Add new file

core/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 []