Update 9 files

- /rag/config_models.py - /rag/utils/config_loader.py - /rag/auth.py - /rag/rag_server.py - /rag/rag_api.py - /rag/rag_orchestrator.py - /rag/__init__.py - /bots/xmpp/client.py - /bots/rag_client.py
2026-06-30 14:27:34 +00:00
parent 068504c988
commit 59feffc190
9 changed files with 180 additions and 179 deletions
--- a/bots/xmpp/client.py
+++ b/bots/xmpp/client.py
@@ -3,6 +3,10 @@
 XMPP клиент – главный класс Bot.
 Теперь это тонкий клиент, который только общается с RAG-сервером.
 Не содержит БД, Qdrant, GigaChat – всё на сервере.
+
+ИСПОЛЬЗУЕТ:
+- AppConfig из rag.config_models для единой конфигурации.
+- RAGClient с передачей API-ключа для аутентификации.
 """

 import asyncio
@@ -10,7 +14,11 @@ import logging
 from datetime import datetime
 from slixmpp import ClientXMPP

-from core.utils.config_loader import BotConfig
+# Импорты из нового пакета rag для конфигурации
+from rag.config_models import AppConfig
+
+# Остальные импорты остаются из core (старый код) – позже их нужно будет перенести в rag,
+# но пока оставляем как есть для совместимости.
 from core.services.file_service import FileService
 from core.handlers.metrics_handler import MetricsHandler
 from core.rag_client import RAGClient
@@ -32,7 +40,7 @@ class Bot(ClientXMPP):
    Тонкий клиент: вся RAG-логика на сервере.
    """

-    def __init__(self, config: BotConfig):
+    def __init__(self, config: AppConfig):  # <-- изменён тип конфига
        # Полный JID: user@domain/resource
        full_jid = f"{config.jid}/{config.xmpp_resource}"
        super().__init__(full_jid, config.xmpp_password)
@@ -47,35 +55,59 @@ class Bot(ClientXMPP):
        # ----- 2. Загрузка промптов (остаются локально) -----
        # Промпты загружаются из файлов и передаются в каждом запросе к серверу.
        self.ai_prompts = {}
-        prompt_files = {
-            'system': config.system_prompt_file,
-            'synthesis': config.synthesis_prompt_file,
-            'quality': config.quality_prompt_file,
-            'rerank': config.rerank_prompt_file,
-            'expand': config.expand_prompt_file,
-            'intent': config.intent_prompt_file,
-            'metrics': config.metrics_prompt_file,
-            'summary': config.summary_prompt_file,
-            'consistency': config.consistency_prompt_file,
-            'critique': config.critique_prompt_file,
-            'spellcheck': config.spellcheck_prompt_file,
-            'generate_document': config.generate_document_prompt_file,
-        }
-        for name, path in prompt_files.items():
-            try:
-                with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    self.ai_prompts[name] = f.read()
-                logger.debug(f"Загружен промпт {name} из {path}")
-            except Exception as e:
-                logger.error(f"Не удалось загрузить промпт {name} из {path}: {e}")
-                self.ai_prompts[name] = ""
+        # В AppConfig теперь есть свойства для путей к файлам промптов,
+        # но они называются так же, как в BotConfig, поэтому доступ через config.<имя> работает.
+        # Однако в BotConfig они назывались system_prompt_file и т.д. – они есть в AppConfig?
+        # В AppConfig мы добавили прокси-свойства только для основных параметров,
+        # но не для путей к промптам. Поэтому здесь нужно либо использовать config.prompts_dir_path
+        # и формировать пути вручную, либо оставить как было, если в AppConfig есть соответствующие свойства.
+        # Для обратной совместимости мы добавили свойства в AppConfig, но не для prompt_file.
+        # Поэтому временно оставим как было: будем использовать config.prompts_dir_path и имена файлов.
+        # Лучше прочитать имена файлов из config.ai.prompts и загрузить их.
+        # Но для простоты пока оставим старый способ, если свойства есть.
+        # Однако в AppConfig нет system_prompt_file и т.д. – они были в BotConfig.
+        # В BotConfig они были путями к файлам. В AppConfig мы не стали их добавлять,
+        # чтобы не дублировать. Вместо этого мы загружаем все промпты в config.prompts_content.
+        # Поэтому мы можем использовать config.prompts_content, который уже содержит все промпты.
+        # Используем его:
+        self.ai_prompts = config.prompts_content.copy() if config.prompts_content else {}
+        if not self.ai_prompts:
+            logger.warning("Промпты не загружены из конфига, пробуем загрузить из файлов вручную...")
+            # Запасной вариант – загружаем из файлов, используя config.prompts_dir_path
+            prompts_dir = config.prompts_dir_path
+            if prompts_dir and prompts_dir.exists():
+                for prompt_name, filename in config.ai.prompts.items():
+                    file_path = prompts_dir / filename
+                    if file_path.exists():
+                        try:
+                            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                                self.ai_prompts[prompt_name] = f.read()
+                            logger.debug(f"Загружен промпт {prompt_name} из {file_path}")
+                        except Exception as e:
+                            logger.error(f"Не удалось загрузить промпт {prompt_name} из {file_path}: {e}")
+                            self.ai_prompts[prompt_name] = ""
+                    else:
+                        logger.warning(f"Файл промпта {filename} не найден в {prompts_dir}")
+                        self.ai_prompts[prompt_name] = ""
+            else:
+                logger.error("Каталог промптов не найден, промпты не загружены")
+
        # Сохраняем промпты как атрибут для передачи в запросах
        self.prompts = self.ai_prompts

        # ----- 3. HTTP-клиент для RAG-сервера -----
-        # Адрес сервера берём из конфига (bot.conf) или используем значение по умолчанию
-        rag_server_url = getattr(config, 'rag_server_url', 'http://localhost:8080')
-        self.rag_client = RAGClient(server_url=rag_server_url)
+        # Адрес сервера и API-ключ берём из конфига
+        rag_server_url = config.rag_server_url  # теперь это свойство
+        rag_api_key = config.rag_api_key       # получаем API-ключ
+
+        # Создаём RAGClient с передачей ключа
+        self.rag_client = RAGClient(
+            server_url=rag_server_url,
+            api_key=rag_api_key,               # <-- передаём ключ
+            timeout=config.http_download_timeout,  # можно использовать таймаут из конфига
+            max_retries=3,
+            retry_delay=1.0
+        )

        # ----- 4. Команды и состояния -----
        # Регистрируем все команды бота (из core/commands/)