Say v1.0.0: голосовой ассистент Whisper + 3 LLM

services/__init__.py

@@ -0,0 +1,11 @@
+"""
+Сервисы приложения Say.
+
+WhisperService  — распознавание речи (speech-to-text).
+LLMService     — обращение к языковой модели (text-to-response).
+"""
+
+from .whisper import WhisperService
+from .llm import LLMService
+
+__all__ = ["WhisperService", "LLMService"]

services/llm.py

@@ -0,0 +1,123 @@
+"""
+LLMService — обращение к языковой модели через OpenAI-совместимый API.
+
+Поддерживает несколько профилей (разные модели/промпты) —
+пользователь выбирает, к какому ЛЛМ отправить запрос.
+"""
+
+import logging
+from typing import Dict, Optional
+
+import requests
+
+from config import LLM_PROFILES
+
+log = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class LLMService:
+    """
+    Сервис общения с языковой моделью.
+
+    Хранит набор профилей (model + system_prompt + температура + ...).
+    Метод chat() принимает id профиля и текст пользователя, возвращает ответ.
+    """
+
+    def __init__(self, profiles: list = None):
+        """
+        Args:
+            profiles: Список словарей с ключами:
+                id, name, description, url, key, model,
+                system_prompt, temperature, max_tokens.
+                По умолчанию — LLM_PROFILES из config.py.
+        """
+        self._profiles: Dict[str, dict] = {}
+
+        for p in (profiles or LLM_PROFILES):
+            pid = p["id"]
+            self._profiles[pid] = p
+            log.info("LLM: зарегистрирован профиль '%s' (модель=%s)", pid, p["model"])
+
+    @property
+    def profile_list(self) -> list:
+        """
+        Возвращает список профилей для фронтенда
+        (без ключей, только публичная информация).
+        """
+        return [
+            {
+                "id": p["id"],
+                "name": p["name"],
+                "description": p["description"],
+            }
+            for p in self._profiles.values()
+        ]
+
+    def get_profile(self, profile_id: str) -> Optional[dict]:
+        """Возвращает полный профиль по id или None."""
+        return self._profiles.get(profile_id)
+
+    def chat(self, profile_id: str, user_text: str) -> str:
+        """
+        Отправляет текст пользователя в указанную LLM и возвращает ответ.
+
+        Args:
+            profile_id: Идентификатор профиля (ddm, qwen, deepseek, ...).
+            user_text: Текст, который нужно отправить модели.
+
+        Returns:
+            Ответ модели (строка).
+
+        Raises:
+            ValueError: Если профиль не найден.
+            RuntimeError: При ошибке API.
+        """
+        profile = self._profiles.get(profile_id)
+        if not profile:
+            available = ", ".join(self._profiles.keys())
+            raise ValueError(
+                f"Неизвестный LLM-профиль '{profile_id}'. Доступны: {available}"
+            )
+
+        if not profile["key"]:
+            raise RuntimeError(f"API-ключ для профиля '{profile_id}' не задан")
+
+        log.info(
+            "LLM [%s]: отправка запроса (модель=%s, %d символов)",
+            profile_id,
+            profile["model"],
+            len(user_text),
+        )
+
+        resp = requests.post(
+            profile["url"],
+            headers={
+                "Authorization": f"Bearer {profile['key']}",
+                "Content-Type": "application/json",
+            },
+            json={
+                "model": profile["model"],
+                "messages": [
+                    {"role": "system", "content": profile["system_prompt"]},
+                    {"role": "user", "content": user_text},
+                ],
+                "temperature": profile["temperature"],
+                "max_tokens": profile["max_tokens"],
+            },
+            timeout=60,
+        )
+
+        if resp.status_code != 200:
+            log.error("LLM [%s] API error %d: %s", profile_id, resp.status_code, resp.text)
+            raise RuntimeError(
+                f"Ошибка LLM ({resp.status_code}): {resp.text[:200]}"
+            )
+
+        answer = resp.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()
+
+        log.info("LLM [%s]: получен ответ (%d символов)", profile_id, len(answer))
+        return answer
+
+
+# Глобальный экземпляр сервиса
+llm_service = LLMService()

services/whisper.py

@@ -0,0 +1,120 @@
+"""
+WhisperService — распознавание речи через OpenAI-совместимый API.
+
+Принимает аудио-байты и MIME-тип, возвращает распознанный текст.
+"""
+
+import logging
+import tempfile
+from typing import Optional
+
+import requests
+
+from config import WHISPER_URL, WHISPER_KEY, WHISPER_MODEL
+
+log = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class WhisperService:
+    """
+    Сервис транскрибации аудио в текст.
+
+    Использует OpenAI-совместимый эндпоинт /v1/audio/transcriptions.
+    Поддерживает форматы: webm, wav, mp3, ogg, flac.
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        api_url: str = WHISPER_URL,
+        api_key: str = WHISPER_KEY,
+        model: str = WHISPER_MODEL,
+    ):
+        """
+        Args:
+            api_url: URL эндпоинта транскрибации.
+            api_key: API-ключ (Bearer-токен).
+            model: Название модели Whisper.
+        """
+        self._url = api_url
+        self._key = api_key
+        self._model = model
+
+    def transcribe(
+        self,
+        audio_bytes: bytes,
+        mime_type: str = "audio/webm",
+        language: str = "ru",
+    ) -> str:
+        """
+        Отправляет аудио на распознавание и возвращает текст.
+
+        Args:
+            audio_bytes: Сырые байты аудиофайла.
+            mime_type: MIME-тип аудио (audio/webm, audio/wav, ...).
+            language: Язык распознавания (ISO 639-1).
+
+        Returns:
+            Распознанный текст (может быть пустой строкой).
+
+        Raises:
+            RuntimeError: При ошибке API или отсутствии ключа.
+        """
+        if not self._key:
+            raise RuntimeError("API-ключ для Whisper не задан (WHISPER_KEY)")
+
+        # Определяем расширение файла по MIME-типу
+        suffix = self._mime_to_suffix(mime_type)
+
+        # Пишем аудио во временный файл (requests требует file-like object)
+        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=suffix, delete=False) as tmp:
+            tmp.write(audio_bytes)
+            tmp.flush()
+            tmp.seek(0)
+
+            log.info(
+                "Whisper: отправка %d байт (тип=%s, модель=%s)",
+                len(audio_bytes),
+                mime_type,
+                self._model,
+            )
+
+            resp = requests.post(
+                self._url,
+                headers={"Authorization": f"Bearer {self._key}"},
+                files={"file": (f"audio{suffix}", tmp, mime_type)},
+                data={
+                    "model": self._model,
+                    "language": language,
+                },
+                timeout=30,
+            )
+
+        if resp.status_code != 200:
+            log.error("Whisper API error %d: %s", resp.status_code, resp.text)
+            raise RuntimeError(
+                f"Ошибка распознавания ({resp.status_code}): {resp.text[:200]}"
+            )
+
+        result = resp.json()
+        text = result.get("text", "").strip()
+
+        log.info("Whisper: распознано %d символов", len(text))
+        return text
+
+    @staticmethod
+    def _mime_to_suffix(mime_type: str) -> str:
+        """Сопоставляет MIME-тип с расширением файла."""
+        mapping = {
+            "audio/webm": ".webm",
+            "audio/wav": ".wav",
+            "audio/wave": ".wav",
+            "audio/mp3": ".mp3",
+            "audio/mpeg": ".mp3",
+            "audio/ogg": ".ogg",
+            "audio/flac": ".flac",
+        }
+        return mapping.get(mime_type, ".webm")
+
+
+# Глобальный экземпляр сервиса (переиспользуется между запросами)
+whisper_service = WhisperService()