` (ответ хороший) или `False` (есть замечания).
 
-### 5.8. `rerank_context.py` – переранжирование контекста
+### 6.8. `rerank_context.py` – переранжирование контекста
 
 **Назначение:** отбирает только релевантные фрагменты из результатов поиска, отбрасывая шум. Использует локальный кросс-энкодер вместо LLM.
 
@@ -1503,7 +1534,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 **Вход:** запрос, контекст, конфиг.  
 **Выход:** отфильтрованный контекст (строка).
 
-### 5.9. `file_processor.py` – обработка файлов
+### 6.9. `file_processor.py` – обработка файлов
 
 **Назначение:** отправка файлов пользователю через HTTP Upload (XEP-0363) и обработка тегов `[SURGICAL_REPLACE]`, `[REWRITE]`, `[FILE]` из ответа AI.
 
@@ -1514,7 +1545,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 **Вход:** ответ AI, JID пользователя, путь к файлу.  
 **Выход:** отправленный файл или сообщение об ошибке.
 
-### 5.10. `generate_document.py` – генерация по шаблону
+### 6.10. `generate_document.py` – генерация по шаблону
 
 **Назначение:** заполняет плейсхолдеры `{{название}}` в шаблоне документа на основе данных из базы знаний.
 
@@ -1525,7 +1556,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 **Вход:** шаблон (DOCX), запрос пользователя, конфиг.  
 **Выход:** готовый DOCX-файл.
 
-## 6. Сервисы (каталог `services/`)
+## 7. Сервисы (каталог `services/`)
 
 Долгоживущие компоненты, которые инициализируются один раз при старте RAG-сервера и предоставляют API для работы с внешними системами.
 
@@ -1539,11 +1570,11 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 | `giga_client.py` | Клиент GigaChat. Методы `chat()` и `upload_file()` – без бизнес-логики. |
 | `reranker_service.py` | Кросс-энкодер для переранжирования (локально). Ленивая загрузка модели. |
 
-## 7. Обработчики, команды, воркеры (для XMPP-клиентов)
+## 8. Обработчики, команды, воркеры (для XMPP-клиентов)
 
 Эти модули работают только на стороне **тонких клиентов** (XMPP-ботов) и не входят в RAG-сервер.
 
-### 7.1. Обработчики (`handlers/`)
+### 8.1. Обработчики (`handlers/`)
 
 | Файл | Назначение |
 |-----|------|
@@ -1554,7 +1585,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 | `subscription_handler.py` | Подписки (roster subscription). |
 | `health_handler.py` | Очистка файлов, healthcheck БД/Qdrant (для клиентов). |
 
-### 7.2. Команды (`commands/`)
+### 8.2. Команды (`commands/`)
 
 | Файл | Назначение |
 |-----|------|
@@ -1571,13 +1602,13 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 | `create.py` | `!create` – генерация документа по шаблону. |
 | `global_remove.py` | `!global_remove` – удаление глобального документа (админ). |
 
-### 7.3. Воркеры (`workers/`)
+### 8.3. Воркеры (`workers/`)
 
 | Файл | Назначение |
 |-----|------|
 | `indexing_worker.py` | Фоновый воркер, который обрабатывает очередь индексации файлов и URL, отправляя их на RAG-сервер через `RAGClient`. Обработка изображений и аудио теперь через RAG-сервер. |
 
-## 8. Утилиты (каталог `utils/`)
+## 9. Утилиты (каталог `utils/`)
 
 Вспомогательные функции, используемые как сервером, так и клиентами:
 
@@ -1590,7 +1621,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 | `web_utils.py` | Веб-скрапинг (`fetch_any_url`, `crawl_url`). |
 | `arg_parser.py` | Парсинг аргументов команд (--flag value). |
 
-## 9. Тесты (каталог `tests/`)
+## 10. Тесты (каталог `tests/`)
 
 Покрывают критически важные функции:
 
@@ -1605,7 +1636,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 
 Тесты используют `pytest` и `pytest-asyncio`, не требуют реального подключения к внешним сервисам (используются моки). Запуск: `pytest tests/ -v`.
 
-## 10. Конфигурационные файлы
+## 11. Конфигурационные файлы
 
 Платформа использует два основных конфигурационных файла:
 
@@ -1614,7 +1645,7 @@ Qdrant вернул 30 фрагментов. Кросс-энкодер отби
 
 Переменные окружения (пароли, ключи API) хранятся в `.env`. Примеры конфигурации предоставлены в файлах `rag.conf.example`, `bot.conf.sample`, `env.example`.
 
-## 11. Схема базы данных (PostgreSQL)
+## 12. Схема базы данных (PostgreSQL)
 
 Схема создается автоматически через `schema.sql` и включает таблицы:
 

template_bot_profile/bot.conf.sample

@@ -39,4 +39,9 @@ features:
   ocr: true
   enable_intent_classification: true
   enable_self_critique: true
-  mention_keyword: "методолог"
+  mention_keyword: "методолог"
+
+# Настройки динамических примеров (few-shot)
+fewshot:
+  max_examples: 5   # для бота-методолога можно больше
+  examples_file: "data/fewshot_examples.json"