Update 5 files

- /rag/config_models.py
- /rag/utils/config_loader.py
- /rag/rag_orchestrator.py
- /rag/rag_server.py
- /rag/rag_api.py

rag/rag_server.py

@@ -3,16 +3,12 @@
 """
 RAG-сервер – отдельный HTTP-сервис для обработки RAG-запросов.
 Предоставляет API для выполнения RAG-запросов и индексации документов.
-
-Этот сервер запускается как отдельный процесс и может обслуживать
-несколько ботов и других систем одновременно.
-
-ИСПОЛЬЗУЕТ: FastAPI для создания REST API и Uvicorn для запуска.
 ИСТОРИЯ ХРАНИТСЯ НА СЕРВЕРЕ (в PostgreSQL).
 
 ДОБАВЛЕНО:
 - Эндпоинт /rag/vision для распознавания текста на изображениях (OCR)
 - Эндпоинт /rag/transcribe для транскрибации аудио (SaluteSpeech)
+- Использование Pydantic-модели AppConfig для конфигурации.
 """
 
 import logging
@@ -32,16 +28,16 @@ from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from pydantic import BaseModel, Field
 import uvicorn
 
-# Импортируем наши модули (теперь из пакета rag)
-from rag.utils.config_loader import load_config
-from rag.utils.logger import setup_logging
-from rag.services.postgres_service import PostgresService
-from rag.services.qdrant_service import QdrantService
-from rag.services.embedding_service import EmbeddingService
-from rag.services.kb_service import KBService
-from rag.services.giga_client import GigaClient
-from rag.services.file_service import FileService
-from rag.rag_orchestrator import RAGOrchestrator
+# Импорты наших модулей
+from .utils.config_loader import load_config
+from .utils.logger import setup_logging
+from .services.postgres_service import PostgresService
+from .services.qdrant_service import QdrantService
+from .services.embedding_service import EmbeddingService
+from .services.kb_service import KBService
+from .services.giga_client import GigaClient
+from .services.file_service import FileService
+from .rag_orchestrator import RAGOrchestrator
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -114,7 +110,7 @@ class TranscribeResponse(BaseModel):
 # ============================================================
 
 _orchestrator: Optional[RAGOrchestrator] = None
-_config: Optional[AppConfig] = None
+_config = None
 
 
 def get_orchestrator() -> RAGOrchestrator:
@@ -125,7 +121,7 @@ def get_orchestrator() -> RAGOrchestrator:
     return _orchestrator
 
 
-def init_orchestrator(config: AppConfig) -> RAGOrchestrator:
+def init_orchestrator(config):
     """Инициализирует все сервисы и создаёт RAGOrchestrator."""
     global _orchestrator, _config
     _config = config
@@ -134,31 +130,31 @@ def init_orchestrator(config: AppConfig) -> RAGOrchestrator:
     # ---- 1. Инициализация сервисов ----
     # PostgreSQL (история, документы)
     db = PostgresService(
-        host=config.database.host,
-        port=config.database.port,
-        user=config.database.user,
+        host=config.db_host,
+        port=config.db_port,
+        user=config.db_user,
         password=config.db_password,
-        db_name=config.database.database
+        db_name=config.db_name
     )
 
     # Qdrant (векторный поиск)
     qdrant = QdrantService(
-        host=config.qdrant.host,
-        port=config.qdrant.port,
-        grpc_port=config.qdrant.grpc_port,
-        collection_name=config.qdrant.collection,
-        vector_size=config.qdrant.vector_size,
-        distance=config.qdrant.distance,
+        host=config.qdrant_host,
+        port=config.qdrant_port,
+        grpc_port=config.qdrant_grpc_port,
+        collection_name=config.qdrant_collection,
+        vector_size=config.qdrant_vector_size,
+        distance=config.qdrant_distance,
         prefer_grpc=False
     )
 
     # Эмбеддинги (GigaChat)
     embedding = EmbeddingService(
         api_key=config.gigachat_api_key,
-        model=config.embedding.model,
-        timeout=config.embedding.timeout,
-        cache_size=config.embedding.cache_size,
-        verify_ssl=config.embedding.verify_ssl_certs
+        model=config.embedding_model,
+        timeout=config.embedding_timeout,
+        cache_size=config.embedding_cache_size,
+        verify_ssl=config.embedding_verify_ssl
     )
 
     # База знаний (индексация, поиск)
@@ -166,19 +162,19 @@ def init_orchestrator(config: AppConfig) -> RAGOrchestrator:
         db=db,
         qdrant=qdrant,
         embedding=embedding,
-        collection_name=config.qdrant.collection,
-        chunk_size_tokens=config.chunking.chunk_size_tokens,
-        overlap_tokens=config.chunking.overlap_tokens,
-        approx_chunk_chars=config.chunking.approx_chunk_chars,
-        approx_overlap_chars=config.chunking.approx_overlap_chars
+        collection_name=config.qdrant_collection,
+        chunk_size_tokens=config.chunk_size_tokens,
+        overlap_tokens=config.overlap_tokens,
+        approx_chunk_chars=config.chunking_approx_chunk_chars,
+        approx_overlap_chars=config.chunking_approx_overlap_chars
     )
 
     # GigaChat клиент (генерация)
     giga = GigaClient(
         api_key=config.gigachat_api_key,
-        model=config.gigachat.model_generation,
-        temperature=config.gigachat.temperature,
-        timeout=config.gigachat.timeout,
+        model=config.ai_model,
+        temperature=config.ai_temperature,
+        timeout=config.ai_timeout,
         verify_ssl=False
     )
 
@@ -186,11 +182,15 @@ def init_orchestrator(config: AppConfig) -> RAGOrchestrator:
     files = FileService(config)
 
     # ---- 2. Создание оркестратора ----
-    # Загружаем дефолтные промпты (из config.prompts_content)
-    default_prompts = config.prompts_content or {}
-    system_prompt = default_prompts.get('system')
-    if system_prompt:
-        default_prompts['system'] = system_prompt
+    # Загружаем дефолтные промпты (опционально)
+    default_prompts = {}
+    system_prompt_path = getattr(config, 'system_prompt_file', None)
+    if system_prompt_path and system_prompt_path.exists():
+        try:
+            with open(system_prompt_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                default_prompts['system'] = f.read()
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Не удалось загрузить системный промпт: {e}")
 
     orchestrator = RAGOrchestrator(
         db=db,
@@ -215,7 +215,7 @@ def init_orchestrator(config: AppConfig) -> RAGOrchestrator:
 app = FastAPI(
     title="RAG-сервер",
     description="Единый сервис для RAG-обработки запросов и индексации документов",
-    version="1.0.0"
+    version="3.0.0"
 )
 
 # Разрешаем CORS для возможности запросов с других доменов (для тестов)
@@ -436,7 +436,7 @@ def main():
     )
     args = parser.parse_args()
 
-    # Загружаем конфигурацию с помощью новой функции load_config
+    # Загружаем конфигурацию через Pydantic
     try:
         config = load_config(args.profile_dir)
     except Exception as e:
@@ -445,9 +445,7 @@ def main():
 
     # Настраиваем логирование
     log_level = getattr(logging, args.log_level.upper(), logging.INFO)
-    # Передаём путь к логу из конфига
-    log_file_path = config.log_file_path or Path("/tmp/rag_server.log")
-    setup_logging(config.name, log_file_path, log_level=log_level)
+    setup_logging(config.name, config.log_file_path, log_level=log_level)
 
     logger.info(f"Запуск RAG-сервера с профилем {args.profile_dir}")
     logger.info(f"Хост: {args.host}, порт: {args.port}")
@@ -461,7 +459,7 @@ def main():
 
     # Запускаем Uvicorn
     uvicorn.run(
-        "rag.rag_server:app",  # теперь модуль из пакета rag
+        "rag.rag_server:app",
         host=args.host,
         port=args.port,
         log_level=args.log_level,