426 lines
21 KiB
Python
426 lines
21 KiB
Python
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||
"""
|
||
Сервис базы знаний (Knowledge Base Service).
|
||
Реализует RAG-пайплайн:
|
||
- Индексация документов (разбиение на чанки, получение эмбеддингов, сохранение в Qdrant и PostgreSQL).
|
||
- Поиск релевантной информации по запросу (семантический поиск в Qdrant с фильтром по room_jid).
|
||
- Управление доступом к документам (личные / глобальные / комнатные).
|
||
- Поддержка обновления версий документов в комнатах (замена по хешу).
|
||
|
||
ВНИМАНИЕ: Поиск работает в двух режимах:
|
||
1. Семантический (dense) — для общих вопросов, использует эмбеддинги GigaChat
|
||
2. Полнотекстовый (keyword) — для точных запросов (пункт 1.1, фразы в кавычках)
|
||
|
||
Использует PostgreSQL (asyncpg) через PostgresService и Qdrant через QdrantService.
|
||
"""
|
||
|
||
import asyncio
|
||
import logging
|
||
import re
|
||
from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
|
||
|
||
# Импорт сервисов
|
||
from core.services.postgres_service import PostgresService
|
||
from core.services.qdrant_service import QdrantService
|
||
from core.services.embedding_service import EmbeddingService
|
||
from core.utils.text_utils import split_into_chunks
|
||
|
||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||
|
||
|
||
class KBService:
|
||
"""
|
||
База знаний: индексация документов, поиск, управление.
|
||
Абстрагирует работу с PostgreSQL и Qdrant для RAG.
|
||
"""
|
||
|
||
def __init__(
|
||
self,
|
||
db: PostgresService,
|
||
qdrant: QdrantService,
|
||
embedding: EmbeddingService,
|
||
collection_name: str,
|
||
chunk_size_tokens: int,
|
||
overlap_tokens: int,
|
||
approx_chunk_chars: int,
|
||
approx_overlap_chars: int,
|
||
):
|
||
"""
|
||
Инициализация KBService.
|
||
|
||
Аргументы:
|
||
db: сервис PostgreSQL (asyncpg)
|
||
qdrant: сервис Qdrant
|
||
embedding: сервис эмбеддингов GigaChat
|
||
collection_name: имя коллекции в Qdrant
|
||
chunk_size_tokens: размер чанка в токенах (для tiktoken)
|
||
overlap_tokens: перекрытие между чанками в токенах
|
||
approx_chunk_chars: запасной размер чанка в символах (если tiktoken недоступен)
|
||
approx_overlap_chars: запасное перекрытие в символах
|
||
"""
|
||
self.db = db
|
||
self.qdrant = qdrant
|
||
self.embedding = embedding
|
||
self.collection_name = collection_name
|
||
self.chunk_size_tokens = chunk_size_tokens
|
||
self.overlap_tokens = overlap_tokens
|
||
self.approx_chunk_chars = approx_chunk_chars
|
||
self.approx_overlap_chars = approx_overlap_chars
|
||
|
||
# ------------------------------------------------------------------
|
||
# Поиск релевантной информации
|
||
# ------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
async def find_relevant_info(self, query: str, user_jid: str, room_jid: str = None, top_k: int = 15) -> str:
|
||
"""
|
||
Находит релевантные фрагменты в БЗ.
|
||
|
||
Режимы поиска:
|
||
- Если запрос содержит номер пункта (например, "1.1") или кавычки —
|
||
используется полнотекстовый поиск (search_keywords)
|
||
- Иначе — семантический поиск (dense через GigaChat эмбеддинги)
|
||
|
||
При ошибке эмбеддинга или пустом результате использует fallback-поиск по source_name.
|
||
|
||
Аргументы:
|
||
query: поисковый запрос пользователя
|
||
user_jid: JID пользователя (для фильтрации личных документов)
|
||
room_jid: JID комнаты (None для личного чата) – для фильтрации комнатных документов
|
||
top_k: количество возвращаемых чанков
|
||
|
||
Возвращает:
|
||
str: строка с объединёнными фрагментами вида "[источник: имя]\nтекст"
|
||
"""
|
||
try:
|
||
# Определяем, является ли запрос "точным"
|
||
# Точный запрос: содержит номер пункта (1.1, 2.3.4) или фразу в кавычках
|
||
is_exact_query = bool(re.search(r'\d+\.\d+', query)) or '"' in query
|
||
|
||
if is_exact_query:
|
||
# РЕЖИМ 1: Полнотекстовый поиск для точных запросов
|
||
logger.debug(f"Используем полнотекстовый поиск для запроса: {query}")
|
||
search_results = self.qdrant.search_keywords(query, user_jid, room_jid, top_k=top_k)
|
||
else:
|
||
# Получаем dense-вектор запроса
|
||
query_vector = await self.embedding.embed(query)
|
||
if query_vector is None:
|
||
logger.error("Не удалось получить dense-эмбеддинг запроса, переключаемся на fallback")
|
||
return await self._fallback_search(query, user_jid, room_jid)
|
||
|
||
# Получаем sparse-вектор запроса (опционально, может быть None)
|
||
sparse_vector = await self.embedding.embed_sparse(query)
|
||
if sparse_vector is None:
|
||
logger.warning("Не удалось получить sparse-вектор запроса, используем только dense-поиск")
|
||
|
||
# Гибридный поиск
|
||
search_results = self.qdrant.search_hybrid(
|
||
dense_vector=query_vector,
|
||
sparse_vector=sparse_vector,
|
||
user_jid=user_jid,
|
||
room_jid=room_jid,
|
||
top_k=top_k
|
||
)
|
||
|
||
if not search_results:
|
||
logger.info(f"По запросу '{query[:50]}' ничего не найдено в Qdrant")
|
||
return await self._fallback_search(query, user_jid, room_jid)
|
||
|
||
# Формируем контекст из найденных чанков
|
||
context_parts = []
|
||
for res in search_results:
|
||
payload = res.get('payload', {})
|
||
source_name = payload.get('source_name', 'Неизвестный источник')
|
||
chunk_text = payload.get('text', '')
|
||
if chunk_text:
|
||
context_parts.append(f"[источник: {source_name}]\n{chunk_text}")
|
||
|
||
context = "\n\n".join(context_parts)
|
||
logger.debug(f"Сформирован контекст длиной {len(context)} символов")
|
||
return context
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.exception(f"Ошибка при поиске в RAG: {e}")
|
||
return await self._fallback_search(query, user_jid, room_jid)
|
||
|
||
async def _fallback_search(self, query: str, user_jid: str, room_jid: str = None) -> str:
|
||
"""
|
||
Полнотекстовый поиск по source_name в PostgreSQL.
|
||
Используется, если Qdrant недоступен или не вернул результатов.
|
||
|
||
Аргументы:
|
||
query: исходный запрос
|
||
user_jid: JID пользователя
|
||
room_jid: JID комнаты (None для личного чата)
|
||
|
||
Возвращает:
|
||
str: строка с информацией о найденных документах
|
||
"""
|
||
if not query or len(query.strip()) < 3:
|
||
return ""
|
||
|
||
# Очищаем запрос от спецсимволов для полнотекстового поиска
|
||
clean_query = re.sub(r'[^\w\s]', ' ', query)
|
||
|
||
try:
|
||
rows = await self.db.fulltext_search(clean_query, user_jid, room_jid)
|
||
if not rows:
|
||
return ""
|
||
|
||
parts = [
|
||
f"[источник: {row['source_name']}]\n(Документ доступен, но текст не проиндексирован в Qdrant. Повторите запрос позже.)"
|
||
for row in rows
|
||
]
|
||
return "\n\n".join(parts)
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"Ошибка при fallback поиске: {e}")
|
||
return ""
|
||
|
||
# ------------------------------------------------------------------
|
||
# Индексация документов
|
||
# ------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
async def add_document(
|
||
self,
|
||
file_name: str,
|
||
file_text: str,
|
||
user_jid: str,
|
||
is_global: bool,
|
||
title: Optional[str] = None,
|
||
metadata: Optional[Dict] = None,
|
||
room_jid: str = None,
|
||
file_hash: str = None,
|
||
update_if_exists: bool = True
|
||
) -> Tuple[int, int]:
|
||
"""
|
||
Индексирует документ в базу знаний.
|
||
|
||
Этапы индексации:
|
||
1. Разбивает текст на чанки
|
||
2. Получает эмбеддинги для каждого чанка через GigaChat
|
||
3. Сохраняет метаданные в PostgreSQL
|
||
4. Сохраняет векторы и payload в Qdrant
|
||
5. Если update_if_exists=True и room_jid задан, проверяет наличие документа
|
||
с таким же source_name в комнате и при изменении хеша заменяет старую версию.
|
||
|
||
Аргументы:
|
||
file_name: исходное имя файла (или URL)
|
||
file_text: извлечённый текст документа
|
||
user_jid: JID владельца документа
|
||
is_global: глобальный ли документ
|
||
title: отображаемое название (если не указано, используется file_name)
|
||
metadata: дополнительные метаданные (сохраняются в JSONB)
|
||
room_jid: JID комнаты (если документ привязан к комнате)
|
||
file_hash: SHA-256 хеш содержимого (для проверки изменений)
|
||
update_if_exists: заменять ли существующий документ в комнате при изменении хеша
|
||
|
||
Возвращает:
|
||
Tuple[int, int]: (doc_id, количество_проиндексированных_чанков)
|
||
"""
|
||
source_name = title if title else file_name
|
||
doc_meta = metadata or {}
|
||
if file_hash:
|
||
doc_meta['file_hash'] = file_hash
|
||
|
||
# --- ОБНОВЛЕНИЕ ДОКУМЕНТА В КОМНАТЕ (замена версии) ---
|
||
if update_if_exists and room_jid and not is_global:
|
||
existing = await self.db.find_document_by_name_and_room(source_name, room_jid)
|
||
if existing:
|
||
old_doc_id = existing['id']
|
||
old_hash = existing.get('file_hash')
|
||
if file_hash and old_hash == file_hash:
|
||
logger.info(f"Документ {source_name} не изменился (хеш совпадает), пропускаем индексацию")
|
||
return old_doc_id, 0
|
||
# Удаляем старый документ из Qdrant и PostgreSQL
|
||
logger.info(f"Обновление документа {source_name} в комнате {room_jid}: удаляем старую версию doc_id={old_doc_id}")
|
||
self.qdrant.delete_by_doc_id(old_doc_id)
|
||
async with self.db.pool.acquire() as conn:
|
||
await conn.execute("DELETE FROM document_access WHERE doc_id = $1", old_doc_id)
|
||
await conn.execute("DELETE FROM documents WHERE id = $1", old_doc_id)
|
||
|
||
# --- СОЗДАНИЕ ЗАПИСИ В POSTGRESQL ---
|
||
doc_id = await self.db.add_document(
|
||
source_name=source_name,
|
||
owner_jid=user_jid,
|
||
is_global=is_global,
|
||
collection_name=self.collection_name,
|
||
metadata=doc_meta,
|
||
room_jid=room_jid,
|
||
file_hash=file_hash
|
||
)
|
||
|
||
# --- РАЗБИЕНИЕ НА ЧАНКИ ---
|
||
chunks = split_into_chunks(
|
||
file_text,
|
||
chunk_size_tokens=self.chunk_size_tokens,
|
||
overlap_tokens=self.overlap_tokens,
|
||
approx_chunk_chars=self.approx_chunk_chars,
|
||
approx_overlap_chars=self.approx_overlap_chars,
|
||
strategy="recursive_split_by_sentences"
|
||
)
|
||
if not chunks:
|
||
return doc_id, 0
|
||
|
||
# --- ПАКЕТНОЕ ПОЛУЧЕНИЕ ЭМБЕДДИНГОВ (dense + sparse) ---
|
||
dense_vectors = await self.embedding.embed_batch(chunks)
|
||
if dense_vectors is None or len(dense_vectors) != len(chunks):
|
||
logger.error(f"Не удалось получить dense-эмбеддинги для документа {doc_id}")
|
||
return doc_id, 0
|
||
|
||
sparse_vectors = await self.embedding.embed_sparse_batch(chunks)
|
||
# sparse_vectors может быть None или короче, но мы продолжим (sparse опционально)
|
||
|
||
# --- СОХРАНЕНИЕ ЧАНКОВ В QDRANT ---
|
||
chunk_count = 0
|
||
for idx, chunk in enumerate(chunks):
|
||
dense_vec = dense_vectors[idx] if idx < len(dense_vectors) else None
|
||
if dense_vec is None:
|
||
logger.error(f"Нет dense-вектора для чанка {idx}, пропускаем")
|
||
continue
|
||
|
||
sparse_vec = None
|
||
if sparse_vectors and idx < len(sparse_vectors):
|
||
sparse_vec = sparse_vectors[idx]
|
||
|
||
payload = {
|
||
"doc_id": doc_id,
|
||
"user_jid": user_jid,
|
||
"is_global": is_global,
|
||
"chunk_index": idx,
|
||
"text": chunk,
|
||
"source_name": source_name,
|
||
"room_jid": room_jid if room_jid else "",
|
||
}
|
||
await asyncio.to_thread(
|
||
self.qdrant.add_chunk,
|
||
dense=dense_vec,
|
||
sparse=sparse_vec,
|
||
payload=payload
|
||
)
|
||
chunk_count += 1
|
||
|
||
# --- ДЛЯ ЛИЧНЫХ ДОКУМЕНТОВ ПРЕДОСТАВЛЯЕМ ДОСТУП ВЛАДЕЛЬЦУ ---
|
||
if not is_global and not room_jid:
|
||
await self.db.add_access(doc_id, user_jid)
|
||
|
||
logger.info(f"Документ {source_name} (doc_id={doc_id}) проиндексирован, чанков: {chunk_count}")
|
||
return doc_id, chunk_count
|
||
|
||
# ------------------------------------------------------------------
|
||
# Получение списков документов
|
||
# ------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
async def get_available_sources(self, user_jid: str, room_jid: str = None) -> List[str]:
|
||
"""
|
||
Возвращает список названий документов (source_name), доступных пользователю в данном контексте.
|
||
|
||
Аргументы:
|
||
user_jid: JID пользователя
|
||
room_jid: JID комнаты (None для личного чата)
|
||
|
||
Возвращает:
|
||
List[str]: список названий
|
||
"""
|
||
async with self.db.pool.acquire() as conn:
|
||
if room_jid:
|
||
rows = await conn.fetch(
|
||
"SELECT source_name FROM documents WHERE room_jid = $1 ORDER BY source_name",
|
||
room_jid
|
||
)
|
||
else:
|
||
rows = await conn.fetch(
|
||
"SELECT source_name FROM documents WHERE (owner_jid = $1 OR is_global = TRUE) AND room_jid IS NULL ORDER BY source_name",
|
||
user_jid
|
||
)
|
||
return [row['source_name'] for row in rows]
|
||
|
||
async def get_sources_with_type(self, user_jid: str, room_jid: str = None) -> List[Dict[str, Any]]:
|
||
"""
|
||
Возвращает список документов с указанием, является ли документ глобальным.
|
||
Используется командой !kb для раздельного отображения глобальных и локальных документов.
|
||
|
||
Аргументы:
|
||
user_jid: JID пользователя
|
||
room_jid: JID комнаты (None для личного чата)
|
||
|
||
Возвращает:
|
||
List[Dict[str, Any]]: список словарей [{"source_name": ..., "is_global": bool}]
|
||
"""
|
||
async with self.db.pool.acquire() as conn:
|
||
if room_jid:
|
||
rows = await conn.fetch(
|
||
"SELECT source_name, is_global FROM documents WHERE room_jid = $1 ORDER BY source_name",
|
||
room_jid
|
||
)
|
||
else:
|
||
rows = await conn.fetch(
|
||
"SELECT source_name, is_global FROM documents WHERE (owner_jid = $1 OR is_global = TRUE) AND room_jid IS NULL ORDER BY source_name",
|
||
user_jid
|
||
)
|
||
return [{"source_name": row['source_name'], "is_global": row['is_global']} for row in rows]
|
||
|
||
# ------------------------------------------------------------------
|
||
# Очистка баз знаний
|
||
# ------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
async def clear_user_kb(self, user_jid: str) -> None:
|
||
"""
|
||
Удаляет все личные документы пользователя (не глобальные и не комнатные).
|
||
|
||
Аргументы:
|
||
user_jid: JID пользователя
|
||
"""
|
||
async with self.db.pool.acquire() as conn:
|
||
rows = await conn.fetch(
|
||
"SELECT id FROM documents WHERE owner_jid = $1 AND is_global = FALSE AND room_jid IS NULL",
|
||
user_jid
|
||
)
|
||
doc_ids = [row['id'] for row in rows]
|
||
|
||
# Удаляем из Qdrant
|
||
for doc_id in doc_ids:
|
||
self.qdrant.delete_by_doc_id(doc_id)
|
||
|
||
# Удаляем из PostgreSQL (используем ANY для массового удаления)
|
||
if doc_ids:
|
||
async with self.db.pool.acquire() as conn:
|
||
await conn.execute("DELETE FROM document_access WHERE doc_id = ANY($1)", doc_ids)
|
||
await conn.execute("DELETE FROM documents WHERE id = ANY($1)", doc_ids)
|
||
|
||
logger.info(f"Личная БЗ пользователя {user_jid} очищена (документов: {len(doc_ids)})")
|
||
|
||
async def clear_room_kb(self, room_jid: str) -> None:
|
||
"""
|
||
Удаляет все документы указанной комнаты.
|
||
|
||
Аргументы:
|
||
room_jid: JID комнаты
|
||
"""
|
||
async with self.db.pool.acquire() as conn:
|
||
rows = await conn.fetch("SELECT id FROM documents WHERE room_jid = $1", room_jid)
|
||
doc_ids = [row['id'] for row in rows]
|
||
|
||
for doc_id in doc_ids:
|
||
self.qdrant.delete_by_doc_id(doc_id)
|
||
|
||
if doc_ids:
|
||
async with self.db.pool.acquire() as conn:
|
||
await conn.execute("DELETE FROM documents WHERE id = ANY($1)", doc_ids)
|
||
|
||
logger.info(f"Комнатная БЗ {room_jid} очищена (документов: {len(doc_ids)})")
|
||
|
||
async def clear_global_kb(self) -> None:
|
||
"""
|
||
Удаляет все глобальные документы.
|
||
"""
|
||
async with self.db.pool.acquire() as conn:
|
||
rows = await conn.fetch("SELECT id FROM documents WHERE is_global = TRUE")
|
||
doc_ids = [row['id'] for row in rows]
|
||
|
||
for doc_id in doc_ids:
|
||
self.qdrant.delete_by_doc_id(doc_id)
|
||
|
||
if doc_ids:
|
||
async with self.db.pool.acquire() as conn:
|
||
await conn.execute("DELETE FROM documents WHERE id = ANY($1)", doc_ids)
|
||
|
||
logger.info("Глобальная БЗ очищена") |