Update 3 files

- /rag/intent_router.py
- /rag/query_processor.py
- /rag/history_manager.py

rag/query_processor.py

@@ -9,14 +9,14 @@ import logging
 import re
 from typing import Optional, Dict, List, Any
 
-from .services.giga_client import GigaClient
-from .services.kb_service import KBService
-from .functions.expand_query import expand_query
-from .functions.rerank_context import rerank_context
-from .functions.critique_answer import critique_answer
-from .utils.text_utils import count_tokens
-from .prompt_builder import PromptBuilder
-from .config_models import AppConfig
+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
+from core.prompt_builder import PromptBuilder
+from core.config_models import AppConfig
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -32,12 +32,12 @@ class QueryProcessor:
         kb: KBService,
         config: AppConfig,
         default_prompts: Optional[Dict[str, str]] = None
-    ):
-        self.giga = giga
-        self.kb = kb
-        self.config = config
-        self.default_prompts = default_prompts or {}
-        self.prompt_builder = PromptBuilder(config)
+    ) -> None:
+        self.giga: GigaClient = giga
+        self.kb: KBService = kb
+        self.config: AppConfig = config
+        self.default_prompts: Dict[str, str] = default_prompts or {}
+        self.prompt_builder: PromptBuilder = PromptBuilder(config)
 
     async def process(
         self,
@@ -52,18 +52,31 @@ class QueryProcessor:
     ) -> 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
+
+        Возвращает:
+            Словарь с ключами 'answer', 'context', 'sources', 'confidence'
         """
         # 1. Расширение запроса
-        expanded = await expand_query(
+        expanded: str = 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
+        search_query: str = expanded if expanded and expanded != query else query
 
         # 2. Поиск релевантного контекста в базе знаний
-        context = await self.kb.find_relevant_info(
+        context: str = await self.kb.find_relevant_info(
             search_query, user_jid, room_jid,
             top_k=getattr(self.config, 'rag_default_top_k', 30)
         )
@@ -71,20 +84,20 @@ class QueryProcessor:
 
         # 3. Обрезка контекста по токенам
         if context:
-            context_tokens = count_tokens(context)
+            context_tokens: int = 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)
+                max_context_chars: int = 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)
+        rerank_min_length: int = getattr(self.config, 'rerank_min_length', 5000)
         if intent != "FACT" and len(context) > rerank_min_length:
             context = await rerank_context(
                 bot=None,
@@ -94,8 +107,8 @@ class QueryProcessor:
                 bot_config=self.config
             )
 
-        # 5. Формирование промта с помощью PromptBuilder (динамические few-shot, сэндвич)
-        extra_instructions = ""
+        # 5. Формирование промта с помощью PromptBuilder
+        extra_instructions: str = ""
         if intent in ("CALCULATION", "PROCEDURE"):
             extra_instructions = (
                 "Пожалуйста, покажи пошаговое решение перед итоговым ответом. "
@@ -103,13 +116,11 @@ class QueryProcessor:
                 "После всех шагов дай итоговый ответ."
             )
 
-        # Если synthesis_template задан, добавим его в extra_instructions (но PromptBuilder уже использует стандартные инструкции)
-        synthesis_template = prompts.get('synthesis', '')
+        synthesis_template: str = prompts.get('synthesis', '')
         if synthesis_template and not extra_instructions:
-            # Если есть кастомный шаблон, используем его как дополнительную инструкцию
             extra_instructions = synthesis_template.format(context=context, query=query) if '{context}' in synthesis_template else synthesis_template
 
-        prompt = self.prompt_builder.build_prompt(
+        prompt: str = self.prompt_builder.build_prompt(
             query=query,
             intent=intent,
             context=context,
@@ -119,21 +130,21 @@ class QueryProcessor:
         )
         logger.debug(f"Сформированный промт (первые 500 символов): {prompt[:500]}")
 
-        # 6. Генерация ответа (без отдельной передачи истории, она уже в промте)
-        answer = await self.giga.chat(
-            history=[],  # история уже в промте
+        # 6. Генерация ответа
+        answer: str = await self.giga.chat(
+            history=[],
             query=prompt,
-            system_prompt=None,  # системный промпт тоже в промте
+            system_prompt=None,
             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', '')
+            critique_prompt: str = prompts.get('critique', '')
             if critique_prompt:
                 logger.debug("Запуск самокритики")
-                is_ok = await critique_answer(
+                is_ok: bool = await critique_answer(
                     giga=self.giga,
                     query=query,
                     context=context,
@@ -143,7 +154,6 @@ class QueryProcessor:
                 )
                 if not is_ok:
                     logger.warning("Ответ не прошёл самокритику, перегенерация")
-                    # Перегенерируем с тем же промтом
                     answer = await self.giga.chat(
                         history=[],
                         query=prompt,
@@ -151,7 +161,6 @@ class QueryProcessor:
                         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,
@@ -163,7 +172,7 @@ class QueryProcessor:
                         answer = "⚠️ Извините, я не уверен в точности ответа. Проверьте данные."
 
         # 8. Извлечение источников
-        sources = []
+        sources: List[str] = []
         if context:
             for match in re.finditer(r'\[источник:\s*([^\]]+)\]', context):
                 sources.append(match.group(1))