Repinoid
2db6cb68a8
- obd/protocol.py — ELM327 стейт-машина AndrOBD (подробные докстринги) - brain/client.py — LLM-клиент Diagnoser - brain/prompts.py — системные промпты - api/db.py — SQLite (sessions + старые таблицы) - api/scripts.py — сборка диагностических скриптов - api/parser.py — парсинг ответов ELM327 - api/routes.py — все REST-эндпоинты - api/config.py — загрузка конфига - web/app.py — точка входа Flask (упрощена) Удалено: elmer/elm.py, elmer/elm_proto.py, web/raw_endpoint.py
225 lines
9.0 KiB
Python
225 lines
9.0 KiB
Python
"""Эндпоинты для толстого клиента: скрипты и батчевая загрузка.
|
|
|
|
GET /api/v1/script — выдача скрипта диагностики
|
|
POST /api/v1/session/upload — приём батча, LLM-анализ, возврат диагноза
|
|
"""
|
|
|
|
import logging
|
|
import time
|
|
from api.scripts import build_default_script, build_full_script
|
|
from api.parser import parse_batch, format_no_llm
|
|
|
|
logger = logging.getLogger("elmer.script")
|
|
|
|
|
|
def _build_diagnosis_prompt(data: dict) -> str:
|
|
"""Строит промпт для LLM из распарсенных данных."""
|
|
parts = ["## Данные диагностики\n"]
|
|
|
|
if data["vin"]:
|
|
parts.append(f"**VIN:** {data['vin']}")
|
|
|
|
if data["dtc_stored"]:
|
|
parts.append(f"\n**Сохранённые ошибки (mode 03):** {', '.join(data['dtc_stored'])}")
|
|
if data["dtc_pending"]:
|
|
parts.append(f"**Ожидающие ошибки (mode 07):** {', '.join(data['dtc_pending'])}")
|
|
|
|
if data["parameters"]:
|
|
parts.append("\n**Параметры в реальном времени:**")
|
|
for p in data["parameters"]:
|
|
parts.append(f"- {p['name']}: {p['value']}")
|
|
|
|
if not data["vin"] and not data["dtc_stored"] and not data["parameters"]:
|
|
parts.append("\n(данные не распознаны)")
|
|
|
|
parts.append("\n**Сырые ответы ЭБУ:**")
|
|
parts.extend(data["raw_log"])
|
|
|
|
parts.append("\n---")
|
|
parts.append("## Запрос на анализ")
|
|
parts.append(
|
|
"Дай ГЛУБОКИЙ, РАЗВЁРНУТЫЙ анализ на основе этих данных. "
|
|
"Не ограничивайся кратким резюме — мне нужен полный технический разбор.\n"
|
|
"1. Разбери КАЖДУЮ ошибку: все возможные причины, от частых к редким.\n"
|
|
"2. Проанализируй КАЖДЫЙ параметр: норма/отклонение, на что влияет.\n"
|
|
"3. Найди ВЗАИМОСВЯЗИ между ошибками и параметрами.\n"
|
|
"4. Предложи КОНКРЕТНЫЙ план проверок: что сначала, что потом, как проверять.\n"
|
|
"5. Если данных мало — скажи какие PID'ы досчитать и зачем.\n"
|
|
"6. Дай оценки уверенности в ПРОЦЕНТАХ для каждой версии."
|
|
)
|
|
return "\n".join(parts)
|
|
|
|
|
|
def register(app):
|
|
"""Регистрирует эндпоинты скриптов на Flask-приложении."""
|
|
|
|
@app.route("/api/v1/script", methods=["GET"])
|
|
def get_script():
|
|
from flask import jsonify, request
|
|
mode = request.args.get("mode", "full")
|
|
script = build_full_script() if mode == "full" else build_default_script()
|
|
return jsonify(script)
|
|
|
|
@app.route("/api/v1/session/upload", methods=["POST"])
|
|
def upload_session():
|
|
from flask import request, jsonify
|
|
from api.config import load
|
|
from api.db import Database
|
|
from brain.client import Diagnoser
|
|
from brain.prompts import SYSTEM_PROMPT
|
|
|
|
data = request.get_json(silent=True)
|
|
if not data or "responses" not in data:
|
|
return jsonify({"error": "missing 'responses'"}), 400
|
|
|
|
responses = data["responses"]
|
|
logger.info(f"Upload: {len(responses)} responses")
|
|
|
|
# ── Информация о клиенте ──────────────────────
|
|
client_info = data.get("client_info", {})
|
|
client_info["client_ip"] = request.remote_addr
|
|
client_info["real_ip"] = request.headers.get("X-Real-IP", "")
|
|
client_info["user_agent"] = request.headers.get("User-Agent", "")
|
|
client_info["content_length"] = request.content_length
|
|
|
|
parsed = parse_batch(responses)
|
|
|
|
cfg = load()
|
|
api_key = cfg["llm"]["api_key"]
|
|
model = cfg["llm"].get("model", "gpt-oss-120b")
|
|
llm_available = bool(api_key)
|
|
|
|
llm_start = time.time()
|
|
llm_success = False
|
|
diagnosis = ""
|
|
|
|
if not api_key:
|
|
diagnosis = format_no_llm(parsed)
|
|
else:
|
|
diagnoser = Diagnoser(
|
|
api_key=api_key,
|
|
model=model,
|
|
base_url=cfg["llm"].get("base_url", "https://api.aillm.ru/v1"),
|
|
)
|
|
try:
|
|
diagnosis = diagnoser.diagnose(SYSTEM_PROMPT, _build_diagnosis_prompt(parsed))
|
|
llm_success = True
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.warning(f"LLM failed: {e}")
|
|
diagnosis = format_no_llm(parsed) + f"\n\n(LLM недоступен: {e})"
|
|
|
|
llm_duration_ms = int((time.time() - llm_start) * 1000)
|
|
|
|
# ── Сохранение в БД ───────────────────────────
|
|
try:
|
|
db = Database()
|
|
db.save_session(
|
|
client_info=client_info,
|
|
responses=responses,
|
|
diagnosis=diagnosis,
|
|
llm_model=model,
|
|
llm_duration_ms=llm_duration_ms,
|
|
llm_success=llm_success,
|
|
)
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.error(f"DB save failed: {e}")
|
|
|
|
return jsonify({
|
|
"diagnosis": diagnosis,
|
|
"parsed": _summary(parsed),
|
|
"llm_available": llm_available,
|
|
"llm_success": llm_success,
|
|
})
|
|
|
|
@app.route("/api/v1/chat", methods=["POST"])
|
|
def chat():
|
|
"""Свободный вопрос к LLM (без ELM)."""
|
|
from flask import request, jsonify
|
|
from api.config import load
|
|
from brain.client import Diagnoser
|
|
|
|
data = request.get_json(silent=True)
|
|
if not data or "question" not in data:
|
|
return jsonify({"error": "missing 'question'"}), 400
|
|
|
|
question = data["question"].strip()
|
|
if not question:
|
|
return jsonify({"answer": "Пустой вопрос."})
|
|
|
|
# История диалога
|
|
history = data.get("history", [])
|
|
history_text = ""
|
|
if history:
|
|
history_text = "## История диалога\n"
|
|
for m in history[-10:]: # последние 10 сообщений
|
|
role = "Водитель" if m.get("role") == "user" else "Автоэксперт"
|
|
history_text += f"{role}: {m.get('content', '')}\n"
|
|
history_text += "\n"
|
|
|
|
cfg = load()
|
|
api_key = cfg["llm"]["api_key"]
|
|
if not api_key:
|
|
return jsonify({"answer": "LLM не настроен."})
|
|
|
|
prompt = (
|
|
f"{history_text}"
|
|
f"Ты — автоэксперт. Помни контекст диалога выше. "
|
|
f"Отвечай КРАТКО, не более 20 строк. Без воды, только по делу.\n\n"
|
|
f"Вопрос: {question}"
|
|
)
|
|
|
|
try:
|
|
diagnoser = Diagnoser(
|
|
api_key=api_key,
|
|
model=cfg["llm"].get("model", "gpt-oss-120b"),
|
|
base_url=cfg["llm"].get("base_url", "https://api.aillm.ru/v1"),
|
|
)
|
|
answer = diagnoser.diagnose(
|
|
"Ты — лаконичный автоэксперт. Помни контекст диалога. Отвечай кратко, максимум 20 строк.",
|
|
prompt,
|
|
)
|
|
except Exception as e:
|
|
answer = f"LLM недоступен: {e}"
|
|
|
|
return jsonify({"answer": answer})
|
|
|
|
@app.route("/api/v1/ping", methods=["GET"])
|
|
def ping():
|
|
"""Быстрая проверка доступности сервера."""
|
|
return {"ok": True}
|
|
|
|
@app.route("/api/v1/ping-llm", methods=["GET"])
|
|
def ping_llm():
|
|
"""Быстрая проверка доступности LLM."""
|
|
from flask import jsonify
|
|
from api.config import load
|
|
from brain.client import Diagnoser
|
|
|
|
cfg = load()
|
|
api_key = cfg["llm"]["api_key"]
|
|
if not api_key:
|
|
return jsonify({"ok": False, "error": "no API key"})
|
|
|
|
t0 = time.time()
|
|
try:
|
|
diagnoser = Diagnoser(
|
|
api_key=api_key,
|
|
model=cfg["llm"].get("model", "gpt-oss-120b"),
|
|
base_url=cfg["llm"].get("base_url", "https://api.aillm.ru/v1"),
|
|
)
|
|
diagnoser.diagnose("Отвечай одним словом.", "OK")
|
|
ms = int((time.time() - t0) * 1000)
|
|
return jsonify({"ok": True, "ms": ms})
|
|
except Exception as e:
|
|
ms = int((time.time() - t0) * 1000)
|
|
return jsonify({"ok": False, "ms": ms, "error": str(e)[:100]})
|
|
|
|
|
|
def _summary(p: dict) -> dict:
|
|
return {
|
|
"vin": p["vin"],
|
|
"dtc_stored": p["dtc_stored"],
|
|
"dtc_pending": p["dtc_pending"],
|
|
"parameters": p["parameters"],
|
|
}
|