Add new file

This commit is contained in:
Markov Andrey
2026-06-30 13:50:30 +00:00
parent 37f38d1e7f
commit 2e776beece

186
rag/query_processor.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,186 @@
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Обработчик обычных RAG-запросов (FACT, PROCEDURE, COMPARISON, CALCULATION, GENERAL).
Выполняет расширение запроса, поиск в БЗ, переранжирование, синтез ответа,
самокритику и перегенерацию при необходимости.
"""
import logging
import re
from typing import Optional, Dict, List, Any
from core.services.giga_client import GigaClient
from core.services.kb_service import KBService
from core.functions.expand_query import expand_query
from core.functions.rerank_context import rerank_context
from core.functions.critique_answer import critique_answer
from core.utils.text_utils import count_tokens
logger = logging.getLogger(__name__)
class QueryProcessor:
"""
Обрабатывает обычные RAG-запросы (не специализированные намерения).
"""
def __init__(
self,
giga: GigaClient,
kb: KBService,
config,
default_prompts: Optional[Dict[str, str]] = None
):
"""
Инициализация процессора запросов.
Аргументы:
giga: клиент GigaChat
kb: сервис базы знаний
config: объект конфигурации
default_prompts: словарь промптов по умолчанию
"""
self.giga = giga
self.kb = kb
self.config = config
self.default_prompts = default_prompts or {}
async def process(
self,
query: str,
user_jid: str,
room_jid: Optional[str],
prompts: Dict[str, str],
intent: str,
history: List[Dict[str, str]],
system_prompt: Optional[str],
available_tokens_for_context: int,
) -> Dict[str, Any]:
"""
Выполняет полный RAG-пайплайн для обычного запроса.
Аргументы:
query: текст запроса пользователя
user_jid: JID пользователя
room_jid: JID комнаты (None для личного чата)
prompts: словарь промптов (expand, synthesis, critique, ...)
intent: код намерения (для выбора стратегии)
history: история диалога (уже сжатая, если нужно)
system_prompt: системный промпт
available_tokens_for_context: сколько токенов доступно для контекста (после вычета истории и промптов)
Возвращает:
Словарь с ключами 'answer', 'context', 'sources', 'confidence'
"""
# 1. Расширение запроса
expanded = await expand_query(
giga=self.giga,
query=query,
prompt_text=prompts.get('expand', ''),
bot_config=self.config
)
search_query = expanded if expanded and expanded != query else query
# 2. Поиск релевантного контекста в базе знаний
context = await self.kb.find_relevant_info(
search_query, user_jid, room_jid,
top_k=getattr(self.config, 'rag_default_top_k', 30)
)
logger.info(f"Найден контекст длиной {len(context)} символов (room={room_jid})")
# 3. Обрезка контекста по токенам
if context:
context_tokens = count_tokens(context)
if context_tokens > available_tokens_for_context:
logger.warning(
f"Контекст слишком длинный ({context_tokens} токенов), "
f"обрезаем до {available_tokens_for_context}"
)
max_context_chars = int(available_tokens_for_context * 3.5)
if max_context_chars > 0:
context = context[:max_context_chars]
else:
context = ""
# 4. Переранжирование контекста (если включено и контекст достаточно длинный)
rerank_min_length = getattr(self.config, 'rerank_min_length', 5000)
if intent != "FACT" and len(context) > rerank_min_length:
context = await rerank_context(
bot=None,
query=query,
context=context,
prompt_text=None,
bot_config=self.config
)
# 5. Синтез ответа с добавлением цепочки рассуждений (CoT) для CALCULATION и PROCEDURE
synthesis_template = prompts.get('synthesis', '')
if not synthesis_template:
synthesis_template = "{context}\n\n{query}\n\nОтвет:"
if intent in ("CALCULATION", "PROCEDURE"):
cot_instruction = (
"\n\nПожалуйста, покажи пошаговое решение перед итоговым ответом. "
"Опиши каждый шаг вычислений или действий в логической последовательности. "
"После всех шагов дай итоговый ответ."
)
synthesis_template += cot_instruction
full_query = synthesis_template.format(context=context, query=query)
logger.debug(f"Полный запрос к GigaChat (первые 500 символов): {full_query[:500]}")
# 6. Генерация ответа
answer = await self.giga.chat(
history=history,
query=full_query,
system_prompt=system_prompt,
file_id=None,
temperature=getattr(self.config, 'ai_temperature', 0.1)
)
# 7. Самокритика (если включена)
if getattr(self.config, 'enable_self_critique', False) and context:
critique_prompt = prompts.get('critique', '')
if critique_prompt:
logger.debug("Запуск самокритики")
is_ok = await critique_answer(
giga=self.giga,
query=query,
context=context,
answer=answer,
prompt_text=critique_prompt,
bot_config=self.config
)
if not is_ok:
logger.warning("Ответ не прошёл самокритику, перегенерация")
full_query_retry = synthesis_template.format(context=context, query=query)
answer = await self.giga.chat(
history=history,
query=full_query_retry,
system_prompt=system_prompt,
file_id=None,
temperature=getattr(self.config, 'ai_temperature', 0.1)
)
# Повторная проверка после перегенерации
if not await critique_answer(
giga=self.giga,
query=query,
context=context,
answer=answer,
prompt_text=critique_prompt,
bot_config=self.config
):
answer = "⚠️ Извините, я не уверен в точности ответа. Проверьте данные."
# 8. Извлечение источников
sources = []
if context:
for match in re.finditer(r'\[источник:\s*([^\]]+)\]', context):
sources.append(match.group(1))
return {
"answer": answer,
"context": context,
"sources": list(set(sources)),
"confidence": None
}