Редактировать react.py

rag/functions/react.py

@@ -47,12 +47,10 @@ async def react_loop(
     Исключения:
         RuntimeError: если превышен лимит итераций или возникла критическая ошибка.
     """
-    # Формируем системный промпт с описанием инструментов
     system_prompt_template = prompts.get("react_system")
     if not system_prompt_template:
         raise ValueError("Промпт react_system не найден")
 
-    # Описание инструментов для модели
     tools_desc = []
     for tool in tools:
         tools_desc.append(f"- {tool['name']}: {tool['description']} (параметры: {tool.get('parameters', {})})")
@@ -60,10 +58,7 @@ async def react_loop(
 
     system_prompt = system_prompt_template.format(tools_description=tools_description)
 
-    # Создаём внутреннюю историю (копируем переданную, но не модифицируем)
     internal_history = history.copy() if history else []
-
-    # Добавляем текущий запрос как сообщение пользователя (если его нет в конце)
     if not internal_history or internal_history[-1].get("role") != "user" or internal_history[-1].get("content") != query:
         internal_history.append({"role": "user", "content": query})
 
@@ -72,52 +67,39 @@ async def react_loop(
         iteration += 1
         logger.debug(f"ReAct итерация {iteration}")
 
-        # Формируем промпт (можно использовать стандартный билдер, но здесь упрощённо)
         messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}] + internal_history
-        # Добавляем указание формата вывода
         messages.append({"role": "user", "content": "Выведи JSON с действием или финальным ответом."})
 
-        # Вызываем GigaChat
         response = await giga.chat(
-            history=messages,  # history передаётся как список сообщений
+            history=messages,
-            query="",  # не нужно, так как мы уже включили в history
+            query="",
             system_prompt=None,
             file_id=None,
             temperature=getattr(config, 'react_temperature', 0.3),
         )
 
-        # Парсим JSON
         try:
             data = json.loads(response.strip())
         except json.JSONDecodeError:
             logger.error(f"Невалидный JSON от модели: {response[:200]}")
-            # В качестве fallback пробуем извлечь final_answer или action вручную
-            # Если не удаётся, считаем, что это финальный ответ
             if "final_answer" in response.lower():
-                # грубое извлечение
                 import re
                 match = re.search(r'"final_answer"\s*:\s*"([^"]+)"', response)
                 if match:
                     return match.group(1)
-            # Если ничего не вышло, выбрасываем ошибку
             raise RuntimeError(f"Модель вернула невалидный JSON на итерации {iteration}: {response[:200]}")
 
-        # Проверяем наличие финального ответа
         if "final_answer" in data:
             return data["final_answer"]
 
-        # Проверяем наличие действия
         action = data.get("action")
         action_input = data.get("action_input", {})
 
         if not action:
-            # Если нет ни final_answer, ни action, считаем, что модель ошиблась
-            # Добавляем сообщение об ошибке в историю и продолжаем
             internal_history.append({"role": "assistant", "content": response})
             internal_history.append({"role": "user", "content": "Не удалось распознать действие или финальный ответ. Пожалуйста, выведи JSON с 'action' или 'final_answer'."})
             continue
 
-        # Находим обработчик инструмента
         handler = None
         for tool in tools:
             if tool["name"] == action:
@@ -131,16 +113,13 @@ async def react_loop(
             internal_history.append({"role": "user", "content": f"Ошибка: {error_msg}. Попробуй другой инструмент или дай финальный ответ."})
             continue
 
-        # Вызываем обработчик
         try:
             result = await handler(action_input)
         except Exception as e:
             result = f"Ошибка при вызове инструмента '{action}': {str(e)}"
             logger.exception(result)
 
-        # Добавляем результат в историю
         internal_history.append({"role": "assistant", "content": response})
         internal_history.append({"role": "tool", "content": result})
 
-    # Если цикл завершился без ответа, генерируем исключение
     raise RuntimeError(f"Превышено максимальное число итераций ({max_iterations}) без получения финального ответа.")