# Вопросы к Opus 4.8 по проекту Сверка договоров **Дата:** 2026-06-23 **Версия:** v1.0.107 --- ## Что за проект Сервис для сверки договоров облачного провайдера. Юзер загружает договоры/допники (docx/pdf), парсер извлекает текст, LLM сравнивает с накопленной спецификацией по цепочке (Event Sourcing). На выходе — какие услуги добавились/изменились/удалились. **Стек:** Lucee CFML 6.0 (сервер приложений) + PostgreSQL 15 + Python 3 на отдельной ВМ (nginx + convert_server.py). LLM: gpt-oss-120b через api.aillm.ru (бесплатный, без структурного вывода). Фронт: CFML-страницы + JavaScript (EventSource для SSE). **Масштаб:** сейчас 1 тестовый пользователь. В планах Keycloak, мульти-юзеры. **Производительность:** 5 файлов (3-35 KB docx) × последовательные вызовы LLM = 80-100 секунд. Каждый вызов LLM: 6-50 секунд. --- ## Вопрос 1: Параллельные вызовы LLM **Текущая схема:** цикл по supplements последовательно. Для каждого: взять текущую spec_current → textify документа → вызвать LLM → получить ops → apply_events → следующий. ```python for s in supps: cur = get_current_spec() # из БД text = textify(elements_json) # текст документа ops = call_llm(cur, text) # HTTP к LLM, 6-50с apply_events(ops) # HTTP к Lucee # следующий видит обновлённую spec_current ``` **Проблема:** 5 файлов × (12+20+38+7+6)с = 80-100с. LLM-вызовы занимают 95% времени. **Вопрос:** Можно ли распараллелить вызовы LLM, если известно что первый файл = исходная спецификация (база), а остальные — допники к ней? То есть: файл1 → LLM → накопили. Затем файлы 2-5 запустить параллельно, каждый сравнивается с результатом файла1? Или есть архитектурный паттерн лучше? Что будет с seq в spec_events при параллельных apply_events? --- ## Вопрос 2: Event Sourcing seq без гонки **Текущая схема:** в apply_events.cfm (Lucee): ```cfm SELECT COALESCE(MAX(seq),0) FROM spec_events WHERE contract_id=? FOR UPDATE ``` FOR UPDATE не работает с агрегатной функцией MAX() в PostgreSQL 15 — падает с ошибкой. Убрали. **Структура:** `spec_events(contract_id, seq)`, UNIQUE(contract_id, seq). Seq монотонный в рамках контракта. **Вопрос:** Как правильно сделать атомарный инкремент seq без гонки? Варианты: 1. `CREATE SEQUENCE spec_events_seq_{contract_id}` — но это динамический DDL на каждый контракт 2. `LOCK TABLE spec_events IN EXCLUSIVE MODE` — грубо 3. `INSERT ... SELECT COALESCE(MAX(seq),0)+1, ...` — атомарно ли? 4. Отдельная таблица-счётчик с `UPDATE ... RETURNING` Что рекомендовано для PostgreSQL + CFML? --- ## Вопрос 3: name_hash — стабильность идентификации строк **Текущая схема:** строка спецификации идентифицируется хэшем: ```sql md5(lower(trim(name)) || coalesce(date_start, '')) ``` Вычисляется в INSERT (БД) из данных, которые LLM вернула в new_row. Для UPDATE/DELETE LLM возвращает target_hash — указывает какую строку менять/удалить. **Проблема:** LLM может написать название услуги чуть иначе в разных файлах: - Файл1: "Аренда стойко-места, в составе: Номинальная мощность – 10 кВт" - Файл2: "Аренда стойко-места, в составе: Номинальная мощность - 10 кВт" (другое тире) - Хэши разные → LLM видит ADD/DELETE вместо UPDATE **Вопрос:** Как стабилизировать? Варианты: 1. Нормализовать name перед хэшированием (убрать пунктуацию, лишние пробелы) 2. LLM возвращает не target_hash, а явно target_name + date_start, а хэш вычисляется сервером 3. Fuzzy matching: если target_hash не найден, искать близкое имя через `levenshtein()` или `similarity()` 4. Хранить исходный name из первого появления и использовать его как ключ Что правильнее архитектурно? --- ## Вопрос 4: UPDATE/DELETE без имён в UI **Проблема:** в результатах сравнения ADD-строки показывают все поля (услуга, цена, кол-во, сумма, дата). UPDATE и DELETE — пустые ячейки. **Причина:** LLM для UPDATE/DELETE возвращает только target_hash и new_values (для UPDATE). Имени услуги нет — оно было в исходной спецификации. UI строит таблицу из d.ops, где для ADD есть new_row.name, а для UPDATE/DELETE — нет. **Вопрос:** Где правильнее решать: 1. В промпте LLM — требовать всегда возвращать name в new_values для UPDATE и в отдельном поле для DELETE 2. В Python (convert_server.py) — перед отправкой ops в SSE, дополнить их именами из spec_current (доп. запрос к БД) 3. В UI (JavaScript) — перед рендерингом запрашивать spec_current и резолвить имена Что даст меньше запросов и меньше шансов рассинхронизации? --- ## Вопрос 5: Мульти-юзеры и рост данных **Планы:** Keycloak, каждый юзер имеет свои контракты и промпты. **Таблицы:** - `documents`, `supplements`, `contracts` — растут с каждым файлом - `spec_events` — растёт с каждым сравнением (каждый ADD/UPDATE/DELETE — строка) - `spec_current` — текущая спецификация, O(услуг в контракте) - `prompts` — одна таблица на всех (в плане: `user_id + timestamp` как ID) **Вопросы:** 1. `prompts` — одна таблица с `user_id TEXT` норм для масштаба 10-100 юзеров? Или партиционировать? 2. `spec_events` — для 100 контрактов по 20 услуг с 5 версиями каждый = 10K строк. Нужно ли партиционирование сейчас? 3. `documents` хранит бинарные байты (`original_bytes BYTEA`). Для 1000 документов по 30KB = 30MB — норм в PostgreSQL или вынести в S3-совместимое хранилище? --- ## Важно - **НЕ делай код. Только анализ и рекомендации.** - Ответь кратко по каждому вопросу: рекомендуемое решение и почему. - Если нужно уточнение — спроси, но проект небольшой, контекста выше достаточно.