v3.3.0: чат с договором — задать вопрос по spec_rows

site/routes/llm.py

@@ -1,13 +1,14 @@
-"""routes/llm.py — LLM-извлечение + сравнение: один SSE-поток."""
+"""routes/llm.py — LLM-извлечение + сравнение + чат."""
 
 import json as _json
 import time as _time
 
-from flask import Response
+from flask import Response, request, jsonify
 
 import db
 import extractor
 import differ
+import llm_client
 
 
 def process(cid):
@@ -137,3 +138,57 @@ def process(cid):
         yield f"data: {_json.dumps({'type': 'done', 'total_time_s': total_time, 'all_changes': all_changes})}\n\n"
 
     return Response(generate(), mimetype="text/event-stream")
+
+
+def chat(cid):
+    """
+    POST /llm/chat/<cid> — задать вопрос по договору.
+
+    Тело: {"question": "..."}
+    Контекст: все строки spec_rows этого договора.
+    Ответ: {"answer": "..."}
+    """
+    data = request.get_json(silent=True) or {}
+    question = data.get("question", "").strip()
+    if not question:
+        return jsonify({"error": "Введите вопрос"}), 400
+
+    # ── Собрать контекст: все строки спецификации ──────────
+    rows_res, _ = db.query(
+        "SELECT s.type, s.number, d.filename, sr.row_num, sr.name, sr.price, sr.qty, sr.sum, sr.date_start "
+        "FROM spec_rows sr "
+        "JOIN supplements s ON sr.supplement_id = s.id "
+        "JOIN documents d ON s.document_id = d.id "
+        "WHERE s.contract_id = %s ORDER BY s.created_at, sr.row_num",
+        (cid,),
+    )
+    if not rows_res or not rows_res["rows"]:
+        return jsonify({"answer": "Нет извлечённых данных. Сначала запустите сравнение."})
+
+    # Форматируем контекст
+    lines = []
+    for r in rows_res["rows"]:
+        row = dict(zip(rows_res["columns"], r))
+        lines.append(
+            f"[{row['filename']}] строка {row['row_num']}: {row['name']} | "
+            f"цена={row['price']} | объём={row['qty']} | сумма={row['sum']} | начало={row['date_start']}"
+        )
+    context = "\n".join(lines)
+
+    # ── Промпт ──────────────────────────────────────────────
+    prompt = f"""Ты — анализатор договоров облачного провайдера. У тебя есть извлечённые строки спецификации услуг.
+
+ДАННЫЕ:
+{context}
+
+ВОПРОС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ:
+{question}
+
+Ответь кратко и по делу, опираясь ТОЛЬКО на данные выше. Если данных недостаточно — скажи об этом."""
+
+    # ── Вызов LLM ───────────────────────────────────────────
+    result = llm_client.ask(prompt, max_tokens=1000)
+    if "error" in result:
+        return jsonify({"answer": f"Ошибка LLM: {result['error']}"})
+
+    return jsonify({"answer": result.get("text", "Нет ответа")})