feat: интеграция ML-скоринга с использованием RAG и DeepSeek

- Обновлен Dockerfile для установки необходимых зависимостей.
- Добавлены новые переменные окружения для настройки ML-скоринга в env.example.
- Реализованы методы для получения и обновления ML-скоров в AsyncBotDB и PostRepository.
- Обновлены обработчики публикации постов для интеграции ML-скоринга.
- Добавлен новый обработчик для получения статистики ML-скоринга в админ-панели.
- Обновлены функции для форматирования сообщений с учетом ML-скоров.
This commit is contained in:
2026-01-26 18:40:38 +03:00
parent e2b1353408
commit 7f6f0f028c
25 changed files with 2833 additions and 52 deletions

View File

@@ -0,0 +1,358 @@
"""
DeepSeek API сервис для скоринга постов.
Использует DeepSeek API для семантической оценки релевантности поста.
"""
import asyncio
import json
from typing import Optional, List
import httpx
from logs.custom_logger import logger
from helper_bot.utils.metrics import track_time, track_errors
from .base import ScoringResult
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.
Контекст группы: Это группа для поиска и знакомства с людьми. Пользователи могут искать кого угодно: случайно увиденных на улице, в транспорте, в кафе, старых знакомых, новых друзей или пару. Это главная и единственная цель группы.
---
ПРАВИЛА ЗАПРЕТА (пост НЕ ДОЛЖЕН быть опубликован, если содержит это):
1. Запрещенные законом тематики: Любые призывы, обсуждение или поиск чего-либо незаконного (наркотики, оружие, мошенничество, насилие и т.д.).
2. Поиск и утеря животных, найденные предметы: Запрещены посты про потерявшихся/найденных кошек, собак, хомяков, а также про потерянные/найденные телефоны, ключи, сумки и т.п.
3. Конкуренция (Дайвинчик): Любое упоминание группы/проекта/чата "Дайвинчик" или любых других групп-конкурентов. Запрещены призывы переходить в другие сообщества.
4. Сбор больших компаний и групп: Запрещены посты с целью собрать большую тусовку, компанию, группу для похода, вечеринки, игры и т.д. (например, "собираем команду для футбола", "кто хочет на квартиру?").
5. Организация чатов и других сообществ: Запрещено создание или реклама сторонних чатов, каналов, групп в телеграме, дискорде и т.п.
---
ПРАВИЛА РАЗРЕШЕНИЯ (пост МОЖЕТ быть опубликован, если):
· Цель — найти конкретного человека или познакомиться с кем-то новым.
· Формат: Описание человека, обстоятельств встречи, примет, места и времени. Или прямой призыв к знакомству.
· Примеры ДОПУСТИМЫХ постов (ориентируйся на них):
· "мальчики нефоры/патлатые, гоу знакомиться😻 анон"
· "ищу девочку, ехала на 21 автобусе примерно в 15:20. села на детской поликлинике и вышла в заречье вся в черной одежде и с черным баулом"
· "ищу мальчика ехали на 35 автобусе часов в 7 вечера я была с девочками,у нас с тобой еще куртки одинаковые ,я рядом с тобой сидела,напиши в комментарии если у тебя нету девочки. анон админу любви."
---
ИНСТРУКЦИЯ ПО ОЦЕНКЕ:
Проанализируй полученный пост и присвой ему итоговый Вес (Score) от 0.0 до 1.0, где:
· 1.0 — Пост полностью соответствует правилам. Цель — найти/познакомиться с человеком. Ничего из списка запретов не нарушено. Можно публиковать.
· 0.0 — Пост категорически нарушает правила. Содержит явные признаки одного или нескольких пунктов из списка запрета. Публиковать НЕЛЬЗЯ.
· 0.2 - 0.8 — Пост находится в "серой зоне". Присваивай промежуточный вес, оценивая степень риска и соответствия цели группы.
· Ближе к 0.2: Сильно сомнительный пост, есть явные признаки запрещенной темы (например, упоминание "собраться компанией", косвенная реклама другого места).
· 0.5: Нейтральный или неочевидный пост. Нужно проверить, нет ли скрытого смысла, нарушающего правила.
· Ближе к 0.8: В целом допустимый пост, но с небольшими странностями или двусмысленностями, не нарушающими правила напрямую.
---
{text}
---
Ответь ТОЛЬКО числом от 0.0 до 1.0, без дополнительных объяснений.
Пример ответа: 0.75"""
DEFAULT_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
DEFAULT_MODEL = "deepseek-chat"
def __init__(
self,
api_key: Optional[str] = None,
api_url: Optional[str] = None,
model: Optional[str] = None,
timeout: int = 30,
enabled: bool = True,
min_text_length: int = 3,
max_retries: int = 3,
):
"""
Инициализация DeepSeek сервиса.
Args:
api_key: API ключ DeepSeek
api_url: URL API эндпоинта
model: Название модели
timeout: Таймаут запроса в секундах
enabled: Включен ли сервис
min_text_length: Минимальная длина текста для обработки
max_retries: Максимальное количество повторных попыток
"""
self.api_key = api_key
self.api_url = api_url or self.DEFAULT_API_URL
self.model = model or self.DEFAULT_MODEL
self.timeout = timeout
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:
self._client = httpx.AsyncClient(
timeout=httpx.Timeout(self.timeout),
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json",
},
)
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('"\'`')
# 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)
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}")
@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,
model=self.model,
metadata={
"text_length": len(clean_text),
"attempt": attempt + 1,
},
)
except DeepSeekAPIError as e:
last_error = e
logger.warning(
f"DeepSeekService: Попытка {attempt + 1}/{self.max_retries} "
f"не удалась: {e}"
)
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}")
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": [
{
"role": "user",
"content": prompt,
}
],
"temperature": 0.1, # Низкая температура для детерминированности
"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:
error_data = e.response.json()
if "error" in error_data:
error_msg = error_data["error"].get("message", error_msg)
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 {
"enabled": self._enabled,
"model": self.model,
"api_url": self.api_url,
"timeout": self.timeout,
"max_retries": self.max_retries,
}