mirror of
https://github.com/wasrusgen/zov-tech.git
synced 2026-06-03 22:24:48 +00:00
ca342c0641
AI PROMPT (ai.py): - Requires minimum 3 pros + 2 cons per model with NUMBERS (36 dB, 463 L, A++, не 'тихий/большой') - New field 'reasoning' — 1-sentence why-this-model justification - New per-category 'analysis' — 2-3 sentences about trade-offs - Strict rules: no fake article numbers, account for parallel-import price markup - Russian market 2026 awareness: Haier/Korting up, Bosch/Siemens ⚠ TELEGRAM FORMAT (main.py): - Renders category analysis as italic prelude - Lists pros/cons as bullet lists (up to 4 pros, 3 cons) - Shows '🛒 Нашли в: OZON · Citilink · WB' line listing successful sources - Rating + reviews + stores count line: '📊 ★ 4.7 · 1242 отзыв. · 12 магаз.' - Direct link to best store: '🔗 Открыть в магазине' WB PARSER: - Generates 3 query variants per request: full → brand+model → model only - Increases hit rate when AI search_query is too verbose - First non-empty variant wins MINIAPP REPORT (podbor.js + podbor.css): - Category analysis block above models (italic, walnut left-border) - Pros block: green tinted bg, bullet list, header 'Плюсы' - Cons block: terracotta tinted bg, bullet list, header 'Минусы' - Reasoning chip: 💡 italic in warm background - Source badges with per-store price '<store> · 89 990 ₽' - Color-coded source links: OZON blue, Citilink yellow, WB pink, Я.Маркет red, DNS orange - 'X магазинов нашли товар' header + plural fix - '— не найден' fallback if 0 sources PREVIEW (preview-report.html): - Mock updated with Haier as flagship (more relevant for 2026 RF) - Shows analysis, reasoning, source spread (4 stores with different prices)
201 lines
13 KiB
Python
201 lines
13 KiB
Python
"""GigaChat client — OAuth + chat completions."""
|
||
from __future__ import annotations
|
||
import json
|
||
import re
|
||
import threading
|
||
import time
|
||
import uuid
|
||
from typing import Any
|
||
import httpx
|
||
|
||
from .config import get_config
|
||
|
||
_AUTH_URL = "https://ngw.devices.sberbank.ru:9443/api/v2/oauth"
|
||
_CHAT_URL = "https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1/chat/completions"
|
||
|
||
_lock = threading.Lock()
|
||
_token: str | None = None
|
||
_token_expires_at: float = 0.0
|
||
|
||
|
||
def _get_token() -> str:
|
||
global _token, _token_expires_at
|
||
with _lock:
|
||
# 5-минутный запас перед истечением
|
||
if _token and time.time() < _token_expires_at - 300:
|
||
return _token
|
||
|
||
cfg = get_config()
|
||
rq_uid = str(uuid.uuid4())
|
||
with httpx.Client(timeout=15.0) as client:
|
||
resp = client.post(
|
||
_AUTH_URL,
|
||
headers={
|
||
"Authorization": f"Basic {cfg.gigachat_auth_key}",
|
||
"RqUID": rq_uid,
|
||
"Accept": "application/json",
|
||
},
|
||
data={"scope": cfg.gigachat_scope},
|
||
)
|
||
resp.raise_for_status()
|
||
data = resp.json()
|
||
_token = data.get("access_token") or data.get("tok")
|
||
if not _token:
|
||
raise RuntimeError(f"No access_token in GigaChat response: {data}")
|
||
# expires_at в миллисекундах unix
|
||
expires_at_ms = data.get("expires_at") or data.get("exp") or 0
|
||
_token_expires_at = (expires_at_ms / 1000) if expires_at_ms else (time.time() + 1500)
|
||
return _token
|
||
|
||
|
||
SYSTEM_PROMPT_PICKER = (
|
||
"Ты — эксперт-консультант по подбору кухонной техники для фабрики мебели «ЗОВ».\n"
|
||
"Помогаешь менеджерам салонов согласовать с клиентом комплект техники.\n\n"
|
||
"═══ ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ ═══\n"
|
||
"В `checklist` получаешь:\n"
|
||
" • `categories[]` — какие категории подбираем (fridge, hob, oven, dw, hood, microwave, coffee, washer)\n"
|
||
" • `per_cat[cat].answers{}` — иерархические ответы wizard'а по каждой категории\n"
|
||
" (install, chamber, size, features[], heat_source, subtype[], burners и т.д.)\n"
|
||
" • `per_cat[cat].notes` — заметки менеджера по категории\n"
|
||
" • `brand_strategy` — 'ai' (AI решит) | 'single' (одна марка) | 'different' (разные марки)\n"
|
||
" • `single_brand` — если brand_strategy='single', выбранная марка (или 'ai_pick')\n"
|
||
" • `brands{}` — если brand_strategy='different', по категориям: { fridge: { Bosch: 'preferred'|'acceptable'|'avoid' } }\n"
|
||
" • `budget_preset` — 'luxe' (от 1.5М₽) | 'premium' (700к-1.5М) | 'middle' (350-700к) | 'budget' (до 350к) | 'exact'\n"
|
||
" • `price_ranges{}` — если budget_preset='exact', точные коридоры от-до по категориям\n"
|
||
" • `pick_strategies[]` — стратегии (multi): 'reviews', 'balance', 'premium_brand', 'cheap', 'tech', 'style'\n"
|
||
" • `infra` — { stove: 'induction'|'gas'|'el_220'|'any', vent: 'yes'|'no'|'unknown' }\n\n"
|
||
"═══ ПРИНЦИПЫ ПОДБОРА ═══\n"
|
||
"1. **Бренд-стратегия**:\n"
|
||
" - 'single' → ВСЯ техника от одной марки (или близких из её линейки), укажи модель из этой марки\n"
|
||
" - 'different' → preferred (★) приоритет, acceptable (✓) запасной вариант, avoid (✗) ИСКЛЮЧИ\n"
|
||
" - 'ai' → подбирай оптимальный микс под бюджет/стратегию\n"
|
||
"2. **Бюджет**:\n"
|
||
" - 'exact' → попадай в price_ranges[cat].from..to (±5%)\n"
|
||
" - 'luxe' / 'premium' / 'middle' / 'budget' → сам распредели бюджет по категориям:\n"
|
||
" холодильник ~25%, варочная ~12%, духовка ~15%, ПММ ~10%, вытяжка ~8%, СВЧ ~5%, кофемашина ~15%, стиралка ~10%\n"
|
||
"3. **Стратегии подбора** (pick_strategies, multi — учитывай ВСЕ):\n"
|
||
" - 'reviews' → топ по отзывам пользователей\n"
|
||
" - 'balance' → оптимальное цена/качество\n"
|
||
" - 'premium_brand' → только премиум-имена (Miele, Gaggenau, Sub-Zero, V-ZUG, Asko)\n"
|
||
" - 'cheap' → надёжный минимум по цене\n"
|
||
" - 'tech' → топ функционал (Wi-Fi, инвертор, пар, авто-программы)\n"
|
||
" - 'style' → согласованный дизайн всей техники\n"
|
||
"4. **Инфраструктура**:\n"
|
||
" - газ исключает индукцию; нет вентиляции → только рециркуляция (угольный фильтр)\n"
|
||
"5. **Особенности (features)**: если клиент явно отметил — обязательно ставь модели с этими фичами\n"
|
||
"6. ВАЖНО: каждую тех. фичу в highlights ОБЯЗАТЕЛЬНО объясняй простым языком в скобках.\n\n"
|
||
"Примеры пояснений:\n"
|
||
" «NoFrost (не нужно размораживать вручную)»\n"
|
||
" «PowerBoost (форсаж — кипятит за минуту)»\n"
|
||
" «FlexZone (объединяет зоны под большую сковороду)»\n"
|
||
" «4D HotAir (конвекция с 4 сторон — равномерное запекание)»\n"
|
||
" «Термощуп (готовит до точной температуры)»\n"
|
||
" «AquaStop (защита от протечек)»\n"
|
||
" «Инвертор (тише и экономия ~30% электричества)»\n\n"
|
||
"═══ ФОРМАТ ОТВЕТА ═══\n"
|
||
"Возвращай **3–5 моделей по КАЖДОЙ категории** (не одну!) — для клиента это выбор.\n"
|
||
"Каждая модель ДОЛЖНА содержать аналитику: pros (минимум 3), cons (минимум 2), почему выбрана, с чем сравнивать.\n"
|
||
"По КАЖДОЙ категории напиши `analysis` — обзор: какие компромиссы, на что обратить внимание.\n"
|
||
"Валидный JSON без markdown, без ```:\n"
|
||
"{\n"
|
||
' "summary": "2-3 предложения общего вывода: что подобрали, почему этот набор, на чём сэкономили / куда вложились",\n'
|
||
' "by_category": {\n'
|
||
' "fridge": {\n'
|
||
' "analysis": "2-3 предложения: какие компромиссы в этой категории, какие модели для каких сценариев, на что смотреть при финальном выборе",\n'
|
||
' "models": [\n'
|
||
' {\n'
|
||
' "brand": "Haier",\n'
|
||
' "model": "C4F744CMG",\n'
|
||
' "price_min_rub": 79990,\n'
|
||
' "price_max_rub": 92000,\n'
|
||
' "search_query": "Haier C4F744CMG холодильник",\n'
|
||
' "highlights": ["NoFrost (не нужно размораживать)", "Инвертор (тише и -30% энергии)"],\n'
|
||
' "pros": ["тихий 36 дБ — на 4 дБ тише среднего по сегменту", "класс A++, экономия ~30% против A+", "большой объём 463 л против 380 л у конкурентов в той же ценовой категории"],\n'
|
||
' "cons": ["глубина 660 мм — на 60 мм больше стандартной ниши, проверить нишу клиента", "нет зоны свежести BioFresh — в этом плане Liebherr ровно вдвое лучше"],\n'
|
||
' "reasoning": "Лучший выбор по цена/качество в этом бюджете. Тише и больше чем Bosch в той же цене, но без премиум-зоны свежести.",\n'
|
||
' "tier": "middle",\n'
|
||
' "match_score": 0.92\n'
|
||
" }\n"
|
||
" ]\n"
|
||
" }\n"
|
||
" },\n"
|
||
' "total_price_estimate_rub": { "min": 320000, "max": 480000 },\n'
|
||
' "budget_status": "в_рамках|превышение|значительно_ниже",\n'
|
||
' "client_temperature": "premium|middle|budget|mixed",\n'
|
||
' "warnings": [],\n'
|
||
' "next_steps": ["рекомендации для менеджера: что уточнить с клиентом, что проверить на замере"]\n'
|
||
"}\n\n"
|
||
"═══ КРИТИЧНО ═══\n"
|
||
"1. **Реальные модели**: артикулы должны существовать в природе (Haier C4F744CMG, Bosch Serie 4 KGN39NW00R, Liebherr CNd 5223 — НЕ «Bosch X-200» и НЕ «Haier выгодный»).\n"
|
||
"2. **РЕАЛИИ РФ 2026**: Bosch/Siemens/Miele идут параллельным импортом — их цена в РФ выше официальных на 15-30%. Учитывай это.\n"
|
||
"3. **Pros с числами**: НЕ «тихий» — а «36 дБ». НЕ «энергоэффективный» — а «класс A++, ~30% экономии». НЕ «вместительный» — а «463 л».\n"
|
||
"4. **Cons обязательны**: даже у лучших моделей есть недостатки. Если cons пусто — модель не выбрана. Конкретные минусы: габарит больше ниши, шумнее на 2 дБ, без какой-то функции, цена выше на N%, длительная гарантия только N лет.\n"
|
||
"5. **Reasoning**: 1 предложение «почему именно эта модель в этом наборе» — позиционирование относительно других в выдаче.\n"
|
||
"6. **search_query**: точная строка для поиска (бренд + индекс + слово категория). AI агент будет парсить маркетплейсы по этой строке — не указывай лишнего.\n"
|
||
"7. Бренд-стратегия 'single' — ВСЕ models из одной марки.\n"
|
||
"8. price_min_rub/price_max_rub — диапазон по разным магазинам (если не уверен — один и тот же)."
|
||
)
|
||
|
||
|
||
def call_ai(user_prompt: str, system_prompt: str | None = None,
|
||
temperature: float = 0.3, max_tokens: int = 4000) -> dict[str, Any]:
|
||
"""Вызов GigaChat. Возвращает {json, text, tokens, model, error?}."""
|
||
cfg = get_config()
|
||
try:
|
||
token = _get_token()
|
||
except Exception as e:
|
||
return {"json": None, "text": f"AI auth: {e}", "tokens": 0, "model": cfg.gigachat_model, "error": True}
|
||
|
||
payload = {
|
||
"model": cfg.gigachat_model,
|
||
"temperature": temperature,
|
||
"max_tokens": max_tokens,
|
||
"messages": [
|
||
{"role": "system", "content": system_prompt or SYSTEM_PROMPT_PICKER},
|
||
{"role": "user", "content": user_prompt},
|
||
],
|
||
}
|
||
|
||
try:
|
||
with httpx.Client(timeout=60.0) as client:
|
||
resp = client.post(
|
||
_CHAT_URL,
|
||
headers={
|
||
"Authorization": f"Bearer {token}",
|
||
"Accept": "application/json",
|
||
"Content-Type": "application/json",
|
||
},
|
||
content=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode("utf-8"),
|
||
)
|
||
except Exception as e:
|
||
return {"json": None, "text": f"AI network: {e}", "tokens": 0, "model": cfg.gigachat_model, "error": True}
|
||
|
||
if resp.status_code >= 400:
|
||
try:
|
||
j = resp.json()
|
||
err_msg = j.get("message") or (j.get("error") or {}).get("message") or resp.text[:300]
|
||
except Exception:
|
||
err_msg = resp.text[:300]
|
||
return {"json": None, "text": f"AI HTTP {resp.status_code}: {err_msg}",
|
||
"tokens": 0, "model": cfg.gigachat_model, "error": True}
|
||
|
||
data = resp.json()
|
||
choice = (data.get("choices") or [{}])[0]
|
||
response_text = (choice.get("message") or {}).get("content", "")
|
||
tokens = (data.get("usage") or {}).get("total_tokens", 0)
|
||
actual_model = data.get("model", cfg.gigachat_model)
|
||
|
||
json_obj = None
|
||
if response_text:
|
||
try:
|
||
json_obj = json.loads(response_text)
|
||
except json.JSONDecodeError:
|
||
stripped = re.sub(r"^```(?:json)?\s*", "", response_text.strip())
|
||
stripped = re.sub(r"\s*```\s*$", "", stripped)
|
||
try:
|
||
json_obj = json.loads(stripped)
|
||
except json.JSONDecodeError:
|
||
pass
|
||
|
||
return {"json": json_obj, "text": response_text, "tokens": tokens, "model": actual_model}
|