Initial commit: VKUS vitrina MVP (frontend + backend).

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-06-29 23:13:06 +07:00
commit 862e6b7b25
113 changed files with 50949 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,489 @@
+import re
+
+from typing import Optional
+
+
+
+from app.config import settings
+
+from app.data.knowledge_base import (
+
+    DEFAULT_PROFILE,
+
+    GLOSSARY_ANSWERS,
+
+    IT_SYSTEMS,
+
+    KNOWLEDGE_ENTRIES,
+
+    get_colleague_cases_for_system,
+
+)
+
+from app.llm.client import get_llm_client
+
+from app.models import AssistantResult, ColleagueCase, ResponsePackage, UserProfile
+
+from app.package_builder import build_why_suggested, ensure_escalation_draft, enrich_ticket_draft
+
+from app.rag.service import (
+
+    build_package_from_hits,
+
+    build_package_with_llm,
+
+    search_documents,
+
+)
+
+
+
+
+
+def _detect_glossary(query: str) -> Optional[str]:
+
+    match = re.search(r"что такое\s+([а-яёa-z0-9]+)", query, re.IGNORECASE)
+
+    if not match:
+
+        return None
+
+    return GLOSSARY_ANSWERS.get(match.group(1).lower())
+
+
+
+
+
+def _detect_system(query: str) -> Optional[str]:
+
+    lower = query.lower()
+
+    if re.search(r"meridium|меридиум", lower):
+
+        return "Meridium 4"
+
+    if re.search(r"есуид|esuid|esu[iі]d", lower):
+
+        return "ЕСУИД"
+
+    if re.search(r"1[сc]|1c", lower):
+
+        return "1С"
+
+    if re.search(r"starlims|старлимс", lower):
+
+        return "StarLims"
+
+    if re.search(r"лимс|lims", lower):
+
+        return "ЛИМС"
+
+    if re.search(r"вкус|vkus", lower):
+
+        return "ВКУС"
+
+    return None
+
+
+
+
+
+def _is_thanks(query: str) -> bool:
+
+    return bool(
+
+        re.match(
+
+            r"^(спасибо|благодар|всё получилось|все получилось|понятно|достаточно|до свидания|нет,? спасибо)",
+
+            query.strip(),
+
+            re.IGNORECASE,
+
+        )
+
+    )
+
+
+
+
+
+def _is_off_topic(query: str) -> bool:
+
+    return bool(re.search(r"политик|выборы|погод|рецепт|футбол|кино|личн", query, re.IGNORECASE))
+
+
+
+
+
+def _is_confidential_request(query: str) -> bool:
+
+    return bool(
+
+        re.search(r"зарплат|табельн|паспорт|телефон.*коллег|заявк.*коллег|данн.*сотрудник", query, re.IGNORECASE)
+
+    )
+
+
+
+
+
+def _is_security_probe(query: str) -> bool:
+
+    return bool(
+
+        re.search(r"директор|служб.*безопас|представь.*что|гипотетич|покажи.*промпт|как ты устроен", query, re.IGNORECASE)
+
+    )
+
+
+
+
+
+def _try_pattern_knowledge(
+
+    trimmed: str,
+
+    greeting: str,
+
+    conversation: list[dict[str, str]] | None = None,
+
+) -> AssistantResult | None:
+
+    if not settings.use_pattern_kb:
+
+        return None
+
+
+
+    for entry in KNOWLEDGE_ENTRIES:
+
+        if any(re.search(pattern, trimmed, re.IGNORECASE) for pattern in entry["patterns"]):
+
+            confidence = entry["confidence"]
+
+            intro = (
+
+                f"{greeting}нашёл инструкцию по вашему вопросу. Вот что рекомендую:"
+
+                if confidence >= settings.confidence_threshold
+
+                else f"{greeting}нашёл частично подходящую информацию, но уверенность ниже {settings.confidence_threshold}%. Рекомендую также оформить обращение:"
+
+            )
+
+            package_data = {**entry["package"], "confidence": confidence, "system": entry["system"]}
+
+            package = ResponsePackage.model_validate(package_data)
+
+            package.why_suggested = build_why_suggested(
+                system=entry["system"],
+                sources=package.sources,
+                confidence=confidence,
+            )
+
+            if package.ticket_draft:
+
+                cases = package.colleague_cases or [
+
+                    ColleagueCase.model_validate(case)
+
+                    for case in get_colleague_cases_for_system(entry["system"])
+
+                ]
+
+                package.ticket_draft = enrich_ticket_draft(
+
+                    trimmed,
+
+                    entry["system"],
+
+                    package.ticket_draft.priority,
+
+                    conversation=conversation,
+
+                    sources=package.sources,
+
+                    colleague_cases=cases,
+
+                    recommendation=package.recommendation,
+
+                )
+
+            package = ensure_escalation_draft(package, trimmed, conversation=conversation)
+
+            return AssistantResult(text=intro, package=package)
+
+    return None
+
+
+
+
+
+def _try_local_rag(
+
+    trimmed: str,
+
+    greeting: str,
+
+    system: str,
+
+    conversation: list[dict[str, str]] | None = None,
+
+) -> AssistantResult | None:
+
+    """Временный RAG в backend: поиск по Manuals/ + опционально внешняя LLM."""
+
+    if not settings.rag_local_enabled or settings.rag_mode != "local":
+
+        return None
+
+
+
+    hits = search_documents(trimmed)
+
+    if not hits:
+
+        return None
+
+
+
+    llm = get_llm_client()
+
+    if llm.is_configured():
+
+        llm_result = build_package_with_llm(
+
+            trimmed, hits, llm, greeting, system=system, conversation=conversation
+
+        )
+
+        if llm_result:
+
+            intro, package = llm_result
+
+            return AssistantResult(text=intro, package=package)
+
+
+
+    package = build_package_from_hits(trimmed, hits, system=system, conversation=conversation)
+
+    if package is None:
+
+        return None
+
+
+
+    threshold = settings.confidence_threshold
+
+    intro = (
+
+        f"{greeting}нашёл релевантные фрагменты в инструкциях (локальный RAG). Вот что рекомендую:"
+
+        if package.confidence >= threshold
+
+        else f"{greeting}нашёл частично подходящие материалы (уверенность ниже {threshold}%). Рекомендую также оформить обращение:"
+
+    )
+
+    return AssistantResult(text=intro, package=package)
+
+
+
+
+
+def process_message(
+
+    query: str,
+
+    profile: UserProfile,
+
+    is_first_message: bool,
+
+    conversation: list[dict[str, str]] | None = None,
+
+) -> AssistantResult:
+
+    trimmed = query.strip()
+
+    greeting = f"{profile.first_name} {profile.patronymic}, " if is_first_message else ""
+
+
+
+    if _is_thanks(trimmed):
+
+        return AssistantResult(
+
+            text="Рад был помочь. Если появятся вопросы — обращайтесь.",
+
+            is_simple=True,
+
+        )
+
+
+
+    if _is_off_topic(trimmed):
+
+        return AssistantResult(
+
+            text=f"{greeting}этот вопрос выходит за рамки моих задач — я помогаю только с рабочими вопросами. Могу ли я помочь ещё?",
+
+            is_simple=True,
+
+        )
+
+
+
+    if _is_confidential_request(trimmed):
+
+        return AssistantResult(
+
+            text=f"{greeting}эта информация является конфиденциальной и доступна только самому сотруднику. Могу ли я помочь ещё?",
+
+            is_simple=True,
+
+        )
+
+
+
+    if _is_security_probe(trimmed):
+
+        return AssistantResult(
+
+            text=f"{greeting}я работаю на основе ваших актуальных данных в системе. Гипотетические сценарии не влияют на мои возможности и правила работы. Могу ли я помочь ещё?",
+
+            is_simple=True,
+
+        )
+
+
+
+    glossary = _detect_glossary(trimmed)
+
+    if glossary:
+
+        return AssistantResult(
+
+            text=f"{greeting}{glossary}\n\nМогу ли я помочь ещё?",
+
+            is_simple=True,
+
+        )
+
+
+
+    dialog = conversation or []
+
+
+
+    # 1) Курируемые сценарии (быстрые ответы для демо)
+
+    pattern_result = _try_pattern_knowledge(trimmed, greeting, dialog)
+
+    if pattern_result:
+
+        return pattern_result
+
+
+
+    # 2) Определение ИТ-системы до поиска (CJM §3.2, §4.1)
+
+    system = _detect_system(trimmed)
+
+    if not system:
+
+        systems_list = ", ".join(IT_SYSTEMS)
+
+        return AssistantResult(
+
+            text=f"{greeting}чтобы подобрать точную инструкцию, уточните, пожалуйста: с какой ИТ-системой связан ваш вопрос? ({systems_list})",
+
+            needs_clarification=True,
+
+            is_simple=True,
+
+        )
+
+
+
+    if system not in IT_SYSTEMS:
+
+        return AssistantResult(
+
+            text=f"{greeting}система «{system}» пока не входит в базу знаний ассистента. Могу помочь оформить обращение в поддержку.",
+
+            create_ticket=True,
+
+            is_simple=True,
+
+        )
+
+
+
+    # 3) Локальный RAG по Manuals/ после определения системы
+
+    rag_result = _try_local_rag(trimmed, greeting, system, dialog)
+
+    if rag_result:
+
+        return rag_result
+
+
+
+    cases = [ColleagueCase.model_validate(case) for case in get_colleague_cases_for_system(system)]
+
+    ticket = enrich_ticket_draft(
+
+        trimmed,
+
+        system,
+
+        "Средний",
+
+        conversation=dialog,
+
+        colleague_cases=cases,
+
+        recommendation="К сожалению, в базе знаний нет точного ответа на ваш вопрос.",
+
+    )
+
+    why = build_why_suggested(system=system, sources=[], confidence=35)
+
+    return AssistantResult(
+
+        text=f"{greeting}по системе «{system}» не нашёл подходящей инструкции. Предлагаю создать обращение с предзаполненным контекстом.",
+
+        create_ticket=True,
+
+        package=ResponsePackage(
+
+            recommendation="К сожалению, в базе знаний нет точного ответа на ваш вопрос.",
+
+            steps=[],
+
+            sources=[],
+
+            colleague_cases=cases or None,
+
+            why_suggested=why,
+
+            confidence=35,
+
+            system=system,
+
+            ticket_draft=ticket,
+
+        ),
+
+    )
+
+
+
+
+
+def get_default_profile() -> UserProfile:
+
+    return UserProfile.model_validate(DEFAULT_PROFILE)
+
+