Files
fckbot/rag/rag_server.py
2026-06-30 09:47:37 +00:00

379 lines
15 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
RAG-сервер отдельный HTTP-сервис для обработки RAG-запросов.
Предоставляет API для выполнения RAG-запросов и индексации документов.
Этот сервер запускается как отдельный процесс и может обслуживать
несколько ботов и других систем одновременно.
ИСПОЛЬЗУЕТ: FastAPI для создания REST API и Uvicorn для запуска.
ИСТОРИЯ ХРАНИТСЯ НА СЕРВЕРЕ (в PostgreSQL).
"""
import logging
import os
import sys
from pathlib import Path
from typing import Optional, Dict, List, Any
# Добавляем путь к core, если запускаем из корня проекта
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel, Field
import uvicorn
# Импортируем наши модули
from core.utils.config_loader import BotConfig
from core.utils.logger import setup_logging
from core.services.postgres_service import PostgresService
from core.services.qdrant_service import QdrantService
from core.services.embedding_service import EmbeddingService
from core.services.kb_service import KBService
from core.services.giga_client import GigaClient
from core.services.file_service import FileService
from core.rag_orchestrator import RAGOrchestrator
logger = logging.getLogger(__name__)
# ============================================================
# МОДЕЛИ ДАННЫХ (Pydantic) ДЛЯ API
# ============================================================
class QueryRequest(BaseModel):
"""
Модель запроса к RAG-серверу на выполнение RAG-запроса.
ИСТОРИЯ НЕ ПЕРЕДАЁТСЯ сервер получает её из БД.
"""
query: str = Field(..., description="Текст запроса пользователя")
user_jid: str = Field(..., description="JID пользователя (без ресурса)")
room_jid: Optional[str] = Field(None, description="JID комнаты (None для личного чата)")
# history: List[Dict[str, str]] = Field(...) # УБРАНО!
prompts: Dict[str, str] = Field(
default_factory=dict,
description="Словарь промптов (system, synthesis, intent, expand, critique и т.д.)"
)
intent_override: Optional[str] = Field(None, description="Принудительное переопределение намерения")
last_file_path: Optional[str] = Field(None, description="Путь к последнему загруженному файлу")
last_file_text: Optional[str] = Field(None, description="Текст последнего загруженного файла")
class QueryResponse(BaseModel):
"""Модель ответа RAG-сервера на RAG-запрос."""
answer: str = Field(..., description="Итоговый ответ")
intent: str = Field(default="GENERAL", description="Распознанное намерение")
context: Optional[str] = Field(None, description="Использованный контекст (для отладки)")
sources: List[str] = Field(default_factory=list, description="Список источников")
confidence: Optional[float] = Field(None, description="Оценка уверенности (0-1)")
error: Optional[str] = Field(None, description="Сообщение об ошибке, если есть")
class IndexRequest(BaseModel):
"""Модель запроса на индексацию документа."""
file_name: str = Field(..., description="Исходное имя файла")
file_text: str = Field(..., description="Извлечённый текст документа")
user_jid: str = Field(..., description="JID владельца документа")
room_jid: Optional[str] = Field(None, description="JID комнаты (если документ комнатный)")
is_global: bool = Field(False, description="Глобальный ли документ")
title: Optional[str] = Field(None, description="Отображаемое название")
metadata: Optional[Dict[str, Any]] = Field(None, description="Дополнительные метаданные")
file_hash: Optional[str] = Field(None, description="SHA-256 хеш содержимого")
update_if_exists: bool = Field(True, description="Заменять ли существующий документ")
class IndexResponse(BaseModel):
"""Модель ответа на индексацию."""
doc_id: Optional[int] = Field(None, description="Идентификатор документа в БД")
chunk_count: int = Field(0, description="Количество проиндексированных чанков")
error: Optional[str] = Field(None, description="Сообщение об ошибке, если есть")
# ============================================================
# ГЛОБАЛЬНЫЙ ОРКЕСТРАТОР (инициализируется один раз при старте)
# ============================================================
_orchestrator: Optional[RAGOrchestrator] = None
_config: Optional[BotConfig] = None
def get_orchestrator() -> RAGOrchestrator:
"""Возвращает экземпляр RAGOrchestrator (инициализирует при первом вызове)."""
global _orchestrator
if _orchestrator is None:
raise RuntimeError("RAGOrchestrator не инициализирован. Сервер не запущен корректно.")
return _orchestrator
def init_orchestrator(config: BotConfig) -> RAGOrchestrator:
"""Инициализирует все сервисы и создаёт RAGOrchestrator."""
global _orchestrator, _config
_config = config
logger.info("Инициализация RAG-сервера...")
# ---- 1. Инициализация сервисов ----
# PostgreSQL (история, документы)
db = PostgresService(
host=config.db_host,
port=config.db_port,
user=config.db_user,
password=config.db_password,
db_name=config.db_name
)
# Qdrant (векторный поиск)
qdrant = QdrantService(
host=config.qdrant_host,
port=config.qdrant_port,
grpc_port=config.qdrant_grpc_port,
collection_name=config.qdrant_collection,
vector_size=config.qdrant_vector_size,
distance=config.qdrant_distance,
prefer_grpc=False
)
# Эмбеддинги (GigaChat)
embedding = EmbeddingService(
api_key=config.gigachat_api_key,
model=config.embedding_model,
timeout=config.embedding_timeout,
cache_size=config.embedding_cache_size,
verify_ssl=config.embedding_verify_ssl
)
# База знаний (индексация, поиск)
kb = KBService(
db=db,
qdrant=qdrant,
embedding=embedding,
collection_name=config.qdrant_collection,
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
)
# GigaChat клиент (генерация)
giga = GigaClient(
api_key=config.gigachat_api_key,
model=config.ai_model,
temperature=config.ai_temperature,
timeout=config.ai_timeout,
verify_ssl=False
)
# Файловый сервис (извлечение текста)
files = FileService(config)
# ---- 2. Создание оркестратора ----
# Загружаем дефолтные промпты (опционально)
default_prompts = {}
system_prompt_path = getattr(config, 'system_prompt_file', None)
if system_prompt_path and system_prompt_path.exists():
try:
with open(system_prompt_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
default_prompts['system'] = f.read()
except Exception as e:
logger.warning(f"Не удалось загрузить системный промпт: {e}")
orchestrator = RAGOrchestrator(
db=db,
qdrant=qdrant,
embedding=embedding,
kb=kb,
giga=giga,
files=files,
config=config,
default_prompts=default_prompts
)
_orchestrator = orchestrator
logger.info("RAG-сервер успешно инициализирован")
return orchestrator
# ============================================================
# FASTAPI ПРИЛОЖЕНИЕ
# ============================================================
app = FastAPI(
title="RAG-сервер",
description="Единый сервис для RAG-обработки запросов и индексации документов",
version="1.0.0"
)
# Разрешаем CORS для возможности запросов с других доменов (для тестов)
app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=["*"],
allow_credentials=True,
allow_methods=["*"],
allow_headers=["*"],
)
@app.on_event("startup")
async def startup_event():
"""Подключаемся к БД при старте сервера."""
if _orchestrator is None:
logger.error("Оркестратор не инициализирован.")
else:
try:
await _orchestrator.db.connect()
logger.info("Подключение к PostgreSQL установлено")
except Exception as e:
logger.error(f"Ошибка подключения к PostgreSQL: {e}")
@app.on_event("shutdown")
async def shutdown_event():
"""Закрываем соединение с БД при завершении сервера."""
if _orchestrator:
try:
await _orchestrator.db.close()
logger.info("Подключение к PostgreSQL закрыто")
except Exception as e:
logger.error(f"Ошибка закрытия PostgreSQL: {e}")
# ============================================================
# ЭНДПОИНТЫ API
# ============================================================
@app.post("/rag/query", response_model=QueryResponse)
async def rag_query(request: QueryRequest):
"""
Выполняет RAG-запрос.
ИСТОРИЯ БЕРЁТСЯ СЕРВЕРОМ ИЗ БД (не передаётся в запросе).
"""
orchestrator = get_orchestrator()
try:
result = await orchestrator.process_query(
query=request.query,
user_jid=request.user_jid,
room_jid=request.room_jid,
prompts=request.prompts,
intent_override=request.intent_override,
last_file_path=request.last_file_path,
last_file_text=request.last_file_text
)
return QueryResponse(
answer=result.get('answer', ''),
intent=result.get('intent', 'GENERAL'),
context=result.get('context'),
sources=result.get('sources', []),
confidence=result.get('confidence'),
error=result.get('error')
)
except Exception as e:
logger.error(f"Ошибка в /rag/query: {e}", exc_info=True)
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
@app.post("/rag/index", response_model=IndexResponse)
async def index_document(request: IndexRequest):
"""Индексирует документ в базу знаний."""
orchestrator = get_orchestrator()
try:
result = await orchestrator.index_document(
file_name=request.file_name,
file_text=request.file_text,
user_jid=request.user_jid,
room_jid=request.room_jid,
is_global=request.is_global,
title=request.title,
metadata=request.metadata,
file_hash=request.file_hash,
update_if_exists=request.update_if_exists
)
return IndexResponse(
doc_id=result.get('doc_id'),
chunk_count=result.get('chunk_count', 0),
error=result.get('error')
)
except Exception as e:
logger.error(f"Ошибка в /rag/index: {e}", exc_info=True)
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
@app.get("/health")
async def health_check():
"""Проверка здоровья сервиса."""
if _orchestrator is None:
return {"status": "unhealthy", "message": "Orchestrator not initialized"}
return {"status": "healthy"}
# ============================================================
# ТОЧКА ВХОДА
# ============================================================
def main():
"""Главная функция запуска RAG-сервера."""
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description="RAG-сервер")
parser.add_argument(
"--profile-dir",
required=True,
help="Путь к директории профиля бота (например, /usr/local/etc/bots/metabot)"
)
parser.add_argument(
"--host",
default="0.0.0.0",
help="Хост для привязки сервера"
)
parser.add_argument(
"--port",
type=int,
default=8080,
help="Порт для привязки сервера"
)
parser.add_argument(
"--log-level",
default="info",
choices=["debug", "info", "warning", "error", "critical"],
help="Уровень логирования"
)
args = parser.parse_args()
# Загружаем конфигурацию
try:
config = BotConfig(args.profile_dir)
except Exception as e:
print(f"Ошибка загрузки конфигурации: {e}")
sys.exit(1)
# Настраиваем логирование
log_level = getattr(logging, args.log_level.upper(), logging.INFO)
setup_logging(config.name, config.log_file, log_level=log_level)
logger.info(f"Запуск RAG-сервера с профилем {args.profile_dir}")
logger.info(f"Хост: {args.host}, порт: {args.port}")
# Инициализируем оркестратор
try:
init_orchestrator(config)
except Exception as e:
logger.error(f"Ошибка инициализации оркестратора: {e}", exc_info=True)
sys.exit(1)
# Запускаем Uvicorn
uvicorn.run(
"core.rag_server:app",
host=args.host,
port=args.port,
log_level=args.log_level,
reload=False
)
if __name__ == "__main__":
main()