kerrad/telegram-helper-bot
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

style: isort + black

Browse Source
This commit is contained in:
Andrey
2026-02-02 00:13:33 +03:00
parent 5f66c86d99
commit 561c9074dd
86 changed files with 8459 additions and 5793 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

11
helper_bot/services/scoring/__init__.py
View File

@@ -9,9 +9,14 @@
from .base import CombinedScore, ScoringResult, ScoringServiceProtocol
from .deepseek_service import DeepSeekService
from .exceptions import (DeepSeekAPIError, InsufficientExamplesError,
ModelNotLoadedError, ScoringError, TextTooShortError,
VectorStoreError)
from .exceptions import (
DeepSeekAPIError,
InsufficientExamplesError,
ModelNotLoadedError,
ScoringError,
TextTooShortError,
VectorStoreError,
)
from .rag_client import RagApiClient
from .scoring_manager import ScoringManager

48
helper_bot/services/scoring/base.py
View File

@@ -11,7 +11,7 @@ from typing import Any, Dict, Optional, Protocol
class ScoringResult:
"""
Результат оценки поста от одного сервиса.
Attributes:
score: Оценка от 0.0 до 1.0 (вероятность публикации)
source: Источник оценки ("deepseek", "rag", etc.)
@@ -20,18 +20,21 @@ class ScoringResult:
timestamp: Время получения оценки
metadata: Дополнительные данные
"""
score: float
source: str
model: str
confidence: Optional[float] = None
timestamp: int = field(default_factory=lambda: int(datetime.now().timestamp()))
metadata: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
def __post_init__(self):
"""Валидация score в диапазоне [0.0, 1.0]."""
if not 0.0 <= self.score <= 1.0:
raise ValueError(f"Score должен быть в диапазоне [0.0, 1.0], получено: {self.score}")
raise ValueError(
f"Score должен быть в диапазоне [0.0, 1.0], получено: {self.score}"
)
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
"""Преобразует результат в словарь для сохранения в JSON."""
result = {
@@ -44,7 +47,7 @@ class ScoringResult:
if self.metadata:
result["metadata"] = self.metadata
return result
@classmethod
def from_dict(cls, source: str, data: Dict[str, Any]) -> "ScoringResult":
"""Создает ScoringResult из словаря."""
@@ -62,30 +65,31 @@ class ScoringResult:
class CombinedScore:
"""
Объединенный результат от всех сервисов скоринга.
Attributes:
deepseek: Результат от DeepSeek API (None если отключен/ошибка)
rag: Результат от RAG сервиса (None если отключен/ошибка)
errors: Словарь с ошибками по источникам
"""
deepseek: Optional[ScoringResult] = None
rag: Optional[ScoringResult] = None
errors: Dict[str, str] = field(default_factory=dict)
@property
def deepseek_score(self) -> Optional[float]:
"""Возвращает только числовой скор от DeepSeek."""
return self.deepseek.score if self.deepseek else None
@property
def rag_score(self) -> Optional[float]:
"""Возвращает только числовой скор от RAG."""
return self.rag.score if self.rag else None
def to_json_dict(self) -> Dict[str, Any]:
"""
Преобразует в словарь для сохранения в ml_scores колонку.
Формат:
{
"deepseek": {"score": 0.75, "model": "...", "ts": ...},
@@ -98,7 +102,7 @@ class CombinedScore:
if self.rag:
result["rag"] = self.rag.to_dict()
return result
def has_any_score(self) -> bool:
"""Проверяет, есть ли хотя бы один успешный скор."""
return self.deepseek is not None or self.rag is not None
@@ -107,48 +111,48 @@ class CombinedScore:
class ScoringServiceProtocol(Protocol):
"""
Протокол для сервисов скоринга.
Любой сервис скоринга должен реализовывать эти методы.
"""
@property
def source_name(self) -> str:
"""Возвращает имя источника ("deepseek", "rag", etc.)."""
...
@property
def is_enabled(self) -> bool:
"""Проверяет, включен ли сервис."""
...
async def calculate_score(self, text: str) -> ScoringResult:
"""
Рассчитывает скор для текста поста.
Args:
text: Текст поста для оценки
Returns:
ScoringResult с оценкой
Raises:
ScoringError: При ошибке расчета
"""
...
async def add_positive_example(self, text: str) -> None:
"""
Добавляет текст как положительный пример (опубликованный пост).
Args:
text: Текст опубликованного поста
"""
...
async def add_negative_example(self, text: str) -> None:
"""
Добавляет текст как отрицательный пример (отклоненный пост).
Args:
text: Текст отклоненного поста
"""

138
helper_bot/services/scoring/deepseek_service.py
View File

@@ -9,6 +9,7 @@ import json
from typing import List, Optional
import httpx
from helper_bot.utils.metrics import track_errors, track_time
from logs.custom_logger import logger
@@ -19,17 +20,17 @@ from .exceptions import DeepSeekAPIError, ScoringError, TextTooShortError
class DeepSeekService:
"""
Сервис для оценки постов через DeepSeek API.
Отправляет текст поста в DeepSeek с промптом для оценки
и получает числовой скор релевантности.
Attributes:
api_key: API ключ DeepSeek
api_url: URL API эндпоинта
model: Название модели
timeout: Таймаут запроса в секундах
"""
# Промпт для оценки поста
SCORING_PROMPT = """Роль: Ты — строгий и внимательный модератор сообщества в социальной сети, ориентированного на знакомства между людьми. Твоя задача — оценить, можно ли опубликовать пост, основываясь на четких правилах.
@@ -77,7 +78,7 @@ class DeepSeekService:
DEFAULT_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
DEFAULT_MODEL = "deepseek-chat"
def __init__(
self,
api_key: Optional[str] = None,
@@ -90,7 +91,7 @@ class DeepSeekService:
):
"""
Инициализация DeepSeek сервиса.
Args:
api_key: API ключ DeepSeek
api_url: URL API эндпоинта
@@ -107,29 +108,29 @@ class DeepSeekService:
self._enabled = enabled and bool(api_key)
self.min_text_length = min_text_length
self.max_retries = max_retries
# HTTP клиент (создается лениво)
self._client: Optional[httpx.AsyncClient] = None
if not api_key and enabled:
logger.warning("DeepSeekService: API ключ не указан, сервис отключен")
self._enabled = False
logger.info(
f"DeepSeekService инициализирован "
f"(model={self.model}, enabled={self._enabled})"
)
@property
def source_name(self) -> str:
"""Имя источника для результатов."""
return "deepseek"
@property
def is_enabled(self) -> bool:
"""Проверяет, включен ли сервис."""
return self._enabled
async def _get_client(self) -> httpx.AsyncClient:
"""Получает или создает HTTP клиент."""
if self._client is None:
@@ -141,101 +142,106 @@ class DeepSeekService:
},
)
return self._client
async def close(self) -> None:
"""Закрывает HTTP клиент."""
if self._client:
await self._client.aclose()
self._client = None
def _clean_text(self, text: str) -> str:
"""Очищает текст от лишних символов."""
if not text:
return ""
# Удаляем лишние пробелы и переносы строк
clean = " ".join(text.split())
# Удаляем служебные символы
if clean == "^":
return ""
return clean.strip()
def _parse_score_response(self, response_text: str) -> float:
"""
Парсит ответ от DeepSeek и извлекает скор.
Args:
response_text: Текст ответа от API
Returns:
Числовой скор от 0.0 до 1.0
Raises:
DeepSeekAPIError: Если не удалось распарсить ответ
"""
try:
# Пытаемся найти число в ответе
text = response_text.strip()
# Убираем возможные обрамления
text = text.strip('"\'`')
text = text.strip("\"'`")
# Пробуем распарсить как число
score = float(text)
# Ограничиваем диапазон
score = max(0.0, min(1.0, score))
return score
except ValueError:
# Пробуем найти число в тексте
import re
matches = re.findall(r'0\.\d+|1\.0|0|1', text)
matches = re.findall(r"0\.\d+|1\.0|0|1", text)
if matches:
score = float(matches[0])
return max(0.0, min(1.0, score))
logger.error(f"DeepSeekService: Не удалось распарсить ответ: {response_text}")
raise DeepSeekAPIError(f"Не удалось распарсить скор из ответа: {response_text}")
logger.error(
f"DeepSeekService: Не удалось распарсить ответ: {response_text}"
)
raise DeepSeekAPIError(
f"Не удалось распарсить скор из ответа: {response_text}"
)
@track_time("calculate_score", "deepseek_service")
@track_errors("deepseek_service", "calculate_score")
async def calculate_score(self, text: str) -> ScoringResult:
"""
Рассчитывает скор для текста поста через DeepSeek API.
Args:
text: Текст поста для оценки
Returns:
ScoringResult с оценкой
Raises:
ScoringError: При ошибке расчета
"""
if not self._enabled:
raise ScoringError("DeepSeek сервис отключен")
# Очищаем текст
clean_text = self._clean_text(text)
if len(clean_text) < self.min_text_length:
raise TextTooShortError(
f"Текст слишком короткий (минимум {self.min_text_length} символов)"
)
# Формируем промпт
prompt = self.SCORING_PROMPT.format(text=clean_text)
# Выполняем запрос с повторными попытками
last_error = None
for attempt in range(self.max_retries):
try:
score = await self._make_api_request(prompt)
return ScoringResult(
score=score,
source=self.source_name,
@@ -245,7 +251,7 @@ class DeepSeekService:
"attempt": attempt + 1,
},
)
except DeepSeekAPIError as e:
last_error = e
logger.warning(
@@ -254,25 +260,27 @@ class DeepSeekService:
)
if attempt < self.max_retries - 1:
# Экспоненциальная задержка
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
raise ScoringError(f"Все попытки запроса к DeepSeek API не удались: {last_error}")
await asyncio.sleep(2**attempt)
raise ScoringError(
f"Все попытки запроса к DeepSeek API не удались: {last_error}"
)
async def _make_api_request(self, prompt: str) -> float:
"""
Выполняет запрос к DeepSeek API.
Args:
prompt: Промпт для отправки
Returns:
Числовой скор от 0.0 до 1.0
Raises:
DeepSeekAPIError: При ошибке API
"""
client = await self._get_client()
payload = {
"model": self.model,
"messages": [
@@ -282,27 +290,27 @@ class DeepSeekService:
}
],
"temperature": 0.1, # Низкая температура для детерминированности
"max_tokens": 10, # Ожидаем только число
"max_tokens": 10, # Ожидаем только число
}
try:
response = await client.post(self.api_url, json=payload)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# Извлекаем ответ
if "choices" not in data or not data["choices"]:
raise DeepSeekAPIError("Пустой ответ от API")
response_text = data["choices"][0]["message"]["content"]
# Парсим скор
score = self._parse_score_response(response_text)
logger.debug(f"DeepSeekService: Получен скор {score} для текста")
return score
except httpx.HTTPStatusError as e:
error_msg = f"HTTP ошибка {e.response.status_code}"
try:
@@ -312,40 +320,40 @@ class DeepSeekService:
except Exception:
pass
raise DeepSeekAPIError(error_msg)
except httpx.TimeoutException:
raise DeepSeekAPIError(f"Таймаут запроса ({self.timeout}s)")
except Exception as e:
raise DeepSeekAPIError(f"Ошибка запроса: {e}")
async def add_positive_example(self, text: str) -> None:
"""
Добавляет текст как положительный пример.
Для DeepSeek не требуется хранить примеры - оценка выполняется
на основе промпта. Метод существует для совместимости с протоколом.
Args:
text: Текст опубликованного поста
"""
# DeepSeek не использует примеры для обучения
# Промпт уже содержит критерии оценки
pass
async def add_negative_example(self, text: str) -> None:
"""
Добавляет текст как отрицательный пример.
Для DeepSeek не требуется хранить примеры - оценка выполняется
на основе промпта. Метод существует для совместимости с протоколом.
Args:
text: Текст отклоненного поста
"""
# DeepSeek не использует примеры для обучения
pass
def get_stats(self) -> dict:
"""Возвращает статистику сервиса."""
return {

6
helper_bot/services/scoring/exceptions.py
View File

@@ -5,29 +5,35 @@
class ScoringError(Exception):
"""Базовое исключение для ошибок скоринга."""
pass
class ModelNotLoadedError(ScoringError):
"""Модель не загружена или недоступна."""
pass
class VectorStoreError(ScoringError):
"""Ошибка при работе с хранилищем векторов."""
pass
class DeepSeekAPIError(ScoringError):
"""Ошибка при обращении к DeepSeek API."""
pass
class InsufficientExamplesError(ScoringError):
"""Недостаточно примеров для расчета скора."""
pass
class TextTooShortError(ScoringError):
"""Текст слишком короткий для векторизации."""
pass

189
helper_bot/services/scoring/rag_client.py
View File

@@ -7,24 +7,24 @@ HTTP клиент для взаимодействия с внешним RAG се
from typing import Any, Dict, Optional
import httpx
from helper_bot.utils.metrics import track_errors, track_time
from logs.custom_logger import logger
from .base import ScoringResult
from .exceptions import (InsufficientExamplesError, ScoringError,
TextTooShortError)
from .exceptions import InsufficientExamplesError, ScoringError, TextTooShortError
class RagApiClient:
"""
HTTP клиент для взаимодействия с внешним RAG сервисом.
Использует REST API для:
- Получения скоров постов (POST /api/v1/score)
- Отправки положительных примеров (POST /api/v1/examples/positive)
- Отправки отрицательных примеров (POST /api/v1/examples/negative)
- Получения статистики (GET /api/v1/stats)
Attributes:
api_url: Базовый URL API сервиса
api_key: API ключ для аутентификации
@@ -32,7 +32,7 @@ class RagApiClient:
test_mode: Включен ли тестовый режим (добавляет заголовок X-Test-Mode: true)
enabled: Включен ли клиент
"""
def __init__(
self,
api_url: str,
@@ -43,7 +43,7 @@ class RagApiClient:
):
"""
Инициализация клиента.
Args:
api_url: Базовый URL API (например, http://хх.ххх.ххх.хх/api/v1)
api_key: API ключ для аутентификации
@@ -52,49 +52,51 @@ class RagApiClient:
enabled: Включен ли клиент
"""
# Убираем trailing slash если есть
self.api_url = api_url.rstrip('/')
self.api_url = api_url.rstrip("/")
self.api_key = api_key
self.timeout = timeout
self.test_mode = test_mode
self._enabled = enabled
# Создаем HTTP клиент
self._client = httpx.AsyncClient(
timeout=httpx.Timeout(timeout),
headers={
"X-API-Key": api_key,
"Content-Type": "application/json",
}
},
)
logger.info(f"RagApiClient инициализирован (url={self.api_url}, enabled={enabled})")
logger.info(
f"RagApiClient инициализирован (url={self.api_url}, enabled={enabled})"
)
@property
def source_name(self) -> str:
"""Имя источника для результатов."""
return "rag"
@property
def is_enabled(self) -> bool:
"""Проверяет, включен ли клиент."""
return self._enabled
async def close(self) -> None:
"""Закрывает HTTP клиент."""
await self._client.aclose()
@track_time("calculate_score", "rag_client")
@track_errors("rag_client", "calculate_score")
async def calculate_score(self, text: str) -> ScoringResult:
"""
Рассчитывает скор для текста поста через API.
Args:
text: Текст поста для оценки
Returns:
ScoringResult с оценкой
Raises:
ScoringError: При ошибке расчета
InsufficientExamplesError: Если недостаточно примеров
@@ -102,16 +104,15 @@ class RagApiClient:
"""
if not self._enabled:
raise ScoringError("RAG API клиент отключен")
if not text or not text.strip():
raise TextTooShortError("Текст пустой")
try:
response = await self._client.post(
f"{self.api_url}/score",
json={"text": text.strip()}
f"{self.api_url}/score", json={"text": text.strip()}
)
# Обрабатываем различные статусы
if response.status_code == 400:
try:
@@ -119,57 +120,70 @@ class RagApiClient:
error_msg = error_data.get("detail", "Неизвестная ошибка")
except Exception:
error_msg = response.text or "Неизвестная ошибка"
logger.warning(f"RagApiClient: Ошибка валидации запроса: {error_msg}")
if "недостаточно" in error_msg.lower() or "insufficient" in error_msg.lower():
if (
"недостаточно" in error_msg.lower()
or "insufficient" in error_msg.lower()
):
raise InsufficientExamplesError(error_msg)
if "коротк" in error_msg.lower() or "short" in error_msg.lower():
raise TextTooShortError(error_msg)
raise ScoringError(f"Ошибка валидации: {error_msg}")
if response.status_code == 401:
logger.error("RagApiClient: Ошибка аутентификации: неверный API ключ")
raise ScoringError("Ошибка аутентификации: неверный API ключ")
if response.status_code == 404:
logger.error("RagApiClient: RAG API endpoint не найден")
raise ScoringError("RAG API endpoint не найден")
if response.status_code >= 500:
logger.error(f"RagApiClient: Ошибка сервера RAG API: {response.status_code}")
logger.error(
f"RagApiClient: Ошибка сервера RAG API: {response.status_code}"
)
raise ScoringError(f"Ошибка сервера RAG API: {response.status_code}")
# Проверяем успешный статус
if response.status_code != 200:
response.raise_for_status()
data = response.json()
# Парсим ответ
score = float(data.get("rag_score", 0.0))
confidence = float(data.get("rag_confidence", 0.0)) if data.get("rag_confidence") is not None else None
confidence = (
float(data.get("rag_confidence", 0.0))
if data.get("rag_confidence") is not None
else None
)
# Форматируем confidence для логирования
confidence_str = f"{confidence:.4f}" if confidence is not None else "None"
logger.info(
f"RagApiClient: Скор успешно получен "
f"(score={score:.4f}, confidence={confidence_str})"
)
return ScoringResult(
score=score,
source=self.source_name,
model=data.get("meta", {}).get("model", "rag-service"),
confidence=confidence,
metadata={
"rag_score_pos_only": float(data.get("rag_score_pos_only", 0.0)) if data.get("rag_score_pos_only") is not None else None,
"rag_score_pos_only": (
float(data.get("rag_score_pos_only", 0.0))
if data.get("rag_score_pos_only") is not None
else None
),
"positive_examples": data.get("meta", {}).get("positive_examples"),
"negative_examples": data.get("meta", {}).get("negative_examples"),
}
},
)
except httpx.TimeoutException:
logger.error(f"RagApiClient: Таймаут запроса к RAG API (>{self.timeout}с)")
raise ScoringError(f"Таймаут запроса к RAG API (>{self.timeout}с)")
@@ -177,7 +191,9 @@ class RagApiClient:
logger.error(f"RagApiClient: Ошибка подключения к RAG API: {e}")
raise ScoringError(f"Ошибка подключения к RAG API: {e}")
except (KeyError, ValueError, TypeError) as e:
logger.error(f"RagApiClient: Ошибка парсинга ответа: {e}, response: {response.text if 'response' in locals() else 'N/A'}")
logger.error(
f"RagApiClient: Ошибка парсинга ответа: {e}, response: {response.text if 'response' in locals() else 'N/A'}"
)
raise ScoringError(f"Ошибка парсинга ответа от RAG API: {e}")
except InsufficientExamplesError:
raise
@@ -188,122 +204,145 @@ class RagApiClient:
raise
except Exception as e:
# Только действительно неожиданные ошибки логируем здесь
logger.error(f"RagApiClient: Неожиданная ошибка при расчете скора: {e}", exc_info=True)
logger.error(
f"RagApiClient: Неожиданная ошибка при расчете скора: {e}",
exc_info=True,
)
raise ScoringError(f"Неожиданная ошибка: {e}")
@track_time("add_positive_example", "rag_client")
async def add_positive_example(self, text: str) -> None:
"""
Добавляет текст как положительный пример (опубликованный пост).
Args:
text: Текст опубликованного поста
"""
if not self._enabled:
return
if not text or not text.strip():
return
try:
# Формируем заголовки (добавляем X-Test-Mode если включен тестовый режим)
headers = {}
if self.test_mode:
headers["X-Test-Mode"] = "true"
response = await self._client.post(
f"{self.api_url}/examples/positive",
json={"text": text.strip()},
headers=headers
headers=headers,
)
if response.status_code == 200 or response.status_code == 201:
logger.info("RagApiClient: Положительный пример успешно добавлен")
elif response.status_code == 400:
logger.warning(f"RagApiClient: Ошибка валидации при добавлении положительного примера: {response.text}")
logger.warning(
f"RagApiClient: Ошибка валидации при добавлении положительного примера: {response.text}"
)
else:
logger.warning(f"RagApiClient: Неожиданный статус при добавлении положительного примера: {response.status_code}")
logger.warning(
f"RagApiClient: Неожиданный статус при добавлении положительного примера: {response.status_code}"
)
except httpx.TimeoutException:
logger.warning(f"RagApiClient: Таймаут при добавлении положительного примера")
logger.warning(
f"RagApiClient: Таймаут при добавлении положительного примера"
)
except httpx.RequestError as e:
logger.warning(f"RagApiClient: Ошибка подключения при добавлении положительного примера: {e}")
logger.warning(
f"RagApiClient: Ошибка подключения при добавлении положительного примера: {e}"
)
except Exception as e:
logger.error(f"RagApiClient: Ошибка добавления положительного примера: {e}")
@track_time("add_negative_example", "rag_client")
async def add_negative_example(self, text: str) -> None:
"""
Добавляет текст как отрицательный пример (отклоненный пост).
Args:
text: Текст отклоненного поста
"""
if not self._enabled:
return
if not text or not text.strip():
return
try:
# Формируем заголовки (добавляем X-Test-Mode если включен тестовый режим)
headers = {}
if self.test_mode:
headers["X-Test-Mode"] = "true"
response = await self._client.post(
f"{self.api_url}/examples/negative",
json={"text": text.strip()},
headers=headers
headers=headers,
)
if response.status_code == 200 or response.status_code == 201:
logger.info("RagApiClient: Отрицательный пример успешно добавлен")
elif response.status_code == 400:
logger.warning(f"RagApiClient: Ошибка валидации при добавлении отрицательного примера: {response.text}")
logger.warning(
f"RagApiClient: Ошибка валидации при добавлении отрицательного примера: {response.text}"
)
else:
logger.warning(f"RagApiClient: Неожиданный статус при добавлении отрицательного примера: {response.status_code}")
logger.warning(
f"RagApiClient: Неожиданный статус при добавлении отрицательного примера: {response.status_code}"
)
except httpx.TimeoutException:
logger.warning(f"RagApiClient: Таймаут при добавлении отрицательного примера")
logger.warning(
f"RagApiClient: Таймаут при добавлении отрицательного примера"
)
except httpx.RequestError as e:
logger.warning(f"RagApiClient: Ошибка подключения при добавлении отрицательного примера: {e}")
logger.warning(
f"RagApiClient: Ошибка подключения при добавлении отрицательного примера: {e}"
)
except Exception as e:
logger.error(f"RagApiClient: Ошибка добавления отрицательного примера: {e}")
async def get_stats(self) -> Dict[str, Any]:
"""
Получает статистику от RAG API через endpoint /stats.
Returns:
Словарь со статистикой или пустой словарь при ошибке
"""
if not self._enabled:
return {}
try:
response = await self._client.get(f"{self.api_url}/stats")
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
logger.warning(f"RagApiClient: Неожиданный статус при получении статистики: {response.status_code}")
logger.warning(
f"RagApiClient: Неожиданный статус при получении статистики: {response.status_code}"
)
return {}
except httpx.TimeoutException:
logger.warning(f"RagApiClient: Таймаут при получении статистики")
return {}
except httpx.RequestError as e:
logger.warning(f"RagApiClient: Ошибка подключения при получении статистики: {e}")
logger.warning(
f"RagApiClient: Ошибка подключения при получении статистики: {e}"
)
return {}
except Exception as e:
logger.error(f"RagApiClient: Ошибка получения статистики: {e}")
return {}
def get_stats_sync(self) -> Dict[str, Any]:
"""
Синхронная версия get_stats для использования в get_stats() ScoringManager.
Внимание: Это заглушка, реальная статистика будет получена асинхронно.
"""
return {

90
helper_bot/services/scoring/scoring_manager.py
View File

@@ -13,23 +13,22 @@ from logs.custom_logger import logger
from .base import CombinedScore, ScoringResult
from .deepseek_service import DeepSeekService
from .exceptions import (InsufficientExamplesError, ScoringError,
TextTooShortError)
from .exceptions import InsufficientExamplesError, ScoringError, TextTooShortError
from .rag_client import RagApiClient
class ScoringManager:
"""
Менеджер для управления всеми сервисами скоринга.
Объединяет RagApiClient и DeepSeekService, выполняет параллельные
запросы и агрегирует результаты в единый CombinedScore.
Attributes:
rag_client: HTTP клиент для RAG API
deepseek_service: Сервис DeepSeek API
"""
def __init__(
self,
rag_client: Optional[RagApiClient] = None,
@@ -37,68 +36,70 @@ class ScoringManager:
):
"""
Инициализация менеджера.
Args:
rag_client: HTTP клиент для RAG API (создается автоматически если не передан)
deepseek_service: Сервис DeepSeek (создается автоматически если не передан)
"""
self.rag_client = rag_client
self.deepseek_service = deepseek_service
logger.info(
f"ScoringManager инициализирован "
f"(rag={rag_client is not None and rag_client.is_enabled}, "
f"deepseek={deepseek_service is not None and deepseek_service.is_enabled})"
)
@property
def is_any_enabled(self) -> bool:
"""Проверяет, включен ли хотя бы один сервис."""
rag_enabled = self.rag_client is not None and self.rag_client.is_enabled
deepseek_enabled = self.deepseek_service is not None and self.deepseek_service.is_enabled
deepseek_enabled = (
self.deepseek_service is not None and self.deepseek_service.is_enabled
)
return rag_enabled or deepseek_enabled
@track_time("score_post", "scoring_manager")
@track_errors("scoring_manager", "score_post")
async def score_post(self, text: str) -> CombinedScore:
"""
Рассчитывает скоры для текста поста от всех сервисов.
Выполняет запросы параллельно для минимизации задержки.
Args:
text: Текст поста для оценки
Returns:
CombinedScore с результатами от всех сервисов
"""
result = CombinedScore()
if not text or not text.strip():
logger.debug("ScoringManager: Пустой текст, пропускаем скоринг")
return result
# Собираем задачи для параллельного выполнения
tasks = []
task_names = []
# RAG API клиент
if self.rag_client and self.rag_client.is_enabled:
tasks.append(self._get_rag_score(text))
task_names.append("rag")
# DeepSeek сервис
if self.deepseek_service and self.deepseek_service.is_enabled:
tasks.append(self._get_deepseek_score(text))
task_names.append("deepseek")
if not tasks:
logger.debug("ScoringManager: Нет активных сервисов для скоринга")
return result
# Выполняем параллельно
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
# Обрабатываем результаты
for name, res in zip(task_names, results):
if isinstance(res, Exception):
@@ -111,14 +112,14 @@ class ScoringManager:
result.rag = res
elif name == "deepseek":
result.deepseek = res
logger.info(
f"ScoringManager: Скоринг завершен "
f"(rag={result.rag_score}, deepseek={result.deepseek_score})"
)
return result
async def _get_rag_score(self, text: str) -> Optional[ScoringResult]:
"""Получает скор от RAG API."""
try:
@@ -134,7 +135,7 @@ class ScoringManager:
except Exception as e:
# Ошибки уже залогированы в RagApiClient, здесь только пробрасываем
raise
async def _get_deepseek_score(self, text: str) -> Optional[ScoringResult]:
"""Получает скор от DeepSeek сервиса."""
try:
@@ -146,78 +147,77 @@ class ScoringManager:
except Exception as e:
# Ошибки уже залогированы в DeepSeekService, здесь только пробрасываем
raise
@track_time("on_post_published", "scoring_manager")
async def on_post_published(self, text: str) -> None:
"""
Вызывается при публикации поста.
Добавляет текст как положительный пример для обучения RAG.
Args:
text: Текст опубликованного поста
"""
if not text or not text.strip():
return
tasks = []
if self.rag_client and self.rag_client.is_enabled:
tasks.append(self.rag_client.add_positive_example(text))
if self.deepseek_service and self.deepseek_service.is_enabled:
tasks.append(self.deepseek_service.add_positive_example(text))
if tasks:
await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
logger.info("ScoringManager: Добавлен положительный пример")
@track_time("on_post_declined", "scoring_manager")
async def on_post_declined(self, text: str) -> None:
"""
Вызывается при отклонении поста.
Добавляет текст как отрицательный пример для обучения RAG.
Args:
text: Текст отклоненного поста
"""
if not text or not text.strip():
return
tasks = []
if self.rag_client and self.rag_client.is_enabled:
tasks.append(self.rag_client.add_negative_example(text))
if self.deepseek_service and self.deepseek_service.is_enabled:
tasks.append(self.deepseek_service.add_negative_example(text))
if tasks:
await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
logger.info("ScoringManager: Добавлен отрицательный пример")
async def close(self) -> None:
"""Закрывает ресурсы всех сервисов."""
if self.deepseek_service:
await self.deepseek_service.close()
if self.rag_client:
await self.rag_client.close()
async def get_stats(self) -> dict:
"""Возвращает статистику всех сервисов."""
stats = {
"any_enabled": self.is_any_enabled,
}
if self.rag_client:
# Получаем статистику асинхронно от API
rag_stats = await self.rag_client.get_stats()
stats["rag"] = rag_stats if rag_stats else self.rag_client.get_stats_sync()
if self.deepseek_service:
stats["deepseek"] = self.deepseek_service.get_stats()
return stats