feat: add submitted collection, /similar and /submitted endpoints (Stage 4)

Made-with: Cursor

app/main.py

@@ -7,8 +7,8 @@ FastAPI приложение Embedding сервиса.
 import asyncio
 import logging
 import sys
+from collections.abc import AsyncGenerator
 from contextlib import asynccontextmanager
-from typing import AsyncGenerator, Optional
 
 from fastapi import FastAPI
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
@@ -18,11 +18,12 @@ from app.api.routes import router
 from app.config import get_settings
 from app.services.rag_service import RAGService, get_rag_service
 
+
 # Настройка логирования
 def setup_logging() -> None:
     """Настраивает логирование для приложения."""
     settings = get_settings()
-    
+
     logging.basicConfig(
         level=getattr(logging, settings.log_level.upper()),
         format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s",
@@ -30,7 +31,7 @@ def setup_logging() -> None:
             logging.StreamHandler(sys.stdout),
         ],
     )
-    
+
     # Уменьшаем логи от библиотек
     logging.getLogger("transformers").setLevel(logging.WARNING)
     logging.getLogger("torch").setLevel(logging.WARNING)
@@ -40,33 +41,40 @@ def setup_logging() -> None:
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 # Глобальная задача автосохранения
-_autosave_task: Optional[asyncio.Task] = None
+_autosave_task: asyncio.Task | None = None
 
 
 async def autosave_loop(service: RAGService, interval: int) -> None:
     """
     Фоновая задача для периодического сохранения векторов.
-    
+
     Args:
         service: RAG сервис
         interval: Интервал сохранения в секундах
     """
     logger.info(f"Автосохранение запущено (интервал: {interval} сек)")
-    
+
     while True:
         try:
             await asyncio.sleep(interval)
-            
+
             # Сохраняем только если есть данные
-            if service.vector_store.total_count > 0:
+            has_examples = service.vector_store.total_count > 0
+            has_submitted = service.vector_store.submitted_count > 0
+            if has_examples or has_submitted:
                 service.save_vectors()
-                logger.info(
-                    f"Автосохранение: сохранено {service.vector_store.positive_count} pos, "
-                    f"{service.vector_store.negative_count} neg"
-                )
+                parts = []
+                if has_examples:
+                    parts.append(
+                        f"{service.vector_store.positive_count} pos, "
+                        f"{service.vector_store.negative_count} neg"
+                    )
+                if has_submitted:
+                    parts.append(f"{service.vector_store.submitted_count} submitted")
+                logger.info(f"Автосохранение: сохранено {', '.join(parts)}")
             else:
                 logger.debug("Автосохранение: нет данных для сохранения")
-                
+
         except asyncio.CancelledError:
             logger.info("Автосохранение остановлено")
             break
@@ -79,43 +87,41 @@ async def autosave_loop(service: RAGService, interval: int) -> None:
 async def lifespan(app: FastAPI) -> AsyncGenerator[None, None]:
     """
     Lifespan контекст для FastAPI.
-    
+
     При запуске:
     - Настраивает логирование
     - Прогревает модель (опционально)
-    
+
     При остановке:
     - Сохраняет векторы на диск
     """
     global _autosave_task
-    
+
     setup_logging()
     logger.info(f"Embedding Service v{__version__} запускается...")
-    
+
     settings = get_settings()
     logger.info(f"Настройки: model={settings.model_name}, vectors_path={settings.vectors_path}")
-    
+
     # Получаем сервис (создается singleton)
     service = get_rag_service()
-    
+
     # Запускаем автосохранение если включено
     if settings.autosave_interval > 0:
-        _autosave_task = asyncio.create_task(
-            autosave_loop(service, settings.autosave_interval)
-        )
+        _autosave_task = asyncio.create_task(autosave_loop(service, settings.autosave_interval))
         logger.info(f"Автосохранение включено: каждые {settings.autosave_interval} сек")
     else:
         logger.info("Автосохранение отключено")
-    
+
     # Прогреваем модель при запуске (опционально)
     # Можно раскомментировать если нужен автопрогрев
     # logger.info("Прогрев модели при запуске...")
     # await service.warmup()
-    
+
     logger.info("Embedding Service готов к работе")
-    
+
     yield
-    
+
     # Останавливаем автосохранение
     if _autosave_task and not _autosave_task.done():
         _autosave_task.cancel()
@@ -123,7 +129,7 @@ async def lifespan(app: FastAPI) -> AsyncGenerator[None, None]:
             await _autosave_task
         except asyncio.CancelledError:
             pass
-    
+
     # При остановке сохраняем векторы
     logger.info("Embedding Service останавливается, финальное сохранение векторов...")
     try:
@@ -131,7 +137,7 @@ async def lifespan(app: FastAPI) -> AsyncGenerator[None, None]:
         logger.info("Векторы сохранены")
     except Exception as e:
         logger.error(f"Ошибка сохранения векторов: {e}")
-    
+
     logger.info("Embedding Service остановлен")
 
 
@@ -176,19 +182,21 @@ app.add_middleware(
     allow_headers=["*"],
 )
 
+
 # Простой healthcheck endpoint без авторизации (для Docker healthcheck)
 @app.get("/health")
 async def simple_health_check():
     """Простая проверка здоровья без авторизации (для Docker healthcheck)."""
     return {"status": "ok"}
 
+
 # Подключение роутов
 app.include_router(router, prefix="/api/v1")
 
 
 if __name__ == "__main__":
     import uvicorn
-    
+
     settings = get_settings()
     uvicorn.run(
         "app.main:app",