Merge remote-tracking branch 'origin/master' into fix-1

helper_bot/services/scoring/__init__.py

@@ -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
 

helper_bot/services/scoring/base.py

@@ -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
         """

helper_bot/services/scoring/deepseek_service.py

@@ -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 {

helper_bot/services/scoring/exceptions.py

@@ -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

helper_bot/services/scoring/rag_client.py

@@ -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:
@@ -119,43 +120,52 @@ 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
+            )
             rag_score_pos_only_raw = data.get("rag_score_pos_only")
             rag_score_pos_only = float(rag_score_pos_only_raw) if rag_score_pos_only_raw is not None else None
-            
+
             # Форматируем confidence для логирования
             confidence_str = f"{confidence:.4f}" if confidence is not None else "None"
             rag_score_pos_only_str = f"{rag_score_pos_only:.4f}" if rag_score_pos_only is not None else "None"
-            
+
             logger.info(
                 f"RagApiClient: Скор успешно получен из API - "
                 f"rag_score={score:.4f} (type: {type(score).__name__}), "
@@ -164,19 +174,23 @@ class RagApiClient:
                 f"raw_response_rag_score={data.get('rag_score')}, "
                 f"raw_response_rag_score_pos_only={rag_score_pos_only_raw}"
             )
-            
+
             return ScoringResult(
                 score=score,
                 source=self.source_name,
                 model=data.get("meta", {}).get("model", "rag-service"),
                 confidence=confidence,
                 metadata={
-                    "rag_score_pos_only": rag_score_pos_only,
+                    "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)")
@@ -184,7 +198,9 @@ 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
@@ -195,122 +211,145 @@ 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 {

helper_bot/services/scoring/scoring_manager.py

@@ -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