v2 architecture: Sonnet plan + request docs

This commit is contained in:
2026-06-20 09:55:10 +04:00
parent cb445aeba1
commit bcd937e46f
2 changed files with 324 additions and 0 deletions
+237
View File
@@ -0,0 +1,237 @@
Всё, у меня полная картина. Финальный план:
Updated memory file [](file:///home/naeel/.vscode-server/data/User/workspaceStorage/dc98ff3e658364e1826ee6585ebe4b5e/GitHub.copilot-chat/memory-tool/memories/NjU5ZThiMjEtYzVmOS00YWY1LTgyNDktM2YyNTMxZjU4MWNj/plan.md)
---
## Plan: Event Sourcing — Кумулятивный статус договора
**TL;DR:** Добавить event sourcing поверх prod (не ломая `spec_rows`). LLM получает текущую спецификацию + текст ДС → возвращает операции → Lucee атомарно применяет лог. Связывание по `name_hash`, не `row_num`. ВМ — sync-прокси к LLM для каждого ДС по очереди, Lucee шлёт SSE прогресс после каждого.
---
### Фаза 1 — БД: две новые таблицы
**1.** Создать `spec_events` (лог):
```sql
id UUID PK, contract_id UUID FK, supplement_id UUID FK,
seq INTEGER NOT NULL, -- per-contract, UNIQUE(contract_id, seq)
action TEXT CHECK IN ('ADD','UPDATE','DELETE','UNRESOLVED'),
target_hash TEXT, -- для UPDATE/DELETE/UNRESOLVED
new_values JSONB, -- ADD: полная строка; UPDATE: только изменённые поля; UNRESOLVED: что LLM извлёк
comment TEXT, -- объяснение LLM / reason для UNRESOLVED
status TEXT DEFAULT 'applied' -- 'applied'|'pending'|'rejected'|'manual'
created_at TIMESTAMPTZ
```
**2.** Создать `spec_current` (материализованное состояние):
```sql
id UUID PK, contract_id UUID FK,
name_hash TEXT NOT NULL, -- md5(lower(trim(name)) || coalesce(date_start,'') || coalesce(qty::text,''))
name TEXT, price NUMERIC, qty NUMERIC, sum NUMERIC, date_start TEXT,
last_event_id UUID FK spec_events,
updated_at TIMESTAMPTZ,
UNIQUE(contract_id, name_hash)
```
`name_hash` вычисляется в PostgreSQL через `md5()` в INSERT-запросе — никаких расхождений между CFML и SQL.
---
### Фаза 2 — ВМ: endpoint `/llm-ops` в `convert_server.py`
**3.** Добавить endpoint `POST /llm-ops` в существующий Flask-app:
- Вход: `{contract_id, supplement_id, current_spec: [{hash, name, price, qty, sum, date_start}], doc_text}`
- Вызывает LLM через httpx (sync внутри endpoint, timeout 120s)
- Парсит JSON из ответа (обёртка ` ```json ``` ` уже обрабатывается в коде)
- Выход: `{mode: "partial"|"full_replace", ops: [...]}`
**4.** Добавить `llm_prompt.py` рядом — функция `build_prompt(current_spec, doc_text)`:
Структура промпта:
- System: «Анализируй ДС. Отвечай ТОЛЬКО JSON.»
- User — блок A: текущая спецификация (полный JSON с hash/name/price/qty/sum/date_start)
- User — блок B: текст ДС
- Задача: вернуть `{mode, ops}`
- `mode = "full_replace"` если в тексте есть: «в следующей редакции», «заменить приложение», «излагается в следующей редакции»
- Операции:
- `ADD`: `{action, new_row: {name, price, qty, sum, date_start}, comment}`
- `UPDATE`: `{action, target_hash, new_values: {только изменённые поля}, comment}`
- `DELETE`: `{action, target_hash, comment}`
- `UNRESOLVED`: `{action, new_values: {что LLM смог извлечь}, reason}` — только когда LLM видит изменение существующей услуги, но не может определить какой именно
---
### Фаза 3 — Lucee: `apply_events.cfm`
**5.** Новый файл `apply_events.cfm` — транзакционное применение пачки ops:
```
BEGIN TRANSACTION
seq = SELECT COALESCE(MAX(seq), 0) FROM spec_events WHERE contract_id=?
if mode = 'full_replace':
-- Аудит: записать явный DELETE для каждой текущей строки
for row in (SELECT * FROM spec_current WHERE contract_id=?):
seq++
INSERT spec_events (action='DELETE', target_hash=row.name_hash, status='applied', seq=seq)
DELETE FROM spec_current WHERE contract_id=?
for each op in ops:
seq++
if op.action = 'ADD':
hash = md5(...) вычислить в INSERT-запросе
INSERT spec_current ... ON CONFLICT → RAISE ERROR
event_id = INSERT spec_events (action='ADD', target_hash=hash, new_values=op.new_row, status='applied')
UPDATE spec_current SET last_event_id=event_id WHERE contract_id=? AND name_hash=hash
if op.action = 'UPDATE':
old_row = SELECT * FROM spec_current WHERE contract_id=? AND name_hash=op.target_hash
if not found → RAISE ERROR "target not found: {hash}"
event_id = INSERT spec_events (action='UPDATE', target_hash, new_values=op.new_values, status='applied')
UPDATE spec_current SET
price = COALESCE(op.new_values.price, old_row.price),
qty = COALESCE(op.new_values.qty, old_row.qty),
sum = COALESCE(op.new_values.sum, old_row.sum),
date_start = COALESCE(op.new_values.date_start, old_row.date_start),
last_event_id = event_id
WHERE contract_id=? AND name_hash=op.target_hash
if op.action = 'DELETE':
if not EXISTS → RAISE ERROR
INSERT spec_events (action='DELETE', target_hash, status='applied')
DELETE FROM spec_current WHERE contract_id=? AND name_hash=op.target_hash
if op.action = 'UNRESOLVED':
INSERT spec_events (action='UNRESOLVED', new_values, comment=op.reason, status='pending')
-- spec_current НЕ трогать
COMMIT
-- любая RAISE ERROR → ROLLBACK всего ДС
```
**6.** Изменить `process.cfm` — добавить новый пайплайн параллельно со старым:
Для каждого supplement по порядку:
1. `current_spec``SELECT * FROM spec_current WHERE contract_id=?`
2. `doc_text` ← из `documents.parsed_text` для данного supplement
3. SSE: `{type:"llm_start", supplement_id}`
4. POST на ВМ `/llm-ops` (cfhttp, timeout 130s)
5. SSE: `{type:"llm_done", ops_count:N}`
6. Вызов `apply_events.cfm` (include или cfmodule)
7. SSE: `{type:"applied", summary:{added, updated, deleted, unresolved}}`
После всех ДС: SSE `{type:"done", total_unresolved:N}`
---
### Фаза 4 — Откат и rebuild
**7.** Функция `rollback_supplement(contract_id, supplement_id)` в `apply_events.cfm`:
```
BEGIN TRANSACTION
UPDATE spec_events SET status='rejected' WHERE supplement_id=?
-- Rebuild с нуля
DELETE FROM spec_current WHERE contract_id=?
events = SELECT * FROM spec_events
WHERE contract_id=? AND status IN ('applied','manual')
ORDER BY seq
for each event → replay (та же логика apply, но без записи в spec_events)
COMMIT
```
Replay для UPDATE безопасен: spec_current строится последовательно, к моменту UPDATE нужная строка уже есть от предыдущего ADD.
---
### Фаза 5 — UI для UNRESOLVED: `resolve.cfm`
**8.** Создать `resolve.cfm`:
**GET** `?contract_id=...`:
- Запрос 1: `SELECT * FROM spec_events WHERE contract_id=? AND action='UNRESOLVED' AND status='pending'`
- Запрос 2: `SELECT name_hash, name FROM spec_current WHERE contract_id=?` — для дропдауна
- HTML: таблица с pending событиями; для каждого — `reason`, `new_values`, дропдаун услуг, кнопки «Связать» / «Отклонить»
**POST** (action=apply): `{event_id, target_hash}`
```
BEGIN TRANSACTION
event = SELECT * FROM spec_events WHERE id=? AND status='pending' -- verify
old_row = SELECT * FROM spec_current WHERE contract_id=event.contract_id AND name_hash=target_hash
UPDATE spec_current SET
price = COALESCE(event.new_values.price, old_row.price), ...
last_event_id = event.id
UPDATE spec_events SET status='manual', target_hash=target_hash WHERE id=?
COMMIT
```
**POST** (action=reject): `UPDATE spec_events SET status='rejected' WHERE id=?`
---
### Файлы
| Файл | Действие |
|------|---------|
| [contractor/db.cfc](contractor/db.cfc) | Добавить в `schema()` CREATE TABLE для `spec_events`, `spec_current` |
| [contractor/process.cfm](contractor/process.cfm) | Добавить новый пайплайн (POST на ВМ + вызов apply_events), старый не трогать |
| `contractor/apply_events.cfm` | Создать — транзакционная логика apply + rollback + rebuild |
| `contractor/resolve.cfm` | Создать — UI UNRESOLVED |
| [contractor/deploy/convert_server.py](contractor/deploy/convert_server.py) | Добавить endpoint `/llm-ops` |
| `contractor/deploy/llm_prompt.py` | Создать — формирование промпта |
**Не трогать:** `differ.cfm`, `spec_rows`, старая логика извлечения — всё работает как есть.
---
### Verification
1. Загрузить тестовый договор с 2 ДС → `spec_events` заполнен, `spec_current` = правильное кумулятивное состояние
2. Проверить `full_replace` ДС: 100 DELETE + N ADD в `spec_events`, `spec_current` содержит только новые строки
3. Намеренно передать кривой JSON от LLM → транзакция откатилась, `spec_current` не тронут
4. `rollback_supplement``spec_current` восстановилась как до того ДС
5. Получить UNRESOLVED → resolver.cfm, связать вручную → `spec_current` обновлён, status=manual
6. Проверить что старый `differ.cfm` по `spec_rows` работает как прежде
---
### Scope boundaries
- **Включено:** новые таблицы + ВМ endpoint + apply_events + resolve.cfm + интеграция в process.cfm
- **Исключено:** миграция старых данных из `spec_rows` в `spec_current`, очередь задач (Redis/Celery), параллельная обработка ДС, UI откатов
- **Решения:** per-contract seq, partial new_values + COALESCE, явные DELETE при full_replace (аудит), `spec_current` как реальная таблица, `/llm-ops` в существующем Flask-app, UNRESOLVED = всегда UPDATE после resolve**POST** (action=reject): `UPDATE spec_events SET status='rejected' WHERE id=?`
---
### Файлы
| Файл | Действие |
|------|---------|
| [contractor/db.cfc](contractor/db.cfc) | Добавить в `schema()` CREATE TABLE для `spec_events`, `spec_current` |
| [contractor/process.cfm](contractor/process.cfm) | Добавить новый пайплайн (POST на ВМ + вызов apply_events), старый не трогать |
| `contractor/apply_events.cfm` | Создать — транзакционная логика apply + rollback + rebuild |
| `contractor/resolve.cfm` | Создать — UI UNRESOLVED |
| [contractor/deploy/convert_server.py](contractor/deploy/convert_server.py) | Добавить endpoint `/llm-ops` |
| `contractor/deploy/llm_prompt.py` | Создать — формирование промпта |
**Не трогать:** `differ.cfm`, `spec_rows`, старая логика извлечения — всё работает как есть.
---
### Verification
1. Загрузить тестовый договор с 2 ДС → `spec_events` заполнен, `spec_current` = правильное кумулятивное состояние
2. Проверить `full_replace` ДС: 100 DELETE + N ADD в `spec_events`, `spec_current` содержит только новые строки
3. Намеренно передать кривой JSON от LLM → транзакция откатилась, `spec_current` не тронут
4. `rollback_supplement``spec_current` восстановилась как до того ДС
5. Получить UNRESOLVED → resolver.cfm, связать вручную → `spec_current` обновлён, status=manual
6. Проверить что старый `differ.cfm` по `spec_rows` работает как прежде
---
### Scope boundaries
- **Включено:** новые таблицы + ВМ endpoint + apply_events + resolve.cfm + интеграция в process.cfm
- **Исключено:** миграция старых данных из `spec_rows` в `spec_current`, очередь задач (Redis/Celery), параллельная обработка ДС, UI откатов
- **Решения:** per-contract seq, partial new_values + COALESCE, явные DELETE при full_replace (аудит), `spec_current` как реальная таблица, `/llm-ops` в существующем Flask-app, UNRESOLVED = всегда UPDATE после resolve
+87
View File
@@ -0,0 +1,87 @@
## Контекст
Проект «Сверка договоров» — автоматическое сравнение договоров и допсоглашений (ДС) облачного провайдера.
### Текущая реализация (Lucee CFML + PostgreSQL)
**Таблицы:**
- `contracts` (id UUID, number, client)
- `documents` (id UUID, filename, mime_type, original_bytes, elements_json JSONB, parsed_text)
- `supplements` (id UUID, contract_id, document_id, type: 'initial'/'additional')
- `spec_rows` (id UUID, supplement_id, row_num INTEGER, name TEXT, price NUMERIC, qty NUMERIC, sum NUMERIC, date_start TEXT)
- `prompts` (contract_id UUID, prompt_text TEXT)
**Текущий поток:**
1. Загрузка PDF/DOCX через ВМ-прокси (contracts.kube5s.ru) — т.к. k8s Ingress с ddos-guard рвёт HTTP/2 при прямых POST > ~50KB. ВМ проксирует на Lucee (proxy_buffering off, client_max_body_size 100m). Для .doc — конвертация через libreoffice на ВМ.
2. Парсинг (PDFBox/POI/Tabula) → elements_json (параграфы + таблицы)
3. Для каждого документа отдельный вызов LLM (api.aillm.ru, gpt-oss-120b):
- Промпт: «Извлеки строки спецификации в JSON {rows: [{row_num, name, price, qty, sum, date_start}]}»
- Ответ LLM: JSON со строками
4. Сохраняется в spec_rows (DELETE старых + INSERT новых)
5. Сравнение: differ.cfm сравнивает initial VS каждый additional по row_num → added/deleted/changed
**Проблемы текущего подхода:**
- Сравнение по row_num — хрупкое. Если в ДС поменялся порядок строк — всё ломается
- Нет кумулятивного статуса — только попарный diff
- LLM используется только как экстрактор, а не как интерпретатор изменений
- Нет обработки неясных ситуаций (LLM не может сказать «не знаю»)
- Нет истории версий (event sourcing)
**Архитектура загрузки (важно):**
- Фронтенд Lucee (contractor.luceek8s.dev.nubes.ru) НЕ может принимать большие POST напрямую — k8s Ingress + ddos-guard рвут HTTP/2 стримы случайным образом (ERR_HTTP2_PROTOCOL_ERROR)
- Загрузка идёт через ВМ-прокси (contracts.kube5s.ru, nginx): proxy_buffering off, client_max_body_size 100m
- ВМ может выполнять дополнительную логику при необходимости (конвертация .doc, валидация, etc.)
- Прямая загрузка на pythonk8s (contractor.pythonk8s.services.ngcloud.ru) имеет ту же проблему с HTTP/2
**Инфраструктура:**
- Lucee 6.0 CFML на k8s (contractor.luceek8s.dev.nubes.ru)
- Python Flask на k8s (contractor.pythonk8s.services.ngcloud.ru)
- Python Flask на ВМ (contracts.kube5s.ru) — nginx, libreoffice, прокси для k8s
- PostgreSQL (через JDBC на Lucee, psycopg2 на Python)
- LLM API: api.aillm.ru/v1/chat/completions (gpt-oss-120b, 120B параметров, локальная модель, бесплатно, без ограничений по токенам)
- LLM НЕ поддерживает structured output / JSON mode — только промпт
- Клиентский HTTP/2 через httpx на Python, cfhttp на Lucee
- **Проблема Lucee:** cfhttp блокирует поток на время ответа LLM (до 120с на каждый вызов). Если 5 допников — Lucee висит 10 минут, ничего не отдавая клиенту
## Что нужно
Разработать архитектуру и логику **кумулятивного статуса договора** (event sourcing):
### Идея (требует детальной проработки)
1. **LLM получает**: текущую спецификацию договора (все строки) + полный текст ДС
2. **LLM возвращает**: список операций (ADD/UPDATE/DELETE/UNRESOLVED):
```json
[
{"action":"UPDATE","target_hash":"abc123","new_values":{"price":150000},"comment":"..."},
{"action":"DELETE","target_hash":"def456","comment":"..."},
{"action":"ADD","new_row":{"name":"...","price":...,"qty":...,"sum":...,"date_start":"..."}},
{"action":"UNRESOLVED","reason":"Не удалось сопоставить строку..."}
]
```
3. **Lucee исполняет** операции как лог (event sourcing), без хардкода
4. Связывание строк — по хэшу названия услуги (md5 нормализованного имени), НЕ по row_num
### Требования к архитектуре
- Event sourcing: лог операций, можно восстановить состояние на любую дату
- Обработка «полной замены» спецификации в ДС (пачка DELETE + ADD)
- UNRESOLVED: если LLM не уверен — оператор решает вручную (нужен UI)
- Два режима сравнения: А) ДС → изменения поверх договора, Б) ДС → полная замена спецификации
- Отказоустойчивость: если LLM ошибся, не испортить основные данные
- Поскольку загрузка идёт через ВМ — можно добавить промежуточную логику на ВМ если нужно
### Вопрос
Разработай полную архитектуру:
1. Структуру таблиц БД (лог операций, кумулятивный статус)
2. Промпт для LLM (как передать контекст: текущую спецификацию + текст ДС)
3. Логику Lucee (CFML) для исполнения лога операций
4. Как обрабатывать UNRESOLVED (UI + процесс)
5. Как откатывать ошибочные операции
6. Нужно ли сохранять старый экстрактор строк или заменить полностью?
7. ВМ-прокси как async-буфер для LLM-вызовов
- Lucee через cfhttp висит синхронно до 120с на каждый вызов LLM
- Предложение: ВМ (Flask + httpx) забирает задачу от Lucee,
асинхронно вызывает LLM, отдаёт готовый JSON команд
- Lucee не блокируется, httpx работает с HTTP/2 надёжнее cfhttp
- Как должен выглядеть API между Lucee и ВМ для этого?
- Нужна ли очередь задач или можно синхронно (ВМ ждёт, Lucee ждёт ВМ)?
- Стоит ли объединить все вызовы LLM в один запрос к ВМ (все ДС сразу)?