Update 86 files

- /rag/commands/expert.py - /core/services/__init__.py - /core/services/embedding_service.py - /core/services/file_service.py - /core/services/giga_client.py - /core/services/kb_service.py - /core/services/postgres_service.py - /core/services/qdrant_service.py - /core/services/reranker_service.py - /core/functions/__init__.py - /core/functions/check_consistency.py - /core/functions/check_spelling.py - /core/functions/critique_answer.py - /core/functions/expand_query.py - /core/functions/extract_metrics.py - /core/functions/file_processor.py - /core/functions/generate_document.py - /core/functions/intent_classify.py - /core/functions/rerank_context.py - /core/functions/summarize_document.py - /core/utils/__init__.py - /core/utils/arg_parser.py - /core/utils/config_loader.py - /core/utils/layout_converter.py - /core/utils/logger.py - /core/utils/text_utils.py - /core/utils/web_utils.py - /bots/commands/__init__.py - /bots/commands/base.py - /bots/commands/create.py - /core/commands/global_remove.py - /core/commands/help.py - /core/commands/info.py - /core/commands/kb.py - /core/commands/learn.py - /core/commands/other.py - /core/commands/registry.py - /core/commands/stats.py - /core/commands/template.py - /core/handlers/__init__.py - /core/handlers/message_handler.py - /core/workers/__init__.py - /core/workers/indexing_worker.py - /core/xmpp/__init__.py - /core/xmpp/client.py - /bots/commands/global_remove.py - /bots/commands/help.py - /bots/commands/info.py - /bots/commands/kb.py - /bots/commands/registry.py - /bots/commands/other.py - /bots/commands/template.py - /bots/commands/learn.py - /bots/commands/stats.py - /bots/handlers/message_handler.py - /bots/handlers/__init__.py - /bots/workers/__init__.py - /bots/workers/indexing_worker.py - /bots/xmpp/__init__.py - /bots/xmpp/client.py - /rag/services/qdrant_service.py - /rag/services/giga_client.py - /rag/services/embedding_service.py - /rag/services/reranker_service.py - /rag/services/__init__.py - /rag/services/file_service.py - /rag/services/postgres_service.py - /rag/services/kb_service.py - /rag/functions/check_spelling.py - /rag/functions/__init__.py - /rag/functions/extract_metrics.py - /rag/functions/generate_document.py - /rag/functions/expand_query.py - /rag/functions/critique_answer.py - /rag/functions/file_processor.py - /rag/functions/check_consistency.py - /rag/functions/summarize_document.py - /rag/functions/rerank_context.py - /rag/functions/intent_classify.py - /rag/utils/__init__.py - /rag/utils/layout_converter.py - /rag/utils/text_utils.py - /rag/utils/arg_parser.py - /rag/utils/config_loader.py - /rag/utils/logger.py - /rag/utils/web_utils.py
2026-06-30 10:33:28 +00:00
parent ea0d42de9c
commit 63900feece
45 changed files with 0 additions and 265 deletions
--- a/rag/functions/init.py
+++ b/rag/functions/init.py
@@ -0,0 +1,15 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Пакет functions – независимые чистые функции без состояния.
+Каждая функция решает одну конкретную задачу:
+- intent_classify – классификация намерений,
+- expand_query – расширение запроса,
+- extract_metrics – извлечение KPI,
+- summarize_document – суммаризация,
+- check_consistency – проверка противоречий,
+- check_spelling – проверка орфографии,
+- critique_answer – самокритика,
+- rerank_context – переранжирование контекста,
+- file_processor – отправка файлов и хирургическая замена,
+- generate_document – генерация по шаблону.
+"""
--- a/rag/functions/check_consistency.py
+++ b/rag/functions/check_consistency.py
@@ -0,0 +1,66 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Модуль проверки противоречий между несколькими фрагментами текста.
+Анализирует логические, числовые и терминологические расхождения.
+
+АДАПТАЦИЯ: теперь функция принимает промпт как аргумент.
+"""
+
+import logging
+from typing import List
+from core.services.giga_client import GigaClient
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+async def check_consistency(
+    giga: GigaClient,
+    chunks: List[str],
+    query: str,
+    prompt_text: str,
+    bot_config,
+) -> str:
+    """
+    Проверяет, есть ли противоречия между переданными фрагментами.
+
+    Аргументы:
+        giga (GigaClient): клиент GigaChat
+        chunks (List[str]): список текстовых фрагментов (минимум 2)
+        query (str): исходный вопрос пользователя
+        prompt_text (str): содержимое промпта проверки согласованности
+        bot_config (BotConfig): объект конфигурации
+
+    Возвращает:
+        str: "[OK]" или "[CONFLICT] ..." с описанием
+    """
+    if len(chunks) < 2:
+        return "Недостаточно фрагментов для проверки (нужно минимум 2)."
+    if not prompt_text:
+        logger.warning("Промпт проверки согласованности не загружен")
+        return "Промпт проверки согласованности не загружен."
+
+    cons_cfg = getattr(bot_config, 'consistency', {})
+    temperature = cons_cfg.get('temperature', 0.1)
+    max_fragments = cons_cfg.get('max_fragments', 5)
+
+    if len(chunks) > max_fragments:
+        logger.debug(f"Ограничиваем количество фрагментов с {len(chunks)} до {max_fragments}")
+        chunks = chunks[:max_fragments]
+
+    combined = "\n\n---\n\n".join(
+        [f"Фрагмент {i+1}:\n{chunk}" for i, chunk in enumerate(chunks)]
+    )
+    full_prompt = f"{prompt_text}\n\nЗапрос: {query}\n\nФрагменты:\n{combined}"
+
+    try:
+        response = await giga.chat(
+            history=[],
+            query=full_prompt,
+            system_prompt=None,
+            file_id=None,
+            temperature=temperature
+        )
+        return response.strip()
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка проверки согласованности: {e}", exc_info=True)
+        return "Ошибка при проверке противоречий."
--- a/rag/functions/check_spelling.py
+++ b/rag/functions/check_spelling.py
@@ -0,0 +1,135 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Модуль проверки орфографии и пунктуации в тексте документа.
+Разбивает документ на чанки, обрабатывает каждый чанк через GigaChat,
+собирает словарь замен (старое -> новое) и список изменений.
+
+АДАПТАЦИЯ: теперь функция принимает промпт и конфиг как аргументы.
+"""
+
+import asyncio
+import logging
+import re
+from core.utils.text_utils import split_into_chunks
+from core.services.giga_client import GigaClient
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+async def check_spelling(
+    giga: GigaClient,
+    original_text: str,
+    prompt_text: str,
+    config,
+) -> tuple[dict, list[str]]:
+    """
+    Проверяет орфографию документа, возвращает замены и список изменений.
+
+    Аргументы:
+        giga (GigaClient): клиент GigaChat
+        original_text (str): исходный текст документа
+        prompt_text (str): содержимое промпта проверки орфографии
+        config (BotConfig): объект конфигурации
+
+    Возвращает:
+        tuple: (словарь_замен, список_изменений_в_виде_строк)
+        В случае, если парсинг изменений не удался, возвращается:
+        ({"_raw": сырой_ответ_LLM}, ["Сообщение для пользователя"])
+    """
+    if not prompt_text:
+        logger.error("Промпт проверки орфографии не загружен")
+        return {}, ["❌ Промпт проверки орфографии не загружен."]
+
+    # Параметры чанкинга из конфига
+    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
+
+    # Разбиваем текст на чанки
+    chunks = split_into_chunks(
+        original_text,
+        chunk_size_tokens=chunk_size_tokens,
+        overlap_tokens=overlap_tokens,
+        approx_chunk_chars=approx_chunk_chars,
+        approx_overlap_chars=approx_overlap_chars,
+        strategy="recursive_split_by_sentences"
+    )
+    logger.info(f"Разбито на {len(chunks)} чанков для проверки орфографии")
+
+    all_replacements = {}
+    all_changes = []
+    temperature = getattr(config, 'spellcheck_temperature', 0.1)
+
+    # Обрабатываем каждый чанк
+    for idx, chunk in enumerate(chunks):
+        logger.info(f"Обработка чанка {idx+1}/{len(chunks)}")
+        full_prompt = f"{prompt_text}\n\nТЕКСТ ДЛЯ ПРОВЕРКИ (часть {idx+1} из {len(chunks)}):\n{chunk}"
+
+        try:
+            response = await giga.chat(
+                history=[],
+                query=full_prompt,
+                system_prompt=None,
+                file_id=None,
+                temperature=temperature
+            )
+
+            corrected_match = re.search(r'\[CORRECTED\](.*?)\[/CORRECTED\]', response, re.DOTALL)
+            changes_match = re.search(r'\[CHANGES\](.*?)\[/CHANGES\]', response, re.DOTALL)
+
+            if changes_match:
+                changes_text = changes_match.group(1).strip()
+                for line in changes_text.split('\n'):
+                    line = line.strip()
+                    if not line or line.startswith('#'):
+                        continue
+
+                    patterns = [
+                        r'было\s*["«](.+?)["»]\s*[→-]>\s*стало\s*["«](.+?)["»]',
+                        r'было\s*:\s*["«](.+?)["»]\s*[→-]>\s*стало\s*:\s*["«](.+?)["»]',
+                        r'было\s*["«](.+?)["»]\s*[→-]>\s*(.+)',
+                        r'было\s*:\s*(.+?)\s*[→-]>\s*стало\s*:\s*(.+)',
+                        r'было\s*(.+?)\s*[→-]>\s*стало\s*(.+)'
+                    ]
+                    match = None
+                    for pattern in patterns:
+                        match = re.search(pattern, line, re.IGNORECASE)
+                        if match:
+                            old, new = match.group(1).strip(), match.group(2).strip()
+                            break
+
+                    if match:
+                        all_replacements[old] = new
+                        all_changes.append(f'было "{old}" → стало "{new}"')
+                    else:
+                        all_changes.append(line)
+
+            # Если список изменений не распарсился, но есть исправленный текст
+            if corrected_match and (not changes_match or not changes_match.group(1).strip()):
+                logger.warning(f"Не удалось распарсить список изменений для чанка {idx+1}, возвращаем сырой ответ")
+                return {"_raw": response}, [
+                    f"⚠️ Не удалось распарсить список изменений (чанк {idx+1}). Вот сырой ответ LLM:\n{response}"
+                ]
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при проверке чанка {idx+1}: {e}", exc_info=True)
+            all_changes.append(f"⚠️ Ошибка в части {idx+1}: {e}")
+
+        await asyncio.sleep(0.5)
+
+    # Удаляем дубликаты
+    unique_replacements = {}
+    unique_changes = []
+    seen = set()
+    for old, new in all_replacements.items():
+        key = f"{old}→{new}"
+        if key not in seen:
+            seen.add(key)
+            unique_replacements[old] = new
+    for change in all_changes:
+        if change not in seen:
+            seen.add(change)
+            unique_changes.append(change)
+
+    return unique_replacements, unique_changes
--- a/rag/functions/critique_answer.py
+++ b/rag/functions/critique_answer.py
@@ -0,0 +1,68 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Модуль самокритики: оценивает качество сгенерированного ответа.
+Проверяет соответствие источнику, отсутствие галлюцинаций, соблюдение стиля и логику.
+
+АДАПТАЦИЯ: теперь функция принимает промпт как аргумент.
+"""
+
+import logging
+import re
+from core.services.giga_client import GigaClient
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+async def critique_answer(
+    giga: GigaClient,
+    query: str,
+    context: str,
+    answer: str,
+    prompt_text: str,
+    bot_config,
+) -> bool:
+    """
+    Оценивает ответ, возвращает True, если ответ приемлем, иначе False.
+
+    Аргументы:
+        giga (GigaClient): клиент GigaChat
+        query (str): исходный вопрос пользователя
+        context (str): контекст из базы знаний
+        answer (str): сгенерированный ответ
+        prompt_text (str): содержимое промпта самокритики
+        bot_config (BotConfig): объект конфигурации
+
+    Возвращает:
+        bool: True если ответ хороший, False если есть замечания
+    """
+    if not prompt_text:
+        logger.debug("Промпт самокритики не загружен, пропускаем проверку")
+        return True
+
+    crit_cfg = getattr(bot_config, 'critique', {})
+    temperature = crit_cfg.get('temperature', 0.1)
+    if isinstance(temperature, dict):
+        temperature = 0.1
+
+    full_prompt = f"{prompt_text}\n\nВопрос: {query}\nКонтекст:\n{context}\nОтвет:\n{answer}"
+
+    try:
+        response = await giga.chat(
+            history=[],
+            query=full_prompt,
+            system_prompt=None,
+            file_id=None,
+            temperature=temperature
+        )
+        verdict = response.strip()
+
+        if re.search(r'\[OK\]|ПРИЕМЛЕМ', verdict, re.IGNORECASE):
+            return True
+        elif re.search(r'\[ISSUES\]', verdict, re.IGNORECASE):
+            return False
+        else:
+            logger.warning(f"Самокритика вернула неопределённый ответ: {verdict[:200]}")
+            return True
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка самокритики: {e}", exc_info=True)
+        return True  # При ошибке пропускаем проверку
--- a/rag/functions/expand_query.py
+++ b/rag/functions/expand_query.py
@@ -0,0 +1,76 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Модуль расширения запроса ключевыми словами.
+Добавляет синонимы, аббревиатуры и связанные термины для увеличения релевантности.
+
+АДАПТАЦИЯ: теперь функция принимает промпт как аргумент.
+"""
+
+import logging
+import time
+from core.services.giga_client import GigaClient
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+_expand_cache = {}
+_CACHE_TTL = 300
+
+
+async def expand_query(
+    giga: GigaClient,
+    query: str,
+    prompt_text: str,
+    bot_config,
+) -> str:
+    """
+    Расширяет исходный запрос пользователя набором ключевых слов.
+
+    Аргументы:
+        giga (GigaClient): клиент GigaChat
+        query (str): исходный запрос
+        prompt_text (str): содержимое промпта расширения
+        bot_config (BotConfig): объект конфигурации
+
+    Возвращает:
+        str: расширенный запрос или исходный, если расширение не удалось
+    """
+    if not prompt_text:
+        logger.debug("Промпт расширения пуст, возвращаем исходный запрос")
+        return query
+
+    cache_key = query.strip().lower()
+    now = time.time()
+    if cache_key in _expand_cache:
+        cached_time, cached_result = _expand_cache[cache_key]
+        if now - cached_time < _CACHE_TTL:
+            logger.debug(f"Кэш расширения: '{cache_key}' -> '{cached_result}'")
+            return cached_result
+        else:
+            del _expand_cache[cache_key]
+
+    expand_cfg = getattr(bot_config, 'expand', {})
+    temperature = expand_cfg.get('temperature', 0.1)
+    if isinstance(temperature, dict):
+        temperature = 0.1
+
+    prompt = prompt_text.format(query=query)
+
+    try:
+        response = await giga.chat(
+            history=[],
+            query=prompt,
+            system_prompt=None,
+            file_id=None,
+            temperature=temperature
+        )
+        expanded = response.strip()
+        if expanded and expanded != query:
+            logger.debug(f"Расширенный запрос: {expanded}")
+            _expand_cache[cache_key] = (now, expanded)
+            return expanded
+        else:
+            _expand_cache[cache_key] = (now, query)
+            return query
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка расширения запроса: {e}", exc_info=True)
+        return query
--- a/rag/functions/extract_metrics.py
+++ b/rag/functions/extract_metrics.py
@@ -0,0 +1,84 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Модуль извлечения метрик (KPI) из текста.
+Использует промпт metrics_extract.txt.
+
+АДАПТАЦИЯ: теперь функция принимает промпт как аргумент.
+"""
+
+import json
+import logging
+from typing import List, Dict
+from core.services.giga_client import GigaClient
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+async def extract_metrics(
+    giga: GigaClient,
+    context: str,
+    prompt_text: str,
+    bot_config,
+) -> List[Dict]:
+    """
+    Извлекает числовые показатели, KPI, статистические величины из контекста.
+
+    Аргументы:
+        giga (GigaClient): клиент GigaChat
+        context (str): текст для анализа
+        prompt_text (str): содержимое промпта для извлечения метрик
+        bot_config (BotConfig): объект конфигурации
+
+    Возвращает:
+        List[Dict]: список метрик с полями metric_name, value, unit, period, source_fragment
+    """
+    if not prompt_text:
+        logger.warning("Промпт извлечения метрик пуст")
+        return []
+
+    if not context or len(context) < 20:
+        logger.debug("Контекст слишком короткий для извлечения метрик")
+        return []
+
+    metrics_cfg = getattr(bot_config, 'metrics', {})
+    temperature = metrics_cfg.get('temperature', 0.1)
+    if isinstance(temperature, dict):
+        temperature = 0.1
+
+    full_prompt = f"{prompt_text}\n\nТекст для анализа:\n{context}"
+
+    try:
+        response = await giga.chat(
+            history=[],
+            query=full_prompt,
+            system_prompt=None,
+            file_id=None,
+            temperature=temperature
+        )
+        raw_answer = response.strip()
+
+        # Пытаемся распарсить JSON
+        try:
+            metrics = json.loads(raw_answer)
+            if isinstance(metrics, list):
+                return metrics[:15]
+        except json.JSONDecodeError:
+            # Fallback: построчный разбор
+            logger.debug("Не удалось распарсить JSON, пробуем построчный разбор")
+            lines = raw_answer.split('\n')
+            result = []
+            for line in lines:
+                if ':' in line:
+                    parts = line.split(':', 1)
+                    result.append({
+                        "metric_name": parts[0].strip(),
+                        "value": parts[1].strip(),
+                        "unit": "",
+                        "period": "",
+                        "source_fragment": ""
+                    })
+            return result
+        return []
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка извлечения метрик: {e}", exc_info=True)
+        return []
--- a/rag/functions/file_processor.py
+++ b/rag/functions/file_processor.py
@@ -0,0 +1,169 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Обработка файлов: отправка пользователю через HTTP Upload и хирургическая замена в DOCX.
+Функции: send_file_to_user, handle_ai_file_request.
+
+АДАПТАЦИЯ: эти функции уже работают через HTTP (загружают файлы в ejabberd).
+Они не требуют изменений, так как работают с локальными файлами.
+Но я добавлю комментарии для ясности.
+"""
+
+import asyncio
+import os
+import re
+import shutil
+import time
+import random
+import string
+import logging
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+async def send_file_to_user(bot, msg, file_path, prefix="", suffix=None):
+    """
+    Отправляет файл пользователю через HTTP Upload (XEP-0363).
+
+    Аргументы:
+        bot: экземпляр бота
+        msg: объект XMPP-сообщения
+        file_path: путь к файлу на диске
+        prefix: текст перед ссылкой
+        suffix: суффикс для имени файла
+
+    Возвращает:
+        bool: True при успехе, False при ошибке
+    """
+    if not os.path.exists(file_path):
+        logger.error(f"Файл не найден: {file_path}")
+        return False
+
+    original_name = os.path.basename(file_path)
+    name, ext = os.path.splitext(original_name)
+
+    # Санитизация суффикса (только буквы, цифры, подчёркивание, дефис)
+    if suffix:
+        suffix = re.sub(r'[^a-zA-Zа-яА-ЯёЁ0-9_-]', '', suffix)
+        suffix = suffix.strip('.')
+        if not suffix or suffix == '_':
+            suffix = '_sanitized'
+        if not suffix.startswith('_'):
+            suffix = '_' + suffix
+        new_name = f"{name}{suffix}{ext}"
+        new_path = os.path.join(os.path.dirname(file_path), new_name)
+        os.rename(file_path, new_path)
+        file_path = new_path
+
+    try:
+        # Загружаем файл через XEP-0363 (HTTP Upload)
+        result = await bot.plugin['xep_0363'].upload_file(file_path)
+        if isinstance(result, dict):
+            file_url = result.get('get_url', result.get('url', str(result)))
+        else:
+            file_url = str(result)
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка загрузки файла через XEP-0363: {e}", exc_info=True)
+        error_reply = msg.reply("❌ Не удалось загрузить файл. Проверьте настройки HTTP Upload.")
+        if error_reply:
+            await error_reply.send()
+        return False
+
+    reply = msg.reply(f"{prefix}\n📄 {file_url}")
+    if reply:
+        reply.send()
+    else:
+        logger.error("Не удалось создать reply для ссылки на файл")
+    return True
+
+
+async def handle_ai_file_request(bot, msg, ai_response, user_jid, room_jid=None, body=None, suffix=None):
+    """
+    Обрабатывает теги [SURGICAL_REPLACE], [REWRITE], [FILE] из ответа AI.
+
+    Поддерживает три режима:
+        - SURGICAL: замена текста в существующем DOCX
+        - REWRITE: создание нового DOCX из текста
+        - FILE: создание нового DOCX (общий случай)
+    """
+    key = (user_jid, room_jid) if room_jid is not None else user_jid
+
+    surgical_match = re.search(r'\[SURGICAL_REPLACE\](.*?)\[/SURGICAL_REPLACE\]', ai_response, re.DOTALL)
+    rewrite_match = re.search(r'\[REWRITE\](.*?)\[/REWRITE\]', ai_response, re.DOTALL)
+    file_match = re.search(r'\[FILE\](.*?)\[/FILE\]', ai_response, re.DOTALL)
+
+    # ---- SURGICAL_REPLACE ----
+    if surgical_match:
+        content = surgical_match.group(1).strip()
+        replacements = {}
+        for line in content.split('\n'):
+            line = line.strip()
+            if '|||' in line:
+                old, new = line.split('|||', 1)
+                replacements[old.strip()] = new.strip()
+        if not replacements:
+            reply = msg.reply("⚠️ Не найдено пар 'старое ||| новое' в теге SURGICAL_REPLACE.")
+            if reply:
+                reply.send()
+            return
+
+        original_path = bot._last_file_path.get(key)
+        if not original_path or not os.path.exists(original_path):
+            reply = msg.reply("❌ Нет загруженного документа для замены. Сначала отправьте файл (без !learn).")
+            if reply:
+                reply.send()
+            return
+
+        new_path = await asyncio.to_thread(bot.files.surgical_replace, original_path, replacements)
+        if new_path:
+            await send_file_to_user(bot, msg, new_path, prefix="✅ Замена выполнена:", suffix="surgical")
+            try:
+                os.unlink(new_path)
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"Не удалось удалить временный файл {new_path}: {e}")
+        else:
+            reply = msg.reply("❌ Ошибка при хирургической замене. Проверьте формат документа.")
+            if reply:
+                reply.send()
+        return
+
+    # ---- REWRITE ----
+    if rewrite_match:
+        content = rewrite_match.group(1).strip()
+        title = "Сгенерированный документ"
+        title_match = re.search(r'\[TITLE\](.*?)\[/TITLE\]', ai_response, re.DOTALL)
+        if title_match:
+            title = title_match.group(1).strip()
+        new_path = await asyncio.to_thread(bot.files.create_docx, content, title, user_jid, mode="REWRITE")
+        if new_path:
+            await send_file_to_user(bot, msg, new_path, prefix="📄 Документ создан:", suffix="rewrite")
+            try:
+                os.unlink(new_path)
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"Не удалось удалить временный файл {new_path}: {e}")
+        else:
+            reply = msg.reply("❌ Не удалось создать документ.")
+            if reply:
+                reply.send()
+        return
+
+    # ---- FILE ----
+    if file_match:
+        content = file_match.group(1).strip()
+        title = "Файл"
+        title_match = re.search(r'\[TITLE\](.*?)\[/TITLE\]', ai_response, re.DOTALL)
+        if title_match:
+            title = title_match.group(1).strip()
+        new_path = await asyncio.to_thread(bot.files.create_docx, content, title, user_jid, mode="FILE")
+        if new_path:
+            await send_file_to_user(bot, msg, new_path, prefix="📄 Файл создан:", suffix="file")
+            try:
+                os.unlink(new_path)
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"Не удалось удалить временный файл {new_path}: {e}")
+        else:
+            reply = msg.reply("❌ Не удалось создать файл.")
+            if reply:
+                reply.send()
+        return
+
+    logger.debug(f"Ответ AI не содержит тегов файлов: {ai_response[:200]}")
--- a/rag/functions/generate_document.py
+++ b/rag/functions/generate_document.py
@@ -0,0 +1,180 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Модуль генерации документа по шаблону.
+Заполняет плейсхолдеры {{...}} на основе данных из базы знаний.
+
+АДАПТАЦИЯ: теперь функция принимает промпт и конфиг как аргументы.
+"""
+
+import re
+import asyncio
+import os
+import logging
+import shutil
+from docx import Document
+from core.functions.file_processor import send_file_to_user
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+async def generate_document_from_template(
+    bot,
+    msg,
+    room_jid,
+    template_path,
+    template_name,
+    user_jid,
+    giga,
+    kb,
+    config,
+    prompt_text,
+    temperature=0.1,
+    allow_public=False
+):
+    """
+    Фоновая задача: парсит шаблон, ищет плейсхолдеры {{...}},
+    для каждого делает контекстный поиск в БЗ комнаты, генерирует значение через LLM,
+    заменяет в копии шаблона и отправляет готовый файл в комнату.
+
+    Аргументы:
+        bot: экземпляр бота
+        msg: объект XMPP-сообщения
+        room_jid: JID комнаты
+        template_path: путь к шаблону
+        template_name: имя шаблона
+        user_jid: JID пользователя
+        giga: клиент GigaChat
+        kb: сервис базы знаний
+        config: объект конфигурации
+        prompt_text: содержимое промпта для генерации
+        temperature: температура генерации
+        allow_public: разрешено ли использовать общие знания
+    """
+    logger.info(f"🚀 [ГЕНЕРАЦИЯ] Запущена для шаблона '{template_name}' в комнате {room_jid}")
+
+    try:
+        doc = Document(template_path)
+
+        # Собираем все плейсхолдеры и их контекст
+        placeholders_info = {}
+        for paragraph in doc.paragraphs:
+            for match in re.finditer(r'\{\{([^}]+)\}\}', paragraph.text):
+                ph = match.group(1)
+                if ph not in placeholders_info:
+                    placeholders_info[ph] = paragraph.text
+
+        for table in doc.tables:
+            for row in table.rows:
+                for cell in row.cells:
+                    for match in re.finditer(r'\{\{([^}]+)\}\}', cell.text):
+                        ph = match.group(1)
+                        if ph not in placeholders_info:
+                            placeholders_info[ph] = cell.text
+
+        placeholders = set(placeholders_info.keys())
+        logger.info(f"🔍 [ГЕНЕРАЦИЯ] Найдено плейсхолдеров: {len(placeholders)}")
+
+        if not placeholders:
+            reply = msg.reply(f"❌ В шаблоне '{template_name}' нет плейсхолдеров {{...}}.")
+            if reply:
+                reply.send()
+            return
+
+        generated = {}
+        for ph, surrounding in placeholders_info.items():
+            logger.info(f"📖 [ГЕНЕРАЦИЯ] Обработка плейсхолдера '{ph}'")
+
+            # Формируем поисковый запрос
+            search_query = f"{ph} {surrounding[:100]}"
+            context = await kb.find_relevant_info(search_query, user_jid, room_jid, top_k=20)
+
+            if not context and allow_public:
+                logger.info(f"⚠️ [ГЕНЕРАЦИЯ] Контекст для '{ph}' не найден, используем общие знания")
+                prompt = f"Ты — эксперт. Ответь на вопрос: {ph}. Дай краткое значение, без пояснений."
+                try:
+                    response = await giga.chat(
+                        history=[],
+                        query=prompt,
+                        system_prompt=None,
+                        file_id=None,
+                        temperature=temperature
+                    )
+                    generated[ph] = response.strip()
+                    continue
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"❌ [ГЕНЕРАЦИЯ] Ошибка LLM для '{ph}': {e}")
+                    generated[ph] = "[ошибка]"
+                    continue
+
+            if not context:
+                logger.warning(f"⚠️ [ГЕНЕРАЦИЯ] Нет контекста для '{ph}', и общие знания запрещены")
+                generated[ph] = "не определено"
+                continue
+
+            # Генерация значения на основе контекста
+            prompt = prompt_text.format(ph=ph, context=context)
+            try:
+                response = await giga.chat(
+                    history=[],
+                    query=prompt,
+                    system_prompt=None,
+                    file_id=None,
+                    temperature=temperature
+                )
+                cleaned = re.sub(r'^```\w*\n?|```$', '', response.strip())
+                generated[ph] = cleaned
+                logger.info(f"✅ [ГЕНЕРАЦИЯ] Значение для '{ph}': {generated[ph][:100]}")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"❌ [ГЕНЕРАЦИЯ] Ошибка LLM для '{ph}': {e}", exc_info=True)
+                generated[ph] = "[ошибка]"
+
+        # Замена плейсхолдеров в копии документа
+        temp_dir = config.temp_dir
+        new_path = temp_dir / f"generated_{template_name}_{int(asyncio.get_event_loop().time())}.docx"
+        shutil.copy2(template_path, new_path)
+
+        new_doc = Document(new_path)
+
+        def replace_in_paragraph(paragraph, replacements):
+            full_text = ''.join(run.text for run in paragraph.runs)
+            modified = False
+            for key, value in replacements.items():
+                placeholder = f"{{{{{key}}}}}"
+                if placeholder in full_text:
+                    for run in paragraph.runs:
+                        if placeholder in run.text:
+                            run.text = run.text.replace(placeholder, value)
+                            modified = True
+            if not modified:
+                for key, value in replacements.items():
+                    placeholder = f"{{{{{key}}}}}"
+                    if placeholder in paragraph.text:
+                        paragraph.text = paragraph.text.replace(placeholder, value)
+
+        def walk_document(doc_obj, replacements):
+            for paragraph in doc_obj.paragraphs:
+                replace_in_paragraph(paragraph, replacements)
+            for table in doc_obj.tables:
+                for row in table.rows:
+                    for cell in row.cells:
+                        for paragraph in cell.paragraphs:
+                            replace_in_paragraph(paragraph, replacements)
+
+        walk_document(new_doc, generated)
+        new_doc.save(new_path)
+
+        await send_file_to_user(bot, msg, str(new_path), prefix=f"📄 Сгенерированный документ по шаблону '{template_name}':", suffix="generated")
+
+        try:
+            os.unlink(new_path)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Не удалось удалить временный файл {new_path}: {e}")
+
+        logger.info(f"🏁 [ГЕНЕРАЦИЯ] Завершено для шаблона '{template_name}'")
+
+    except Exception as e:
+        logger.exception(f"💥 [ГЕНЕРАЦИЯ] Критическая ошибка: {e}")
+        if msg:
+            reply = msg.reply(f"❌ Ошибка при генерации документа: {e}")
+            if reply:
+                reply.send()
--- a/rag/functions/intent_classify.py
+++ b/rag/functions/intent_classify.py
@@ -0,0 +1,89 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Модуль классификации намерений пользователя.
+Определяет тип запроса: METRICS, SUMMARY, CONTRADICTION, SURGICAL, GREETING и др.
+
+АДАПТАЦИЯ: теперь функция принимает промпт как аргумент, а не использует глобальный.
+"""
+
+import logging
+import time
+from core.services.giga_client import GigaClient
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Список всех допустимых кодов намерений
+VALID_INTENTS = {
+    "METRICS", "SUMMARY", "CONTRADICTION", "FACT", "PROCEDURE",
+    "COMPARISON", "CALCULATION", "SURGICAL", "GREETING", "TEMPLATE_FILL",
+    "SPELLCHECK"
+}
+
+# Кэш для классификации (in-memory)
+_intent_cache = {}
+_CACHE_TTL = 300  # 5 минут
+
+
+async def classify_intent(
+    giga: GigaClient,
+    query: str,
+    prompt_text: str,
+    bot_config,
+) -> str:
+    """
+    Классифицирует намерение пользователя на основе текста запроса.
+
+    Аргументы:
+        giga (GigaClient): клиент GigaChat
+        query (str): исходный запрос пользователя
+        prompt_text (str): содержимое промпта классификации (передаётся из оркестратора)
+        bot_config (BotConfig): объект конфигурации бота
+
+    Возвращает:
+        str: один из кодов VALID_INTENTS или "GENERAL"
+    """
+    if not prompt_text:
+        logger.warning("Промпт классификации пуст, возвращаем GENERAL")
+        return "GENERAL"
+
+    # Проверка кэша
+    cache_key = query.strip().lower()
+    now = time.time()
+    if cache_key in _intent_cache:
+        cached_time, cached_result = _intent_cache[cache_key]
+        if now - cached_time < _CACHE_TTL:
+            logger.debug(f"Кэш классификации: '{cache_key}' -> {cached_result}")
+            return cached_result
+        else:
+            del _intent_cache[cache_key]
+
+    # Получаем температуру из конфига
+    intent_cfg = getattr(bot_config, 'intent', {})
+    temperature = intent_cfg.get('temperature', 0.1)
+    if isinstance(temperature, dict):
+        temperature = 0.1
+
+    # Формируем полный промпт
+    full_prompt = f"{prompt_text}\n\nВопрос: {query}"
+
+    try:
+        response = await giga.chat(
+            history=[],
+            query=full_prompt,
+            system_prompt=None,
+            file_id=None,
+            temperature=temperature
+        )
+        answer = response.strip().upper()
+
+        if answer in VALID_INTENTS:
+            logger.debug(f"Классификация успешна: {answer}")
+            _intent_cache[cache_key] = (now, answer)
+            return answer
+        else:
+            logger.debug(f"Неизвестный ответ классификатора: {answer}, возвращаем GENERAL")
+            return "GENERAL"
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка классификации намерения: {e}", exc_info=True)
+        return "GENERAL"
--- a/rag/functions/rerank_context.py
+++ b/rag/functions/rerank_context.py
@@ -0,0 +1,80 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Модуль переранжирования контекста: отбирает только те фрагменты,
+которые действительно релевантны вопросу.
+Использует локальный кросс-энкодер.
+
+АДАПТАЦИЯ: теперь функция принимает bot (для доступа к конфигу) и использует RerankerService.
+"""
+
+import logging
+from core.services.reranker_service import RerankerService
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+_reranker = None
+
+
+def get_reranker(bot_config) -> RerankerService:
+    """Возвращает глобальный экземпляр RerankerService (ленивая инициализация)."""
+    global _reranker
+    if _reranker is None:
+        model_name = getattr(bot_config, 'rerank_model', None)
+        device = getattr(bot_config, 'rerank_device', None)
+        _reranker = RerankerService(model_name=model_name, device=device)
+        logger.info(f"RerankerService инициализирован (модель: {model_name or 'default'})")
+    return _reranker
+
+
+async def rerank_context(
+    bot,
+    query: str,
+    context: str,
+    prompt_text: str = None,  # сохранён для обратной совместимости, но не используется
+    bot_config=None,
+) -> str:
+    """
+    Переранжирует контекст, оставляя только релевантные фрагменты.
+    Использует кросс-энкодер вместо LLM.
+
+    Аргументы:
+        bot: экземпляр Bot (для доступа к конфигу) — может быть None, если передан bot_config
+        query: исходный запрос пользователя
+        context: исходный контекст (абзацы, разделённые двойными переносами строки "\n\n")
+        prompt_text: не используется
+        bot_config: объект конфигурации (если bot не передан)
+
+    Возвращает:
+        str: отфильтрованный контекст
+    """
+    if not context:
+        return context
+
+    # Получаем конфиг либо из bot, либо из bot_config
+    if bot is not None and hasattr(bot, 'config'):
+        config = bot.config
+    elif bot_config is not None:
+        config = bot_config
+    else:
+        logger.error("Ни bot, ни bot_config не переданы в rerank_context")
+        return context
+
+    rerank_cfg = getattr(config, 'rerank', {})
+    min_length = rerank_cfg.get('min_length', 5000)
+
+    # Если контекст короткий, переранжирование не требуется
+    if len(context) < min_length:
+        logger.debug(f"Контекст слишком короткий ({len(context)} < {min_length}), пропускаем переранжирование")
+        return context
+
+    # Получаем сервис переранжирования
+    reranker = get_reranker(config)
+
+    try:
+        top_k = rerank_cfg.get('top_k', None)
+        ranked_context = reranker.rerank_context(query, context, top_k=top_k)
+        logger.debug(f"Переранжирование выполнено: исходный контекст {len(context)} символов")
+        return ranked_context
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка при переранжировании: {e}. Возвращаем исходный контекст.")
+        return context
--- a/rag/functions/summarize_document.py
+++ b/rag/functions/summarize_document.py
@@ -0,0 +1,77 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Модуль суммаризации документа.
+Создаёт краткий пересказ, сохраняя ключевые факты и цифры.
+
+АДАПТАЦИЯ: теперь функция принимает промпт как аргумент.
+"""
+
+import logging
+from core.services.giga_client import GigaClient
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+async def summarize_document(
+    giga: GigaClient,
+    text: str,
+    title: str,
+    prompt_text: str,
+    bot_config,
+) -> str:
+    """
+    Суммаризирует документ.
+
+    Аргументы:
+        giga (GigaClient): клиент GigaChat
+        text (str): полный текст документа
+        title (str): название документа
+        prompt_text (str): содержимое промпта суммаризации
+        bot_config (BotConfig): объект конфигурации
+
+    Возвращает:
+        str: краткое изложение документа или сообщение об ошибке
+    """
+    if not prompt_text:
+        logger.error("Промпт суммаризации не загружен")
+        return "Не удалось загрузить промпт для суммаризации."
+
+    summary_cfg = getattr(bot_config, 'summary', {})
+    temperature = summary_cfg.get('temperature', 0.1)
+    max_chars = summary_cfg.get('max_chars', 8000)
+
+    # Обрезаем текст, если он слишком длинный
+    if len(text) > max_chars:
+        # Обрезаем по границам предложений (используем razdel)
+        try:
+            from razdel import sentenize
+            sentences = [sent.text for sent in sentenize(text)]
+        except ImportError:
+            import re
+            sentences = re.split(r'(?<=[.!?])\s+', text)
+
+        truncated = []
+        current_len = 0
+        for sent in sentences:
+            if current_len + len(sent) <= max_chars:
+                truncated.append(sent)
+                current_len += len(sent)
+            else:
+                break
+        text = ' '.join(truncated)
+        logger.warning(f"Текст обрезан до {max_chars} символов по границам предложений")
+
+    full_prompt = f"{prompt_text}\n\nНазвание документа: {title}\nТекст:\n{text}"
+
+    try:
+        response = await giga.chat(
+            history=[],
+            query=full_prompt,
+            system_prompt=None,
+            file_id=None,
+            temperature=temperature
+        )
+        return response.strip()
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка суммаризации: {e}", exc_info=True)
+        return "Не удалось создать суммаризацию."