внедрение яндекса AI

requirements.txt

@@ -4,3 +4,4 @@ mysqlclient
 qrcode
 django-environ
 pillow
+yandex-ai-studio-sdk

restoran_max_bot/ai_agent/api_deepseek_ai.py

@@ -5,63 +5,38 @@ import requests
 from typing import Dict, Any, List
 from max_bot.models import Client, ProductCategory, Product, Qr
 
-# Хранилище контекстов (можно расширить для хранения состояния бронирования)
+# Хранилище контекстов
 _contexts: Dict[str, List[Dict[str, str]]] = {}
-# Кешируем базовый промт, чтобы не читать файл при каждом запросе
 _BASE_PROMPT_CACHE = None
 
 
 def _log_dialogue(session_id: str, role: str, content: str, log_file: str = None) -> None:
     """
     Записывает сообщение диалога в файл лога.
-    Аргументы:
-        session_id: идентификатор сессии (например, chat_id)
-        role: 'SYSTEM', 'USER', 'ASSISTANT'
-        content: текст сообщения
-        log_file: путь к файлу лога (если None, берётся из настроек или по умолчанию)
     """
     if log_file is None:
-        # Путь к файлу лога: можно задать в settings или использовать фиксированный путь
-        # Здесь используем папку logs рядом с файлом api_deepseek.py
         base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
         log_dir = os.path.join(base_dir, 'logs')
         os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
         log_file = os.path.join(log_dir, 'deepseek_dialogs.log')
 
-    # Формируем строку лога с временной меткой
     timestamp = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-    # Для удобства чтения обрезаем content, если он слишком длинный? Нет, оставляем полным.
     log_entry = f"[{timestamp}] [{role.upper()}] [{session_id}]: {content}\n"
 
-    # Записываем в файл (атомарно, с блокировкой? Для простоты используем обычное добавление)
     with open(log_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
         f.write(log_entry)
 
-    # Если это системное сообщение или начало сессии, добавим разделитель для наглядности
-    if role.upper() == 'SYSTEM':
-        with open(log_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
-            f.write('-' * 80 + '\n')
-
-    # Записываем в файл (атомарно, с блокировкой? Для простоты используем обычное добавление)
-    with open(log_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
-        f.write(log_entry)
-
-    # Если это системное сообщение или начало сессии, добавим разделитель для наглядности
+    # Если это системное сообщение, добавляем разделитель для наглядности
     if role.upper() == 'SYSTEM':
         with open(log_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
             f.write('-' * 80 + '\n')
 
 
 def _load_base_prompt() -> str:
-    """
-    Загружает базовый текст системного промта из файла.
-    Если файл не найден, возвращает встроенный fallback.
-    """
     global _BASE_PROMPT_CACHE
     if _BASE_PROMPT_CACHE is not None:
         return _BASE_PROMPT_CACHE
 
-    # Определяем путь к файлу (он лежит рядом с api_deepseek.py)
     base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
     file_path = os.path.join(base_dir, 'system_prompt_base.txt')
 
@@ -69,27 +44,18 @@ def _load_base_prompt() -> str:
         with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
             _BASE_PROMPT_CACHE = f.read()
     except FileNotFoundError:
-        # Fallback: используем встроенный текст (минимальный)
         _BASE_PROMPT_CACHE = (
             "Ты — ассистент ресторана. Отвечай на вопросы и помогай с бронированием. "
             "Возвращай JSON с полями intent, message, entities, status.\n"
             "Информация о ресторане и меню:\n"
         )
-        # Также можно залогировать ошибку
         print("WARNING: system_prompt_base.txt not found, using fallback.")
-
     return _BASE_PROMPT_CACHE
 
 
 def get_system_prompt(client: Client) -> str:
-    """
-    Генерирует системный промпт на основе данных клиента.
-    Базовый текст загружается из файла, затем добавляются ресторан и меню.
-    """
-    # 1. Загружаем базовый промт
     prompt = _load_base_prompt()
 
-    # 2. Добавляем информацию о ресторане
     qr = Qr.objects.filter(client=client).first()
     if qr:
         restaurant_info = f"""
@@ -105,8 +71,7 @@ def get_system_prompt(client: Client) -> str:
     else:
         prompt += "\nИнформация о ресторане отсутствует.\n"
 
-    # 3. Добавляем меню
-    categories = ProductCategory.objects.filter(client=client, status=True).order_by('ord')
+    categories = ProductCategory.objects.filter(client=client, status=True, src=2).order_by('ord')
     if categories.exists():
         prompt += "\nМеню:\n"
         for cat in categories:
@@ -123,7 +88,6 @@ def get_system_prompt(client: Client) -> str:
     else:
         prompt += "\nМеню не загружено.\n"
 
-    # 4. Добавляем финальную инструкцию (если она не в файле)
     prompt += """
             При ответах на вопросы о меню используй только те блюда, которые перечислены выше. 
             Если клиент спрашивает о блюде, которого нет в списке, честно скажи об этом и предложи посмотреть другие позиции.
@@ -144,16 +108,16 @@ def deepseek_chat_structured(
     """
     Отправляет запрос к DeepSeek и возвращает структурированный ответ (JSON).
     """
-    # Логируем системный промт только при создании новой сессии
+    # Инициализация сессии
     if session_id not in _contexts:
         _contexts[session_id] = [
             {"role": "system", "content": system_prompt}
         ]
+        # Логируем системный промт при первом обращении
         _log_dialogue(session_id, 'SYSTEM', system_prompt)
 
     # Логируем запрос пользователя
     _log_dialogue(session_id, 'USER', user_query)
-
     _contexts[session_id].append({"role": "user", "content": user_query})
 
     url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
@@ -176,9 +140,7 @@ def deepseek_chat_structured(
         data = response.json()
         assistant_content = data["choices"][0]["message"]["content"]
 
-        # Логируем ответ ассистента
         _log_dialogue(session_id, 'ASSISTANT', assistant_content)
-
         _contexts[session_id].append({"role": "assistant", "content": assistant_content})
 
         # Парсим JSON
@@ -202,13 +164,33 @@ def deepseek_chat_structured(
                 "status": "complete"
             }
 
+    except requests.exceptions.HTTPError as e:
+        # Обработка ошибки 402 Payment Required
+        if e.response.status_code == 402:
+            user_message = "⚠️ К сожалению, я сейчас не могу отвечать на эти вопросы, попробуйте позже."
+            _log_dialogue(session_id, 'ERROR', f"Payment Required (402): {e}")
+            return {
+                "intent": "general",
+                "message": user_message,
+                "entities": {},
+                "status": "complete"
+            }
+        else:
+            error_msg = f"⚠️ Произошла ошибка при обращении к серверу. Попробуйте позже."
+            _log_dialogue(session_id, 'ERROR', f"HTTP error: {e}")
+            return {
+                "intent": "general",
+                "message": error_msg,
+                "entities": {},
+                "status": "complete"
+            }
+
     except Exception as e:
-        error_msg = f"⚠️ Извините, произошла ошибка. Попробуйте позже."
-        # Логируем ошибку
+        error_msg = "⚠️ Извините, произошла ошибка. Попробуйте позже."
         _log_dialogue(session_id, 'ERROR', f"DeepSeek error: {e}")
         return {
             "intent": "general",
             "message": error_msg,
             "entities": {},
             "status": "complete"
-        }
+        }

restoran_max_bot/ai_agent/api_yandex_ai.py

@@ -0,0 +1,200 @@
+# import openai
+#
+# client = openai.OpenAI(
+# 	api_key="AQVNxNGDP4KUYdTvjE_s2YBGugv5RFehgZKBlJRu",
+# 	base_url="https://ai.api.cloud.yandex.net/v1",
+# 	project="b1g8dec1sf09i9ohn7bl"
+# )
+#
+# response = client.responses.create(
+# 	prompt={
+# 		"id": "fvtitb2k94c13nthvitn",
+# 	},
+# 	input="some message",
+# )
+#
+# print(response.output_text)
+
+import os
+import json
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, Any, List, Optional
+
+from yandex_ai_studio_sdk import AIStudio
+from yandex_ai_studio_sdk.auth import APIKeyAuth
+
+from max_bot.models import Client, ProductCategory, Product, Qr
+
+# Хранилище контекстов для диалогов
+_contexts: Dict[str, List[Dict[str, str]]] = {}
+_BASE_PROMPT_CACHE = None
+
+
+def _log_dialogue(session_id: str, role: str, content: str, log_file: str = None) -> None:
+    """
+    Записывает сообщение диалога в файл лога.
+    """
+    if log_file is None:
+        base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+        log_dir = os.path.join(base_dir, 'logs')
+        os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
+        log_file = os.path.join(log_dir, 'yandex_dialogs.log')
+
+    timestamp = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+    log_entry = f"[{timestamp}] [{role.upper()}] [{session_id}]: {content}\n"
+
+    with open(log_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
+        f.write(log_entry)
+
+    if role.upper() == 'SYSTEM':
+        with open(log_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
+            f.write('-' * 80 + '\n')
+
+
+def _load_base_prompt() -> str:
+    """Загружает базовый текст системного промта из файла."""
+    global _BASE_PROMPT_CACHE
+    if _BASE_PROMPT_CACHE is not None:
+        return _BASE_PROMPT_CACHE
+
+    base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+    file_path = os.path.join(base_dir, 'system_prompt_base.txt')
+
+    try:
+        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            _BASE_PROMPT_CACHE = f.read()
+    except FileNotFoundError:
+        _BASE_PROMPT_CACHE = (
+            "Ты — ассистент ресторана. Отвечай на вопросы и помогай с бронированием. "
+            "Возвращай JSON с полями intent, message, entities, status.\n"
+            "Информация о ресторане и меню:\n"
+        )
+        print("WARNING: system_prompt_base.txt not found, using fallback.")
+    return _BASE_PROMPT_CACHE
+
+
+def get_system_prompt(client: Client) -> str:
+    """Генерирует системный промпт на основе данных клиента."""
+    prompt = _load_base_prompt()
+
+    qr = Qr.objects.filter(client=client).first()
+    if qr:
+        restaurant_info = f"""
+        Название: {qr.title or 'Не указано'}
+        Бренд: {qr.brand or 'Не указан'}
+        Описание: {qr.description or 'Нет описания'}
+        Адрес: {qr.addr or 'Не указан'}
+        Телефон: {qr.phone or 'Не указан'}
+        Часы работы: {qr.worktime or 'Не указаны'}
+        Активность: {qr.activity or 'Не указана'}
+        """
+        prompt += restaurant_info
+    else:
+        prompt += "\nИнформация о ресторане отсутствует.\n"
+
+    categories = ProductCategory.objects.filter(client=client, status=True, src=2).order_by('ord')
+    if categories.exists():
+        prompt += "\nМеню:\n"
+        for cat in categories:
+            prompt += f"\nКатегория: {cat.title}\n"
+            products = Product.objects.filter(client=client, up=cat.id, status=1)
+            if products.exists():
+                for prod in products:
+                    prompt += f"  - {prod.title} — {prod.price} руб."
+                    if prod.descr:
+                        prompt += f" ({prod.descr})"
+                    prompt += "\n"
+            else:
+                prompt += "  (в этой категории пока нет блюд)\n"
+    else:
+        prompt += "\nМеню не загружено.\n"
+
+    prompt += """
+            При ответах на вопросы о меню используй только те блюда, которые перечислены выше. 
+            Если клиент спрашивает о блюде, которого нет в списке, честно скажи об этом и предложи посмотреть другие позиции.
+            Всегда помни, что ты должен возвращать только JSON, без лишнего текста вне JSON.
+            """
+    return prompt
+
+
+def yandex_chat_structured(
+        session_id: str,
+        api_key: str,
+        folder_id: str,
+        system_prompt: str,
+        user_query: str,
+        model: str = "yandexgpt",
+        max_tokens: int = 1000,
+        temperature: float = 0.3,
+) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    Отправляет запрос к Yandex GPT через официальный SDK и возвращает структурированный ответ (JSON).
+
+    Аргументы:
+        session_id: идентификатор сессии (chat_id)
+        api_key: API-ключ Yandex Cloud (создаётся в AI Studio)[reference:2]
+        folder_id: ID папки в Yandex Cloud[reference:3]
+        system_prompt: системный промт
+        user_query: запрос пользователя
+        model: модель (yandexgpt, yandexgpt-lite и др.)
+        max_tokens: максимальная длина ответа
+        temperature: креативность (0.0–1.0)
+    """
+    # Инициализация сессии
+    if session_id not in _contexts:
+        _contexts[session_id] = [
+            {"role": "system", "content": system_prompt}
+        ]
+        _log_dialogue(session_id, 'SYSTEM', system_prompt)
+
+    _log_dialogue(session_id, 'USER', user_query)
+    _contexts[session_id].append({"role": "user", "content": user_query})
+
+    try:
+        # Аутентификация через API-ключ[reference:4]
+        auth = APIKeyAuth(api_key)
+        ai_studio = AIStudio(folder_id=folder_id, auth=auth)
+
+        # Отправка запроса через SDK (используем OpenAI-совместимый chat)[reference:5]
+        response = ai_studio.chat.completions.create(
+            model=model,
+            messages=_contexts[session_id],
+            max_tokens=max_tokens,
+            temperature=temperature,
+        )
+
+        assistant_content = response.choices[0].message.content
+
+        _log_dialogue(session_id, 'ASSISTANT', assistant_content)
+        _contexts[session_id].append({"role": "assistant", "content": assistant_content})
+
+        # Парсим JSON из ответа
+        try:
+            parsed = json.loads(assistant_content)
+            required = ["intent", "message", "entities", "status"]
+            if all(k in parsed for k in required):
+                return parsed
+            else:
+                return {
+                    "intent": "general",
+                    "message": assistant_content,
+                    "entities": {},
+                    "status": "complete"
+                }
+        except json.JSONDecodeError:
+            return {
+                "intent": "general",
+                "message": assistant_content,
+                "entities": {},
+                "status": "complete"
+            }
+
+    except Exception as e:
+        error_msg = "⚠️ Извините, произошла ошибка. Попробуйте позже."
+        _log_dialogue(session_id, 'ERROR', f"Yandex GPT error: {e}")
+        return {
+            "intent": "general",
+            "message": error_msg,
+            "entities": {},
+            "status": "complete"
+        }

restoran_max_bot/restoran_max_bot/bot_message.py

@@ -152,11 +152,14 @@ def bot_message(client: Client, message: dict, settings_max: dict, settings_deep
         maxbot_send_menu_button(chat_id=chat_id, max_token=settings_max['token'], message='👇 Выберите раздел',
                                 client=client)
     else:
-        # обработка сообщения через ИИ ===========================
+        # =========================== обработка сообщения через ИИ ===========================
         if settings_deepseek.get('token', False):
             text = message['message']['body']['text']
             # Получаем системный промт из настроек
-            system_prompt = settings_deepseek.get('deepseek_system_prompt', get_system_prompt(client))
+            system_prompt = get_system_prompt(client)
+            if settings_deepseek.get('deepseek_system_prompt', False):
+                system_prompt = (system_prompt + "\n Дополнительная информация:\n" +
+                                 settings_deepseek.get('deepseek_system_prompt'))
 
             # Отправляем запрос в DeepSeek
             response = deepseek_chat_structured(