restoran_max_bot/ai_agent/api_common.py

@@ -3,7 +3,7 @@ import os
 import json
 import re
 from datetime import datetime
-from typing import Dict, Any, Optional
+from typing import Dict, Any, List, Optional
 from django.core.cache import cache
 from max_bot.models import Client, ProductCategory, Product, Qr, Partner, Integration
 from restoran_max_bot import settings
@@ -30,7 +30,6 @@ AI_AGENT_REGISTRY = {
 
 
 def _log_dialogue(session_id: str, role: str, content: str, log_file: str = None) -> None:
-    """Логирует сообщение, если роль не SYSTEM или включено логирование SYSTEM."""
     if role.upper() == 'SYSTEM' and not getattr(settings, 'LOG_SYSTEM_PROMPT', False):
         return
 
@@ -52,7 +51,6 @@ def _log_dialogue(session_id: str, role: str, content: str, log_file: str = None
 
 
 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
@@ -73,16 +71,13 @@ def _load_base_prompt() -> str:
     return _BASE_PROMPT_CACHE
 
 
-def get_system_prompt(client: Client, name: str = None) -> str:
-    """
-    Генерирует системный промпт с учётом имени клиента.
-    Базовая часть кешируется отдельно.
-    """
-    # Кешируем базовую часть (без имени)
-    cache_key = f"system_prompt_base_{client.pk}"
-    base_prompt = cache.get(cache_key)
-    if not base_prompt:
-        base_prompt = _load_base_prompt()
+def get_system_prompt(client: Client) -> str:
+    cache_key = f"system_prompt_{client.id}"
+    cached = cache.get(cache_key)
+    if cached:
+        return cached
+
+    prompt = _load_base_prompt()
 
     qr = Qr.objects.filter(client=client).first()
     if qr:
@@ -95,43 +90,37 @@ def get_system_prompt(client: Client, name: str = None) -> str:
         Часы работы: {qr.worktime or 'Не указаны'}
         Активность: {qr.activity or 'Не указана'}
         """
-            base_prompt += restaurant_info
+        prompt += restaurant_info
     else:
-            base_prompt += "\nИнформация о ресторане отсутствует.\n"
+        prompt += "\nИнформация о ресторане отсутствует.\n"
 
     categories = ProductCategory.objects.filter(client=client, status=True, src=2).order_by('ord')
     if categories.exists():
-            base_prompt += "\nМеню:\n"
+        prompt += "\nМеню:\n"
         for cat in categories:
-                base_prompt += f"\nКатегория: {cat.title}\n"
+            prompt += f"\nКатегория: {cat.title}\n"
             products = Product.objects.filter(client=client, up=cat.id, status=1)
             if products.exists():
                 for prod in products:
-                        base_prompt += f"  - {prod.title} — {prod.price} руб."
+                    prompt += f"  - {prod.title} — {prod.price} руб."
                     if prod.descr:
-                            base_prompt += f" ({prod.descr})"
-                        base_prompt += "\n"
+                        prompt += f" ({prod.descr})"
+                    prompt += "\n"
             else:
-                    base_prompt += "  (в этой категории пока нет блюд)\n"
+                prompt += "  (в этой категории пока нет блюд)\n"
     else:
-            base_prompt += "\nМеню не загружено.\n"
+        prompt += "\nМеню не загружено.\n"
 
-        base_prompt += """
+    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.
     """
-        cache.set(cache_key, base_prompt, 300)  # 5 минут
-
-    # Добавляем имя, если оно валидно
-    if name and is_valid_name(name):
-        return f"Обращайся к клиенту по имени: {name}. Используй обращение в каждом ответе.\n\n{base_prompt}"
-    else:
-        return base_prompt
+    cache.set(cache_key, prompt, 300)
+    return prompt
 
 
 def parse_ai_response(assistant_content: str) -> Dict[str, Any]:
-    """Универсальный парсер для ответа AI (JSON)."""
     content = re.sub(r'```(?:json)?\s*', '', assistant_content)
     content = re.sub(r'\s*```', '', content)
     content = content.strip()
@@ -158,7 +147,6 @@ def parse_ai_response(assistant_content: str) -> Dict[str, Any]:
 
 
 def get_ai_agent(client: Client) -> Dict[str, Optional[str]]:
-    """Определяет, какой AI-агент подключен к клиенту."""
     for agent_slug, config in AI_AGENT_REGISTRY.items():
         partner = Partner.objects.filter(slug=agent_slug).first()
         if not partner:
@@ -177,12 +165,12 @@ def get_ai_agent(client: Client) -> Dict[str, Optional[str]]:
             required_settings = config.get('required_settings', [])
             missing = [f for f in required_settings if f not in settings]
             if missing:
-                _log_dialogue(str(client.pk), 'ERROR',
+                _log_dialogue(str(client.id), 'ERROR',
                               f"AI agent {agent_slug} missing settings: {missing}")
                 continue
 
             if not integration.token:
-                _log_dialogue(str(client.pk), 'ERROR',
+                _log_dialogue(str(client.id), 'ERROR',
                               f"AI agent {agent_slug} missing token")
                 continue
 
@@ -205,10 +193,7 @@ def get_ai_agent(client: Client) -> Dict[str, Optional[str]]:
     }
 
 
-def call_ai_agent(client: Client, session_id: str, user_query: str, contact_name: str = None) -> Dict[str, Any]:
-    """
-    Универсальный вызов AI-агента с передачей имени клиента.
-    """
+def call_ai_agent(client: Client, session_id: str, user_query: str) -> Dict[str, Any]:
     agent_info = get_ai_agent(client)
     ai_agent = agent_info.get('ai_agent')
     if not ai_agent:
@@ -241,7 +226,7 @@ def call_ai_agent(client: Client, session_id: str, user_query: str, contact_name
             "status": "complete"
         }
 
-    system_prompt = get_system_prompt(client, name=contact_name)
+    system_prompt = get_system_prompt(client)
     client_prompt = agent_info.get('client_prompt')
     if client_prompt:
         system_prompt += f"\n\nДополнительная информация о ресторане:\n{client_prompt}"
@@ -263,9 +248,11 @@ def call_ai_agent(client: Client, session_id: str, user_query: str, contact_name
                 "status": "complete"
             }
         kwargs['folder_id'] = folder_id
+        # Можно задать модель из настроек или использовать default
         model = agent_info.get('settings', {}).get('model', config.get('default_model', 'yandexgpt'))
         kwargs['model'] = model
 
+    # Логируем вызов
     _log_dialogue(session_id, 'DEBUG', f"Calling {ai_agent} with kwargs: {kwargs}")
 
     try:
@@ -279,36 +266,3 @@ def call_ai_agent(client: Client, session_id: str, user_query: str, contact_name
             "entities": {},
             "status": "complete"
         }
-
-
-# ---------- работа с мета-данными контакта ----------
-def get_contact_meta(contact) -> Dict[str, Any]:
-    """Извлекает JSON-данные из поля descr контакта."""
-    if not contact.descr:
-        return {}
-    try:
-        return json.loads(contact.descr)
-    except json.JSONDecodeError:
-        return {}
-
-
-def set_contact_meta(contact, key: str, value: Any):
-    """Устанавливает ключ в JSON-данных контакта и сохраняет."""
-    meta = get_contact_meta(contact)
-    meta[key] = value
-    contact.descr = json.dumps(meta, ensure_ascii=False)
-    contact.save(update_fields=['descr'])
-
-
-def is_valid_name(name: str) -> bool:
-    """Проверяет, является ли имя валидным (не никнейм, не телефон)."""
-    if not name:
-        return False
-    name = name.strip()
-    if len(name) < 2:
-        return False
-    if re.match(r'^[0-9@_\-\.]+$', name):
-        return False
-    if re.match(r'^\+?[0-9]{10,15}$', name):
-        return False
-    return True

restoran_max_bot/ai_agent/api_yandex_ai.py

@@ -12,7 +12,7 @@ def yandex_chat_structured(
         folder_id: str,
         system_prompt: str,
         user_query: str,
-        model: str = "yandexgpt",          # имя модели (yandexgpt или yandexgpt-lite)
+        model: str = "yandexgpt",          # можно "yandexgpt-lite"
         max_tokens: int = 500,
         temperature: float = 0.3,
 ) -> Dict[str, Any]:
@@ -32,21 +32,18 @@ def yandex_chat_structured(
         if not folder_id:
             raise ValueError("folder_id is empty")
 
-        # Формируем URI модели в формате, который ожидает Yandex
-        model_uri = f"gpt://{folder_id}/{model}/latest"
-
         client = OpenAI(
             api_key=api_token,
             base_url="https://ai.api.cloud.yandex.net/v1",
-            project=folder_id,   # folder_id для аутентификации
+            project=folder_id,
         )
 
+        # Убираем response_format – он может вызывать ошибку парсинга URI модели
         response = client.chat.completions.create(
-            model=model_uri,   # <-- используем полный URI
+            model=model,
             messages=_contexts[session_id],
             max_tokens=max_tokens,
             temperature=temperature,
-            # response_format не используем
         )
 
         assistant_content = response.choices[0].message.content

restoran_max_bot/ai_agent/system_prompt_base.txt

@@ -34,11 +34,6 @@
      - вопрос/проблему (question), чтобы администратор мог подготовиться.
    - Когда все обязательные поля (phone, contact_method, question) собраны, укажи status: "complete".
 
- 4. **Сбор отзыва (intent: "feedback")**:
-   - Если клиент хочет оставить отзыв (фразы вроде "хочу оставить отзыв", "оценка", "как оценить"), то запроси оценку (от 1 до 5) и текст отзыва.
-   - Когда все данные собраны (rating и text), укажи status: "complete" и заполни entities: {"rating": число, "feedback_text": "текст"}.
-   - Если клиент не указал оценку или текст, задай уточняющий вопрос.
-
 Важно:
 - Если клиент не указал какую-то информацию, задавай уточняющий вопрос и возвращай status: "need_more_info".
 - Не выдумывай данные, которых нет.

restoran_max_bot/restoran_max_bot/bot_message.py

@@ -1,7 +1,8 @@
 # bot_message.py
 import re
+import json
 import qrcode
-from ai_agent.api_common import get_ai_agent, call_ai_agent, get_contact_meta, set_contact_meta, is_valid_name
+from ai_agent.api_common import get_system_prompt, get_ai_agent, call_ai_agent
 from max_bot.max_api import *
 from restoran_max_bot.bot_started import check_registration
 from restoran_max_bot.common import *
@@ -12,25 +13,13 @@ from restoran_max_bot.utils import has_key, is_json
 
 
 # ---------- вспомогательные функции ----------
-def send_booking_to_crm(client: Client, date, time, people, phone, name):
-    # реализация бронирования столика
-    msg = f'Бронирование столика:\nНа дату: {date}-{time} \nКоличество: {people}\nКонтакт: {phone}\nИмя: {name}'
-    send_message_all_manager(client, msg)
+def send_booking_to_crm(chat_id, date, time, people, phone):
+    # TODO: реализовать отправку в CRM
     return True
 
 
-def send_contact_to_admin(client: Client, phone, contact_method, question, preferred_time, name):
-    # реализовать отправку администратору
-    msg = (f'Гость попросил связаться:\n {contact_method}\nВопрос: {question}\n'
-           f'Удобное время: {preferred_time}\nКонтакт: {phone}\nИмя: {name}')
-    send_message_all_manager(client, msg)
-    return True
-
-
-def send_feedback_to_crm(client: Client, rating, feedback_text, name, phone):
-    # реализовать отправку отзыва в CRM
-    msg = f'Отзыв от {name} (тел. {phone}):\nОценка: {rating}/5\nТекст: {feedback_text}'
-    send_message_all_manager(client, msg)
+def send_contact_to_admin(chat_id, phone, contact_method, question, preferred_time, contact):
+    # TODO: реализовать отправку администратору
     return True
 
 
@@ -104,41 +93,6 @@ def bot_message(client: Client, message: dict, settings_max: dict, message_type)
     if not contact:
         return False
 
-    # ---------- проверка и запрос имени ----------
-    meta = get_contact_meta(contact)
-    real_name = meta.get('real_name')
-    name_asked = meta.get('name_asked', False)
-
-    # Если имя ещё не запрашивали и нет реального имени
-    if not real_name and not name_asked:
-        # Проверяем имя, которое пришло из мессенджера (contact.name)
-        if is_valid_name(contact.name):
-            # Если валидное, сохраняем как реальное
-            set_contact_meta(contact, 'real_name', contact.name.strip())
-            real_name = contact.name.strip()
-        else:
-            # Если невалидное — запрашиваем
-            maxbot_send_text_message(chat_id, settings_max['token'],
-                                     "Как мне к вам обращаться? Напишите ваше имя, чтобы я мог обращаться к вам лично.")
-            set_contact_meta(contact, 'name_asked', True)
-            # Завершаем обработку, ждём ответ
-            return True
-
-    # Если имя уже запрашивали, но пользователь не ответил, а сейчас прислал сообщение
-    if name_asked and not real_name:
-        potential_name = message['message']['body']['text'].strip()
-        if is_valid_name(potential_name):
-            set_contact_meta(contact, 'real_name', potential_name)
-            real_name = potential_name
-            maxbot_send_text_message(chat_id, settings_max['token'],
-                                     f"Приятно познакомиться, {potential_name}! Чем могу помочь?")
-            # После приветствия продолжаем обработку (не завершаем)
-        else:
-            maxbot_send_text_message(chat_id, settings_max['token'],
-                                     "Пожалуйста, напишите ваше настоящее имя (от 2 символов).")
-            return True
-
-    # ---------- обработка стандартных команд (меню, бонусы и т.п.) ----------
     data = None
     if message_type == 'message_created':
         data = common_get_data(client=client, key=str(message['message']['body']['text']).lower())
@@ -146,6 +100,7 @@ def bot_message(client: Client, message: dict, settings_max: dict, message_type)
         payload = json.loads(message['callback']['payload'])
         data = common_get_data(client=client, key=str(payload['data']).lower())
 
+    # ---------- обработка стандартных команд (меню, бонусы и т.п.) ----------
     if data:
         for dt in data:
             if dt.title == '##bonus##':
@@ -197,12 +152,11 @@ def bot_message(client: Client, message: dict, settings_max: dict, message_type)
                                 message='👇 Выберите раздел', client=client)
         return True
 
-    # Вызываем AI-агента через универсальную функцию, передавая реальное имя
+    # Вызываем AI-агента через универсальную функцию
     response = call_ai_agent(
         client=client,
         session_id=str(chat_id),
-        user_query=message['message']['body']['text'],
-        contact_name=real_name   # передаём имя для персонализации
+        user_query=message['message']['body']['text']
     )
 
     # ---------- обработка ответа AI ----------
@@ -223,10 +177,9 @@ def bot_message(client: Client, message: dict, settings_max: dict, message_type)
             people = entities.get('people')
             phone = entities.get('phone')
             if date and time and people:
-                success = send_booking_to_crm(client, date, time, people, phone, real_name)
+                success = send_booking_to_crm(chat_id, date, time, people, phone)
                 if success:
-                    confirm_msg = (f"✅ Бронирование на {date} в {time} на {people} чел. принято! "
-                                   f"Администратор свяжется с вами.")
+                    confirm_msg = f"✅ Бронирование на {date} в {time} на {people} чел. принято! Администратор свяжется с вами."
                 else:
                     confirm_msg = "❌ Не удалось забронировать. Попробуйте позже."
                 maxbot_send_text_message(chat_id, settings_max['token'], confirm_msg)
@@ -244,7 +197,7 @@ def bot_message(client: Client, message: dict, settings_max: dict, message_type)
             question = entities.get('question', '')
             preferred_time = entities.get('preferred_time', '')
             if phone and contact_method:
-                success = send_contact_to_admin(client, phone, contact_method, question, preferred_time, real_name)
+                success = send_contact_to_admin(chat_id, phone, contact_method, question, preferred_time, contact)
                 if success:
                     confirm_msg = f"✅ Ваш запрос передан администратору. Способ связи: {contact_method}. Скоро с вами свяжутся."
                 else:
@@ -256,24 +209,6 @@ def bot_message(client: Client, message: dict, settings_max: dict, message_type)
         else:
             maxbot_send_text_message(chat_id, settings_max['token'], message_text)
 
-    elif intent == 'feedback':
-        if status == 'need_more_info':
-            maxbot_send_text_message(chat_id, settings_max['token'], message_text)
-        elif status == 'complete':
-            rating = entities.get('rating')
-            feedback_text = entities.get('feedback_text', '')
-            if rating and feedback_text:
-                success = send_feedback_to_crm(client, rating, feedback_text, real_name, contact.phone)
-                if success:
-                    confirm_msg = "✅ Спасибо за ваш отзыв! Мы учтём его."
-                else:
-                    confirm_msg = "❌ Не удалось отправить отзыв. Попробуйте позже."
-                maxbot_send_text_message(chat_id, settings_max['token'], confirm_msg)
-            else:
-                maxbot_send_text_message(chat_id, settings_max['token'], "⚠️ Не хватает данных для отзыва.")
-        else:
-            maxbot_send_text_message(chat_id, settings_max['token'], message_text)
-
     else:
         maxbot_send_text_message(chat_id, settings_max['token'], message_text)
 

restoran_max_bot/restoran_max_bot/common.py

@@ -1,8 +1,6 @@
 # функция поиска контента по ключевому слову
 import json
 
-import requests
-
 from max_bot.models import Client, ProductCategory, Product, Contact, Integration, Partner
 
 
@@ -71,20 +69,3 @@ def common_get_integration(client: Client) -> Integration:
     partner = Partner.objects.filter(status=1, slug__in=['iiko', 'rkeeper'])
     integration = Integration.objects.filter(client=client, status=1, partner__in=partner).first()
     return integration
-
-
-def send_message_all_manager(client: Client, message: str):
-    """
-    Функция отправки сообщений в групу администраторам
-    """
-
-    headers = {
-        'Content-Type': 'application/json',
-    }
-
-    url = f'https://api.telefon-ip.ru/webast/sendmessages/{client.token}?messages={message}'
-    print(url)
-    response = requests.request("GET", url, headers=headers).json()
-    return response
-
-