внедрение yandex

requirements.txt

@@ -1,7 +1,6 @@
-Django~=5.2.13
+Django
 requests
 mysqlclient
 qrcode
 django-environ
 pillow
-yandex-ai-studio-sdk

restoran_max_bot/ai_agent/api_common.py

@@ -0,0 +1,122 @@
+# api_common.py
+import os
+import json
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, Any, List
+from max_bot.models import Client, ProductCategory, Product, Qr
+
+# Кеш для базового промта
+_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, 'ai_dialogs.log')  # общий лог для всех AI
+
+    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 parse_ai_response(assistant_content: str) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    Универсальный парсер для ответа AI (ожидается JSON с полями intent, message, entities, status).
+    Возвращает словарь с гарантированными ключами.
+    """
+    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"
+        }

restoran_max_bot/ai_agent/api_deepseek_ai.py

@@ -1,99 +1,10 @@
-import os
+# api_deepseek_ai.py
-import json
-from datetime import datetime
 import requests
 from typing import Dict, Any, List
-from max_bot.models import Client, ProductCategory, Product, Qr
+from api_common import _log_dialogue, get_system_prompt, parse_ai_response
 
-# Хранилище контекстов
+# Хранилище контекстов для DeepSeek
 _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, 'deepseek_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)
-
-    # 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:
-    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:
-    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 deepseek_chat_structured(
@@ -108,15 +19,12 @@ def deepseek_chat_structured(
     """
     Отправляет запрос к DeepSeek и возвращает структурированный ответ (JSON).
     """
-    # 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})
 
@@ -143,29 +51,9 @@ def deepseek_chat_structured(
         _log_dialogue(session_id, 'ASSISTANT', assistant_content)
         _contexts[session_id].append({"role": "assistant", "content": assistant_content})
 
-        # Парсим JSON
+        return parse_ai_response(assistant_content)
-        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 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}")
@@ -176,7 +64,7 @@ def deepseek_chat_structured(
                 "status": "complete"
             }
         else:
-            error_msg = f"⚠️ Произошла ошибка при обращении к серверу. Попробуйте позже."
+            error_msg = "⚠️ Произошла ошибка при обращении к серверу. Попробуйте позже."
             _log_dialogue(session_id, 'ERROR', f"HTTP error: {e}")
             return {
                 "intent": "general",
@@ -184,7 +72,6 @@ def deepseek_chat_structured(
                 "entities": {},
                 "status": "complete"
             }
-
     except Exception as e:
         error_msg = "⚠️ Извините, произошла ошибка. Попробуйте позже."
         _log_dialogue(session_id, 'ERROR', f"DeepSeek error: {e}")

restoran_max_bot/ai_agent/api_yandex_ai.py

@@ -1,120 +1,10 @@
-# import openai
+# api_yandex_ai.py
-#
+from typing import Dict, Any, List
-# client = openai.OpenAI(
+from openai import OpenAI
-# 	api_key="AQVNxNGDP4KUYdTvjE_s2YBGugv5RFehgZKBlJRu",
+from api_common import _log_dialogue, get_system_prompt, parse_ai_response
-# 	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
+# Хранилище контекстов для Yandex
-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(
@@ -128,19 +18,8 @@ def yandex_chat_structured(
         temperature: float = 0.3,
 ) -> Dict[str, Any]:
     """
-    Отправляет запрос к Yandex GPT через официальный SDK и возвращает структурированный ответ (JSON).
+    Отправляет запрос к Yandex GPT через OpenAI-совместимый API.
-
-    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}
@@ -151,16 +30,18 @@ def yandex_chat_structured(
     _contexts[session_id].append({"role": "user", "content": user_query})
 
     try:
-        # Аутентификация через API-ключ[reference:4]
+        client = OpenAI(
-        auth = APIKeyAuth(api_key)
+            api_key=api_key,
-        ai_studio = AIStudio(folder_id=folder_id, auth=auth)
+            base_url="https://ai.api.cloud.yandex.net/v1",
+            project=folder_id,
+        )
 
-        # Отправка запроса через SDK (используем OpenAI-совместимый chat)[reference:5]
+        response = client.chat.completions.create(
-        response = ai_studio.chat.completions.create(
             model=model,
             messages=_contexts[session_id],
             max_tokens=max_tokens,
             temperature=temperature,
+            response_format={"type": "json_object"}
         )
 
         assistant_content = response.choices[0].message.content
@@ -168,29 +49,10 @@ def yandex_chat_structured(
         _log_dialogue(session_id, 'ASSISTANT', assistant_content)
         _contexts[session_id].append({"role": "assistant", "content": assistant_content})
 
-        # Парсим JSON из ответа
+        return parse_ai_response(assistant_content)
-        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."
+        error_msg = "⚠️ Извините, произошла ошибка при обращении к Yandex GPT. Попробуйте позже."
         _log_dialogue(session_id, 'ERROR', f"Yandex GPT error: {e}")
         return {
             "intent": "general",

restoran_max_bot/ai_agent/apps.py

@@ -3,4 +3,4 @@ from django.apps import AppConfig
 
 class DeepseekBotConfig(AppConfig):
     default_auto_field = 'django.db.models.BigAutoField'
-    name = 'deepseek_bot'
+    name = 'ai_agent'

restoran_max_bot/max_bot/max_api.py

@@ -8,6 +8,7 @@ from restoran_max_bot.settings import DEBUG
 url_max = "https://platform-api2.max.ru"
 max_verify = False
 
+
 def maxbot_send_text_message(chat_id: str, max_token: str, message: str):
     url = f"{url_max}/messages?chat_id={chat_id}"
 

restoran_max_bot/restoran_max_bot/bot_message.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 import re
-from deepseek_bot.api_deepseek import *
+
+from ai_agent.api_deepseek_ai import get_system_prompt, deepseek_chat_structured
 from max_bot.max_api import *
 import qrcode
 from restoran_max_bot.bot_started import check_registration

restoran_max_bot/restoran_max_bot/settings.py

@@ -35,7 +35,7 @@ INSTALLED_APPS = [
     'django.contrib.messages',
     'django.contrib.staticfiles',
     'max_bot',
-    'deepseek_bot',
+    'ai_agent',
 ]
 
 MIDDLEWARE = [