Files
say/site/services/llm.py
T

124 lines
4.4 KiB
Python

"""
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()