обновлена документация по всем сервисам

Dockerfile

@@ -32,7 +32,8 @@ RUN mkdir -p /app/uploads
 RUN mkdir -p /app/data
 
 # Открытие порта
-EXPOSE 8000
+EXPOSE 5008
 
 # Команда запуска приложения
-CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
+# CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
+CMD ["python", "run.py"]

README.md

@@ -1,3 +1,226 @@
 # FileAudioAPI
 
-Сервис для хранения файлов аудио, индексации файлов, записи и выдачи результатов распознавания
+## Назначение и роль в экосистеме
+
+**FileAudioAPI** — сервис **учёта аудио и результатов распознавания** между диском, GPU-распознаванием и веб-клиентом. На **FastAPI**: хранит метаданные и статусы в БД, складывает файлы в общий каталог **`AUDIOFILES_PATH`** (тот же volume `audiofiles`, что у **GigaAM_API** и **Calls_WEB_Client_main**), инициирует ASR в **GigaAM_API**, принимает обратно текст/заключение, при необходимости дергает webhook в **Calls_WEB_Client_main**.
+
+| Направление | Роль |
+|-------------|------|
+| **Внутренние файлы** | Регистрация, очереди `process-all`, статусы `recognition_*`, связь с `AiConclusion`. |
+| **Внешние файлы** | Загрузка с опциональным `callback_url`, сохранение под UUID-именем в общей папке, **всегда** постановка на распознавание в GigaAM. |
+| **Интеграция** | `GIGAAM_API_URL`, `CALLS_WEB_CLIENT_URL` / `WEBHOOK_API_KEY` для доставки результатов в основное приложение. |
+
+Swagger: **`/api/v1/docs`** (см. ниже).
+
+---
+
+Сервис для хранения аудиофайлов, индексации файлов, записи и выдачи результатов распознавания, реализованный на **FastAPI**.
+
+## 🚀 Быстрый старт
+
+```bash
+# Перейти в директорию сервиса (от корня репозитория SpeechAnalytics)
+cd FileAudioAPI
+
+# Запуск с Docker (рекомендуется)
+docker-compose up -d
+
+# Или использовать Makefile
+make up
+```
+
+Приложение будет доступно по адресу: **http://localhost:8000**
+
+API документация:
+- 📚 **Swagger UI**: http://localhost:8000/api/v1/docs
+- 📖 **ReDoc**: http://localhost:8000/api/v1/redoc
+
+## 📚 Документация
+
+- 📘 [Quick Start Guide](START.md) - Быстрый старт
+- 📗 [API Documentation](README_FASTAPI.md) - Полная документация API
+- 📕 [Docker Deployment](README_DOCKER.md) - Развертывание в Docker
+
+## 🎯 Возможности
+
+- ✅ Загрузка аудиофайлов (MP3, WAV, OGG, FLAC, M4A, AAC)
+- ✅ Хранение файлов с автоматической индексацией
+- ✅ Асинхронное распознавание аудио в фоне
+- ✅ Отслеживание статуса распознавания
+- ✅ Получение результатов распознавания
+- ✅ RESTful API с автоматической документацией
+- ✅ Валидация данных с Pydantic
+- ✅ Docker поддержка
+
+## 🏗️ Архитектура
+
+```
+apiApp/
+├── schemas/          # Pydantic модели (валидация)
+├── services/         # Business logic (CRUD операции)
+├── routers/          # API endpoints (контроллеры)
+├── database/         # SQLAlchemy модели
+├── dbApi/           # Legacy compatibility layer
+├── config.py        # Конфигурация
+└── database.py      # SQLAlchemy настройка
+```
+
+## 🔧 Технологии
+
+- **FastAPI** - Современный веб-фреймворк
+- **SQLAlchemy 2.0** - ORM для работы с БД
+- **Pydantic** - Валидация данных
+- **Uvicorn** - ASGI сервер
+- **Docker** - Контейнеризация
+
+## 📋 Основные endpoints
+
+| Метод | Endpoint | Описание |
+|-------|----------|----------|
+| POST | `/api/v1/upload` | Загрузка аудиофайла |
+| GET | `/api/v1/audio/list` | Список всех файлов |
+| GET | `/api/v1/audio/{id}` | Информация о файле |
+| GET | `/api/v1/audio/file/{id}` | Скачать файл |
+| DELETE | `/api/v1/audio/delete/{id}` | Удалить файл |
+| POST | `/api/v1/recognize/{id}` | Запустить распознавание |
+| GET | `/api/v1/recognize/{id}` | Статус распознавания |
+| GET | `/api/v1/recognize/task/{task_id}` | Статус по task_id |
+| GET | `/api/v1/recognize/{id}/result` | Результат распознавания |
+
+## 🛠️ Установка и запуск
+
+### С Docker (рекомендуется)
+
+```bash
+# Использование Makefile
+make up
+
+# Или напрямую с Docker Compose
+docker-compose up -d
+
+# Просмотр логов
+make logs
+# или
+docker-compose logs -f
+```
+
+### Локально
+
+```bash
+# Установка зависимостей
+make install
+# или
+pip3 install -r requirements.txt
+
+# Создание базы данных
+make db-migrate
+
+# Запуск
+make dev
+# или
+python3 run.py
+```
+
+## 🔧 Makefile команды
+
+```bash
+make help      # Показать все команды
+make build     # Собрать Docker образ
+make up        # Запустить контейнеры
+make down      # Остановить контейнеры
+make restart   # Перезапустить
+make logs      # Логи
+make shell     # Shell в контейнере
+make test      # Запуск тестов
+make clean     # Очистка
+```
+
+## 📝 Примеры использования
+
+### Загрузка файла
+
+```bash
+curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/upload \
+  -F "file=@audio.mp3"
+```
+
+### Запуск распознавания
+
+```bash
+curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/recognize/{audio_id}
+```
+
+### Получение статуса
+
+```bash
+curl http://localhost:8000/api/v1/recognize/{audio_id}
+```
+
+### Получение результата
+
+```bash
+curl http://localhost:8000/api/v1/recognize/{audio_id}/result
+```
+
+## 🔒 Production
+
+Для production развертывания:
+
+1. Используйте PostgreSQL вместо SQLite
+2. Настройте Redis для хранения статусов задач
+3. Ограничьте CORS origins
+4. Добавьте аутентификацию
+5. Настройте SSL/HTTPS
+6. Используйте несколько workers
+
+Подробнее в [Docker Deployment Guide](README_DOCKER.md)
+
+## 🧪 Тестирование
+
+```bash
+# Запуск тестов
+make test
+
+# Или напрямую
+pytest tests/ -v
+```
+
+## 📊 Мониторинг
+
+```bash
+# Health check
+curl http://localhost:8000/health
+
+# Docker stats
+docker stats file-audio-api
+
+# Логи
+docker-compose logs -f app
+```
+
+## 🤝 Рефакторинг
+
+Проект был успешно рефакторин из Flask в FastAPI с улучшением архитектуры:
+
+**Основные изменения:**
+- ✅ Многослойная архитектура (schemas → services → routers)
+- ✅ Разделение по доменам
+- ✅ Асинхронная обработка задач
+- ✅ Автодокументация API
+- ✅ Type hints и валидация
+- ✅ Docker поддержка
+
+## 📄 Лицензия
+
+[MIT License](LICENSE)
+
+## 👨‍💻 Автор
+
+Speech Analytics Team
+
+---
+
+📖 Более подробная информация в документации:
+- [Quick Start](START.md)
+- [API Docs](README_FASTAPI.md)
+- [Docker Guide](README_DOCKER.md)

apiApp/config.py

@@ -21,16 +21,18 @@ ALLOWED_AUDIO_EXTENSIONS = {".mp3", ".wav", ".ogg", ".flac", ".m4a", ".aac"}
 APP_TITLE = "Speech Analytics API"
 APP_VERSION = "1.0.0"
 
-PORT = int(os.getenv("PORT", "8000"))
+PORT = int(os.getenv("PORT", "5008"))
 HOST = os.getenv("HOST", "localhost")
 
 # GigaAM API Configuration
-GIGAAM_API_URL = os.getenv("GIGAAM_API_URL", "http://gigaam_api:5001")
+GIGAAM_API_URL = os.getenv("GIGAAM_API_URL", "http://192.168.1.73:5002")
+
+AUDIOFILES_PATH = os.path.join(os.getcwd(), os.getenv("FILESAPTH", "audiofiles"))
 
 # Calls_WEB_Client_main Webhook Configuration
 CALLS_WEB_CLIENT_URL = os.getenv(
     "CALLS_WEB_CLIENT_URL",
-    "http://calls_web_client:8000"
+    "http://192.168.1.73:8642"
 )
 WEBHOOK_ENDPOINT = f"{CALLS_WEB_CLIENT_URL}/api/transcription/webhook"
 WEBHOOK_API_KEY = os.getenv("WEBHOOK_API_KEY", "webhook_secret_key")
@@ -39,3 +41,6 @@ WEBHOOK_API_KEY = os.getenv("WEBHOOK_API_KEY", "webhook_secret_key")
 ENABLE_AUTO_RESTORE = os.getenv("ENABLE_AUTO_RESTORE", "true").lower() == "true"
 AUTO_RESTORE_LIMIT = int(os.getenv("AUTO_RESTORE_LIMIT", "100"))  # Максимум файлов для восстановления
 AUTO_RESTORE_DELAY = int(os.getenv("AUTO_RESTORE_DELAY", "5"))  # Задержка перед запуском (секунды)
+
+# Recognition retry policy (FileAudioAPI side)
+MAX_RECOGNITION_ATTEMPTS = int(os.getenv("MAX_RECOGNITION_ATTEMPTS", "3"))

apiApp/database.py

@@ -6,7 +6,11 @@ from apiApp.config import DATABASE_URL
 # Создание engine
 engine = create_engine(
     DATABASE_URL,
-    connect_args={"check_same_thread": False} if "sqlite" in DATABASE_URL else {}
+    connect_args={"check_same_thread": False} if "sqlite" in DATABASE_URL else {},
+    pool_pre_ping=True,  # Проверять соединение перед использованием
+    pool_recycle=600,     # Пересоздавать соединения каждые 10 минут
+    pool_size=10,         # Размер пула соединений
+    max_overflow=20       # Дополнительные соединения при пиковой нагрузке
 )
 
 # SessionLocal

apiApp/database/Audio.py

@@ -14,6 +14,11 @@ class Audio(Base):
     file_path = Column(Text)
     duration = Column(Float)
     file_size = Column(Integer)
+    sourse = Column(Text, default="internal")
+    recognition_status = Column(Text, default="pending", index=True)  # pending, processing, completed, failed
+    recognition_attempts = Column(Integer, default=0)
+    recognition_last_error = Column(Text, nullable=True)
+    recognition_last_attempt_at = Column(DateTime, nullable=True)
 
     ai_conclusion = relationship("AiConclusion", back_populates="audio", cascade="all, delete-orphan")
 
@@ -24,5 +29,10 @@ class Audio(Base):
             "index_date": self.index_date.isoformat() if self.index_date else None,
             "file_path": self.file_path,
             "duration": self.duration,
-            "file_size": self.file_size
+            "file_size": self.file_size,
+            "sourse": self.sourse,
+            "recognition_status": self.recognition_status,
+            "recognition_attempts": self.recognition_attempts,
+            "recognition_last_error": self.recognition_last_error,
+            "recognition_last_attempt_at": self.recognition_last_attempt_at.isoformat() if self.recognition_last_attempt_at else None,
         }

apiApp/routers/__init__.py

@@ -1,4 +1,4 @@
 from apiApp.routers.audio import router as audio_router
 from apiApp.routers.recognition import router as recognition_router
-
-__all__ = ["audio_router", "recognition_router"]
+from apiApp.routers.external_audio import router as external_audio_router
+__all__ = ["audio_router", "recognition_router", "external_audio_router"]

apiApp/routers/ai_conclusion_router.py

@@ -16,6 +16,31 @@ from apiApp.config import WEBHOOK_ENDPOINT, WEBHOOK_API_KEY
 logger = logging.getLogger(__name__)
 ai_conclusion_router = APIRouter()
 
+def _send_callback(callback_url: str, audio: Audio, conclusion_data: Dict[str, Any]) -> None:
+    """Отправляем результат клиенту по callback_url (не храним в БД)."""
+    try:
+        callback_url = (callback_url or "").strip()
+        if not callback_url:
+            return
+        if not callback_url.startswith(("http://", "https://")):
+            logger.warning(f"⚠️ Некорректный callback_url для {audio.filename}: {callback_url}")
+            return
+
+        payload = {
+            "audio_id": str(audio.id),
+            "filename": audio.filename,
+            "result": conclusion_data
+        }
+
+        resp = requests.post(callback_url, json=payload, timeout=30)
+        if 200 <= resp.status_code < 300:
+            logger.info(f"✅ Callback успешно отправлен для {audio.filename}")
+        else:
+            logger.warning(f"⚠️ Callback вернул статус {resp.status_code} для {audio.filename}")
+            logger.warning(f"Response: {resp.text}")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"❌ Ошибка при отправке callback для {audio.filename}: {e}")
+
 
 class AiConclusionRequest(BaseModel):
     """Модель запроса для сохранения AI заключения"""
@@ -25,6 +50,7 @@ class AiConclusionRequest(BaseModel):
     analysis: Dict[str, Any]
     segments: Optional[List[Dict[str, Any]]] = []
     processing_time_seconds: Optional[float] = 0
+    callback_url: Optional[str] = None
 
 
 class AiConclusionResponse(BaseModel):
@@ -36,6 +62,46 @@ class AiConclusionResponse(BaseModel):
     error: Optional[str] = None
 
 
+class RecognitionFailedRequest(BaseModel):
+    filename: str
+    error: str
+
+
+class ConclusionByFilenameResponse(BaseModel):
+    """Заключение по имени файла"""
+    filename: str
+    audio_id: str
+    conclusion: Dict[str, Any]
+    index_date: Optional[datetime] = None
+    end_date: Optional[datetime] = None
+
+
+@ai_conclusion_router.get("/conclusion/by-filename/{filename}", response_model=ConclusionByFilenameResponse)
+async def get_conclusion_by_filename(filename: str, db: Session = Depends(get_db)):
+    """
+    Возвращает заключение по распознаванию по имени файла.
+    Имя файла задаётся в path (то же, что сохранено в БД при загрузке).
+    """
+    audio = db.query(Audio).filter(Audio.filename == filename).first()
+    if not audio:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Файл не найден: {filename}")
+
+    conclusion_row = db.query(AiConclusion).filter(AiConclusion.audio_id == audio.id).first()
+    if not conclusion_row:
+        raise HTTPException(
+            status_code=404,
+            detail=f"Заключение по распознаванию для файла не найдено: {filename}"
+        )
+
+    return ConclusionByFilenameResponse(
+        filename=audio.filename,
+        audio_id=str(audio.id),
+        conclusion=conclusion_row.conclusion or {},
+        index_date=conclusion_row.index_date,
+        end_date=conclusion_row.end_date,
+    )
+
+
 @ai_conclusion_router.post("/conclusion/save", response_model=AiConclusionResponse)
 async def save_ai_conclusion(request: AiConclusionRequest, db: Session = Depends(get_db)):
     """
@@ -93,8 +159,18 @@ async def save_ai_conclusion(request: AiConclusionRequest, db: Session = Depends
         db.commit()
         logger.info(f"✅ Заключение сохранено для {request.filename}")
 
+        # Обновляем статус распознавания у Audio
+        audio.recognition_status = "completed"
+        audio.recognition_last_error = None
+        db.commit()
+
+        # Для внешних файлов — отправляем результат клиенту из FileAudioAPI
+        if (audio.sourse or "").lower() == "external" and request.callback_url:
+            _send_callback(request.callback_url, audio, conclusion_data)
+
         # Отправляем webhook в Calls_WEB_Client_main для анализа
         try:
+            if (audio.sourse or "").lower() != "external":
                 logger.info(f"📤 Отправка webhook в Calls_WEB_Client_main для {request.filename}")
 
                 webhook_payload = {
@@ -142,3 +218,25 @@ async def save_ai_conclusion(request: AiConclusionRequest, db: Session = Depends
             status_code=500,
             detail=str(e)
         )
+
+
+@ai_conclusion_router.post("/conclusion/failed", response_model=AiConclusionResponse)
+async def mark_recognition_failed(request: RecognitionFailedRequest, db: Session = Depends(get_db)):
+    """
+    Помечает распознавание как failed для файла (чтобы auto-restore не пытался бесконечно).
+    Используется GigaAM_API при невозможности получить результат.
+    """
+    audio = db.query(Audio).filter(Audio.filename == request.filename).first()
+    if not audio:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Файл не найден: {request.filename}")
+
+    audio.recognition_status = "failed"
+    audio.recognition_last_error = request.error
+    db.commit()
+
+    return AiConclusionResponse(
+        success=True,
+        message="Recognition marked as failed",
+        audio_id=str(audio.id),
+        filename=audio.filename
+    )

apiApp/routers/audio_management_router.py

@@ -1,3 +1,91 @@
+"""
+API endpoints для управления аудиофайлами (регистрация и пакетная обработка)
+Используется Calls_WEB_Client_main для оркестрации процесса распознавания
+"""
+from fastapi import APIRouter, HTTPException, Depends, BackgroundTasks
+from sqlalchemy.orm import Session
+from pydantic import BaseModel
+from typing import Optional, List
+import os
+import logging
+from datetime import datetime
+
+from apiApp.database import get_db
+from apiApp.database.Audio import Audio
+from apiApp.database.AiConclusion import AiConclusion
+from apiApp.config import AUDIOFILES_PATH, MAX_RECOGNITION_ATTEMPTS
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+audio_management_router = APIRouter()
+
+
+def query_audio_without_conclusion(db, limit=None):
+    """
+    Возвращает запрос для поиска Audio без AiConclusion
+
+    Использует exists() подзапрос, так как AiConclusion - это relationship
+    """
+    from sqlalchemy import exists, not_
+
+    # Используем более простой подзапрос
+    subquery = exists().where(
+        AiConclusion.audio_id == Audio.id
+    )
+
+    # Берём только те, которые еще можно/нужно распознавать
+    query = db.query(Audio).filter(
+        ~subquery
+    ).filter(
+        Audio.sourse == "internal"
+    ).filter(
+        (Audio.recognition_status.in_(["pending", "processing"])) |
+        ((Audio.recognition_status == "failed") & (Audio.recognition_attempts < MAX_RECOGNITION_ATTEMPTS))
+    ).order_by(Audio.index_date.asc())
+
+    if limit:
+        query = query.limit(limit)
+
+    return query
+
+class AudioRegisterRequest(BaseModel):
+    """Запрос на регистрацию аудиофайла"""
+    filename: str
+    file_path: str  # Полный путь к файлу в общей папке audiofiles
+
+
+class AudioProcessAllRequest(BaseModel):
+    """Запрос на пакетное распознавание"""
+    limit: int = 100
+
+
+class AudioRegisterResponse(BaseModel):
+    """Ответ на регистрацию аудиофайла"""
+    id: str
+    filename: str
+    file_size: int
+    created_at: datetime
+
+
+@audio_management_router.post("/audio/register", response_model=AudioRegisterResponse, status_code=201)
+async def register_audio_file(
+    request: AudioRegisterRequest,
+    db: Session = Depends(get_db)
+):
+    """
+    Регистрация аудиофайла в БД (без копирования файла)
+
+    Создаёт запись в таблице Audio для файла, который уже находится
+    в общей папке audiofiles. НЕ копирует файл, только создаёт запись в БД.
+
+    Args:
+        request: {filename: "in-xxx.wav", file_path: "/app/audiofiles/in-xxx.wav"}
+
+    Returns:
+        201 Created + информация о созданной записи
+        400 Bad Request если файл уже зарегистрирован
+        404 Not Found если файл не существует на диске
+    """
+    try:
         filename = request.filename
         file_path = request.file_path
 
@@ -28,6 +116,10 @@
         audio.filename = filename
         audio.file_size = file_size
         audio.index_date = datetime.utcnow()
+        audio.recognition_status = "pending"
+        audio.recognition_attempts = 0
+        audio.recognition_last_error = None
+        audio.recognition_last_attempt_at = None
 
         db.add(audio)
         db.commit()
@@ -66,23 +158,64 @@ def process_audio_file(audio_id: str, db: Session):
             return
 
         logger.info(f"🎵 Запуск распознавания для {audio.filename}")
+        audio.recognition_status = "processing"
+        audio.recognition_attempts = (audio.recognition_attempts or 0) + 1
+        audio.recognition_last_attempt_at = datetime.utcnow()
+        audio.recognition_last_error = None
+        db.commit()
 
-        # Формируем запрос в GigaAM API
+        # Проверяем что файл существует на диске
+        from apiApp.config import AUDIOFILES_PATH
+        import os
+        file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, audio.filename)
+
+        if not os.path.exists(file_path):
+            logger.error(f"❌ Файл не найден на диске в FileAudioAPI: {file_path}")
+            audio.recognition_status = "failed"
+            audio.recognition_last_error = f"File not found on disk: {file_path}"
+            db.commit()
+            return
+
+        file_size = os.path.getsize(file_path)
+        logger.info(f"📁 Файл найден: {file_path} (размер: {file_size} bytes)")
+
+        # Формируем запрос в GigaAM API - ТОЛЬКО асинхронный endpoint
         from apiApp.config import GIGAAM_API_URL
-        api_url = f"{GIGAAM_API_URL}/api/call/process"
+
+        # Используем только асинхронный endpoint
+        api_url = f"{GIGAAM_API_URL}/api/call/process/async"
 
         payload = {
             "filename": audio.filename
         }
 
-        # Отправляем запрос в GigaAM API
         import requests
+        try:
+            # Отправляем запрос в асинхронный endpoint
             response = requests.post(api_url, json=payload, timeout=10)
 
             if response.status_code == 200 or response.status_code == 202:
-            logger.info(f"✅ Запущено распознавание для {audio.filename}")
+                result = response.json()
+                task_id = result.get('task_id')
+                logger.info(f"✅ Задача добавлена в очередь для {audio.filename} (task_id: {task_id})")
             else:
-            logger.error(f"❌ Ошибка запуска распознавания для {audio.filename}: {response.status_code} - {response.text}")
+                error_detail = response.text
+                logger.error(f"❌ Ошибка запуска распознавания для {audio.filename}: {response.status_code}")
+                logger.error(f"   Detail: {error_detail}")
+                audio.recognition_status = "failed"
+                audio.recognition_last_error = f"GigaAM start failed: {response.status_code} {error_detail}"
+                db.commit()
+
+        except requests.exceptions.Timeout:
+            logger.error(f"❌ Таймаут при отправке задачи для {audio.filename}")
+            audio.recognition_status = "failed"
+            audio.recognition_last_error = "Timeout when starting recognition in GigaAM"
+            db.commit()
+        except requests.exceptions.ConnectionError as e:
+            logger.error(f"❌ Ошибка подключения к GigaAM API для {audio.filename}: {e}")
+            audio.recognition_status = "failed"
+            audio.recognition_last_error = f"Connection error when starting recognition in GigaAM: {e}"
+            db.commit()
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"❌ Ошибка при обработке {audio_id}: {e}")
@@ -107,28 +240,18 @@ async def process_all_pending_audio(
         200 OK + {
             "started_count": 15,
             "pending_files": ["file1.wav", "file2.wav", ...],
-            "total_pending": 50
+            "total_pending": 50,
+            "skipped_duplicates": 2
         }
     """
     try:
-        from sqlalchemy import exists
-
         limit = request.limit
 
         logger.info(f"🚀 Поиск Audio без AiConclusion (limit={limit})")
 
-        # Находим все Audio без AiConclusion через подзапрос
-        subquery = db.query(AiConclusion.audio_id).filter(
-            AiConclusion.audio_id == Audio.id
-        )
-
-        pending_audio = db.query(Audio).filter(
-            ~exists().where(subquery.exists())
-        ).order_by(Audio.index_date.asc()).limit(limit).all()
-
-        total_pending = db.query(Audio).filter(
-            ~exists().where(subquery.exists())
-        ).count()
+        # Находим все Audio без AiConclusion используя вспомогательную функцию
+        pending_audio = query_audio_without_conclusion(db, limit).all()
+        total_pending = query_audio_without_conclusion(db).count()
 
         if not pending_audio:
             logger.info("ℹ️ Нет файлов для распознавания")
@@ -136,6 +259,7 @@ async def process_all_pending_audio(
                 "started_count": 0,
                 "pending_files": [],
                 "total_pending": 0,
+                "skipped_duplicates": 0,
                 "message": "Нет файлов без AiConclusion"
             }
 
@@ -144,6 +268,7 @@ async def process_all_pending_audio(
         # Добавляем задачи в фон
         started_count = 0
         pending_files = []
+        skipped_duplicates = 0  # Счётчик дубликатов
 
         for audio in pending_audio:
             # Проверяем, что файл существует
@@ -152,25 +277,46 @@ async def process_all_pending_audio(
                 logger.warning(f"⚠️ Файл не найден на диске: {audio.filename}")
                 continue
 
+            # ПРОВЕРКА НА ДУБЛИКАТЫ: Проверяем, не обрабатывается ли файл уже
+            import requests
+            try:
+                # Проверяем статус через GigaAM API
+                check_url = f"{os.getenv('GIGAAM_API_URL', 'http://gigaam_api:5001')}/api/call/check-status"
+                check_response = requests.post(
+                    check_url,
+                    json={"filename": audio.filename},
+                    timeout=5
+                )
+
+                if check_response.status_code == 200:
+                    check_data = check_response.json()
+                    if check_data.get('in_queue', False):
+                        logger.info(f"⏭️ Файл уже в очереди GigaAM: {audio.filename}")
+                        skipped_duplicates += 1
+                        continue
+            except Exception as e:
+                # Если проверка упала - всё равно продолжаем
+                logger.debug(f"Не удалось проверить статус {audio.filename}: {e}")
+
             # Добавляем в фон (асинхронно)
-            # В FastAPI используем BackgroundTasks
-            # Но нужно создавать новую сессию для каждого таска
             pending_files.append(audio.filename)
             started_count += 1
 
             # Запускаем обработку в фоне
-            # Используем lambda для захвата audio_id
             background_tasks.add_task(
                 process_single_audio,
                 str(audio.id)
             )
 
         logger.info(f"✅ Запущено распознавание для {started_count} файлов")
+        if skipped_duplicates > 0:
+            logger.info(f"⏭️ Пропущено дубликатов: {skipped_duplicates}")
 
         return {
             "started_count": started_count,
             "pending_files": pending_files,
-            "total_pending": total_pending
+            "total_pending": total_pending,
+            "skipped_duplicates": skipped_duplicates
         }
 
     except Exception as e:
@@ -211,15 +357,7 @@ async def get_pending_audio(
         Список файлов, ожидающих распознавания
     """
     try:
-        from sqlalchemy import exists
-
-        subquery = db.query(AiConclusion.audio_id).filter(
-            AiConclusion.audio_id == Audio.id
-        )
-
-        pending_audio = db.query(Audio).filter(
-            ~exists().where(subquery.exists())
-        ).order_by(Audio.index_date.asc()).limit(limit).all()
+        pending_audio = query_audio_without_conclusion(db, limit).all()
 
         files_info = []
         for audio in pending_audio:
@@ -234,9 +372,7 @@ async def get_pending_audio(
                 "exists_on_disk": exists
             })
 
-        total_pending = db.query(Audio).filter(
-            ~exists().where(subquery.exists())
-        ).count()
+        total_pending = query_audio_without_conclusion(db).count()
 
         return {
             "total_pending": total_pending,
@@ -261,36 +397,55 @@ async def get_audio_stats(db: Session = Depends(get_db)):
         Статистика по Audio записям
     """
     try:
-        from sqlalchemy import exists
-
         total_audio = db.query(Audio).count()
-
-        subquery = db.query(AiConclusion.audio_id).filter(
-            AiConclusion.audio_id == Audio.id
-        )
-
-        with_conclusion = db.query(Audio).filter(
-            exists().where(subquery.exists())
-        ).count()
-
-        without_conclusion = total_audio - with_conclusion
+        with_conclusion = total_audio - query_audio_without_conclusion(db).count()
+        without_conclusion = query_audio_without_conclusion(db).count()
 
         # Проверяем существование файлов на диске
         all_audio = db.query(Audio).all()
         existing_count = 0
+        missing_files = []
+        small_files = []  # Файлы меньше 1KB
+
         for audio in all_audio:
             file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, audio.filename)
             if os.path.exists(file_path):
                 existing_count += 1
+                file_size = os.path.getsize(file_path)
+                if file_size < 1000:
+                    small_files.append({
+                        "audio_id": str(audio.id),
+                        "filename": audio.filename,
+                        "file_size": file_size,
+                        "index_date": audio.index_date.isoformat() if audio.index_date else None
+                    })
+            else:
+                missing_files.append({
+                    "audio_id": str(audio.id),
+                    "filename": audio.filename,
+                    "index_date": audio.index_date.isoformat() if audio.index_date else None
+                })
 
-        return {
+        stats = {
             "total_audio": total_audio,
             "with_conclusion": with_conclusion,
             "without_conclusion": without_conclusion,
             "existing_on_disk": existing_count,
-            "missing_on_disk": total_audio - existing_count
+            "missing_on_disk": total_audio - existing_count,
+            "small_files_count": len(small_files)
         }
 
+        # Добавляем списки проблемных файлов (первые 50 каждого типа)
+        if missing_files:
+            stats["missing_files_sample"] = missing_files[:50]
+            logger.warning(f"⚠️ Найдено {len(missing_files)} отсутствующих файлов")
+
+        if small_files:
+            stats["small_files_sample"] = small_files[:50]
+            logger.warning(f"⚠️ Найдено {len(small_files)} файлов меньше 1KB")
+
+        return stats
+
     except Exception as e:
         logger.error(f"❌ Ошибка при получении статистики: {e}")
         raise HTTPException(
@@ -299,62 +454,71 @@ async def get_audio_stats(db: Session = Depends(get_db)):
         )
 
 
-def auto_restore_on_startup(db: Session, limit: int = 100):
+@audio_management_router.delete("/audio/cleanup")
+async def cleanup_invalid_audio_files(
+    delete_missing: bool = False,
+    delete_small: bool = True,
+    min_size_bytes: int = 1000,
+    db: Session = Depends(get_db)
+):
     """
-    Автоматическое восстановление распознавания при старте FileAudioAPI
+    Удаляет записи Audio для проблемных файлов
 
-    Проверяет, есть ли файлы без AiConclusion, и запускает их распознавание
+    Query Parameters:
+        delete_missing: Удалять записи с отсутствующими файлами (default: False)
+        delete_small: Удалять записи с маленькими файлами (default: True)
+        min_size_bytes: Минимальный размер файла в bytes (default: 1000)
 
-    Args:
-        db: Сессия БД
-        limit: Максимум файлов для восстановления
+    Returns:
+        Статистику удаления
     """
     try:
-        from sqlalchemy import or_
+        all_audio = db.session.query(Audio).all()
 
-        # Проверяем, есть ли файлы без AiConclusion
-        pending_audio = db.query(Audio).filter(
-            or_(
-                Audio.AiConclusion == None,
-                Audio.AiConclusion == ''
-            )
-        ).limit(limit).all()
+        deleted_missing = 0
+        deleted_small = 0
 
-        if not pending_audio:
-            logger.info("ℹ️ Auto-restore: нет файлов для распознавания")
-            return
-
-        logger.info(f"🔄 Auto-restore: найдено {len(pending_audio)} файлов без AiConclusion")
-
-        # Запускаем распознавание
-        started_count = 0
-        for audio in pending_audio:
+        for audio in all_audio:
             file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, audio.filename)
 
-            if not os.path.exists(file_path):
-                logger.warning(f"⚠️ Файл не найден: {audio.filename}")
+            # Проверяем отсутствие файла
+            if delete_missing and not os.path.exists(file_path):
+                logger.info(f"🗑️ Удаление записи с отсутствующим файлом: {audio.filename}")
+                db.session.delete(audio)
+                deleted_missing += 1
                 continue
 
-            # Отправляем в GigaAM API
-            from apiApp.config import GIGAAM_API_URL
-            api_url = f"{GIGAAM_API_URL}/api/call/process"
-
-            payload = {"filename": audio.filename}
-
+            # Проверяем размер файла
+            if delete_small and os.path.exists(file_path):
+                file_size = os.path.getsize(file_path)
+                if file_size < min_size_bytes:
+                    logger.info(f"🗑️ Удаление записи с маленьким файлом ({file_size} bytes): {audio.filename}")
+                    # Удаляем и файл тоже
                     try:
-                import requests
-                response = requests.post(api_url, json=payload, timeout=5)
+                        os.remove(file_path)
+                        logger.info(f"   Файл удалён: {file_path}")
+                    except Exception as e:
+                        logger.warning(f"   Не удалось удалить файл: {e}")
 
-                if response.status_code in [200, 202]:
-                    logger.info(f"✅ Запущено распознавание: {audio.filename}")
-                    started_count += 1
-                else:
-                    logger.warning(f"⚠️ Ошибка запуска {audio.filename}: {response.status_code}")
+                    db.session.delete(audio)
+                    deleted_small += 1
+
+        db.session.commit()
+
+        return {
+            "success": True,
+            "deleted_missing": deleted_missing,
+            "deleted_small": deleted_small,
+            "total_deleted": deleted_missing + deleted_small,
+            "message": f"Удалено {deleted_missing + deleted_small} записей"
+        }
 
     except Exception as e:
-                logger.error(f"❌ Ошибка при запуске {audio.filename}: {e}")
+        db.session.rollback()
+        logger.error(f"❌ Ошибка при очистке: {e}")
+        raise HTTPException(
+            status_code=500,
+            detail=str(e)
+        )
 
-        logger.info(f"🎉 Auto-restore завершено: запущено {started_count} файлов")
 
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"❌ Ошибка при auto-restore: {e}")

apiApp/routers/audio_management_router.py.backup

@@ -1,393 +0,0 @@
-"""
-API endpoints для управления аудиофайлами (регистрация и пакетная обработка)
-Используется Calls_WEB_Client_main для оркестрации процесса распознавания
-"""
-from fastapi import APIRouter, HTTPException, Depends, BackgroundTasks
-from sqlalchemy.orm import Session
-from pydantic import BaseModel
-from typing import Optional, List
-import os
-import logging
-from datetime import datetime
-
-from apiApp.database import get_db
-from apiApp.database.Audio import Audio
-from apiApp.config import AUDIOFILES_PATH
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-audio_management_router = APIRouter()
-
-
-class AudioRegisterRequest(BaseModel):
-    """Запрос на регистрацию аудиофайла"""
-    filename: str
-    file_path: str  # Полный путь к файлу в общей папке audiofiles
-
-
-class AudioProcessAllRequest(BaseModel):
-    """Запрос на пакетное распознавание"""
-    limit: int = 100
-
-
-class AudioRegisterResponse(BaseModel):
-    """Ответ на регистрацию аудиофайла"""
-    id: str
-    filename: str
-    file_size: int
-    created_at: datetime
-
-
-@audio_management_router.post("/audio/register", response_model=AudioRegisterResponse, status_code=201)
-async def register_audio_file(
-    request: AudioRegisterRequest,
-    db: Session = Depends(get_db)
-):
-    """
-    Регистрация аудиофайла в БД (без копирования файла)
-
-    Создаёт запись в таблице Audio для файла, который уже находится
-    в общей папке audiofiles. НЕ копирует файл, только создаёт запись в БД.
-
-    Args:
-        request: {filename: "in-xxx.wav", file_path: "/app/audiofiles/in-xxx.wav"}
-
-    Returns:
-        201 Created + информация о созданной записи
-        400 Bad Request если файл уже зарегистрирован
-        404 Not Found если файл не существует на диске
-    """
-    try:
-        filename = request.filename
-        file_path = request.file_path
-
-        logger.info(f"📝 Регистрация файла: {filename}")
-
-        # Проверяем, что файл уже существует в общей папке
-        if not os.path.exists(file_path):
-            logger.error(f"❌ Файл не найден: {file_path}")
-            raise HTTPException(
-                status_code=404,
-                detail=f'Файл не найден на диске: {file_path}'
-            )
-
-        # Проверяем, что файл не был уже зарегистрирован
-        existing_audio = db.query(Audio).filter(Audio.filename == filename).first()
-        if existing_audio:
-            logger.warning(f"⚠️ Файл уже зарегистрирован: {filename}")
-            raise HTTPException(
-                status_code=400,
-                detail=f'Файл {filename} уже зарегистрирован в БД'
-            )
-
-        # Получаем размер файла
-        file_size = os.path.getsize(file_path)
-
-        # Создаём запись в БД
-        audio = Audio()
-        audio.filename = filename
-        audio.file_size = file_size
-        audio.index_date = datetime.utcnow()
-
-        db.add(audio)
-        db.commit()
-        db.refresh(audio)
-
-        logger.info(f"✅ Файл зарегистрирован: {filename} (audio_id={audio.id})")
-
-        return AudioRegisterResponse(
-            id=str(audio.id),
-            filename=audio.filename,
-            file_size=audio.file_size,
-            created_at=audio.index_date
-        )
-
-    except HTTPException:
-        raise
-    except Exception as e:
-        db.rollback()
-        logger.error(f"❌ Ошибка при регистрации файла: {e}")
-        raise HTTPException(
-            status_code=500,
-            detail=f'Ошибка при регистрации: {str(e)}'
-        )
-
-
-def process_audio_file(audio_id: str, db: Session):
-    """
-    Фоновая обработка одного аудиофайла
-
-    Отправляет запрос в GigaAM API для распознавания
-    """
-    try:
-        audio = db.query(Audio).filter(Audio.id == audio_id).first()
-        if not audio:
-            logger.error(f"❌ Audio {audio_id} не найден")
-            return
-
-        logger.info(f"🎵 Запуск распознавания для {audio.filename}")
-
-        # Формируем запрос в GigaAM API
-        from apiApp.config import GIGAAM_API_URL
-        api_url = f"{GIGAAM_API_URL}/api/call/process"
-
-        payload = {
-            "filename": audio.filename
-        }
-
-        # Отправляем запрос в GigaAM API
-        import requests
-        response = requests.post(api_url, json=payload, timeout=10)
-
-        if response.status_code == 200 or response.status_code == 202:
-            logger.info(f"✅ Запущено распознавание для {audio.filename}")
-        else:
-            logger.error(f"❌ Ошибка запуска распознавания для {audio.filename}: {response.status_code} - {response.text}")
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"❌ Ошибка при обработке {audio_id}: {e}")
-
-
-@audio_management_router.post("/audio/process-all")
-async def process_all_pending_audio(
-    request: AudioProcessAllRequest,
-    background_tasks: BackgroundTasks,
-    db: Session = Depends(get_db)
-):
-    """
-    Запуск распознавания для всех Audio без AiConclusion
-
-    Находит все записи Audio, у которых нет AiConclusion, и запускает
-    распознавание для них (до указанного лимита).
-
-    Args:
-        request: {limit: 100} - максимум файлов для обработки
-
-    Returns:
-        200 OK + {
-            "started_count": 15,
-            "pending_files": ["file1.wav", "file2.wav", ...],
-            "total_pending": 50
-        }
-    """
-    try:
-        limit = request.limit
-
-        logger.info(f"🚀 Поиск Audio без AiConclusion (limit={limit})")
-
-        # Находим все Audio без AiConclusion
-        pending_audio = db.query(Audio).filter(
-            Audio.AiConclusion == None
-        ).order_by(Audio.index_date.asc()).limit(limit).all()
-
-        total_pending = db.query(Audio).filter(Audio.AiConclusion == None).count()
-
-        if not pending_audio:
-            logger.info("ℹ️ Нет файлов для распознавания")
-            return {
-                "started_count": 0,
-                "pending_files": [],
-                "total_pending": 0,
-                "message": "Нет файлов без AiConclusion"
-            }
-
-        logger.info(f"📋 Найдено файлов для обработки: {len(pending_audio)} из {total_pending}")
-
-        # Добавляем задачи в фон
-        started_count = 0
-        pending_files = []
-
-        for audio in pending_audio:
-            # Проверяем, что файл существует
-            file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, audio.filename)
-            if not os.path.exists(file_path):
-                logger.warning(f"⚠️ Файл не найден на диске: {audio.filename}")
-                continue
-
-            # Добавляем в фон (асинхронно)
-            # В FastAPI используем BackgroundTasks
-            # Но нужно создавать новую сессию для каждого таска
-            pending_files.append(audio.filename)
-            started_count += 1
-
-            # Запускаем обработку в фоне
-            # Используем lambda для захвата audio_id
-            background_tasks.add_task(
-                process_single_audio,
-                str(audio.id)
-            )
-
-        logger.info(f"✅ Запущено распознавание для {started_count} файлов")
-
-        return {
-            "started_count": started_count,
-            "pending_files": pending_files,
-            "total_pending": total_pending
-        }
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"❌ Ошибка при запуске пакетного распознавания: {e}")
-        raise HTTPException(
-            status_code=500,
-            detail=f'Ошибка: {str(e)}'
-        )
-
-
-def process_single_audio(audio_id: str):
-    """
-    Обработка одного аудиофайла в фоне
-
-    Создаёт новую DB сессию для обработки
-    """
-    from apiApp.database import SessionLocal
-
-    db = SessionLocal()
-    try:
-        process_audio_file(audio_id, db)
-    finally:
-        db.close()
-
-
-@audio_management_router.get("/audio/pending")
-async def get_pending_audio(
-    db: Session = Depends(get_db),
-    limit: int = 100
-):
-    """
-    Получить список Audio без AiConclusion
-
-    Query Parameters:
-        limit: Максимум файлов (default: 100)
-
-    Returns:
-        Список файлов, ожидающих распознавания
-    """
-    try:
-        pending_audio = db.query(Audio).filter(
-            Audio.AiConclusion == None
-        ).order_by(Audio.index_date.asc()).limit(limit).all()
-
-        files_info = []
-        for audio in pending_audio:
-            file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, audio.filename)
-            exists = os.path.exists(file_path)
-
-            files_info.append({
-                "audio_id": str(audio.id),
-                "filename": audio.filename,
-                "file_size": audio.file_size,
-                "created_at": audio.index_date.isoformat() if audio.index_date else None,
-                "exists_on_disk": exists
-            })
-
-        total_pending = db.query(Audio).filter(Audio.AiConclusion == None).count()
-
-        return {
-            "total_pending": total_pending,
-            "count": len(files_info),
-            "files": files_info
-        }
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"❌ Ошибка при получении списка: {e}")
-        raise HTTPException(
-            status_code=500,
-            detail=str(e)
-        )
-
-
-@audio_management_router.get("/audio/stats")
-async def get_audio_stats(db: Session = Depends(get_db)):
-    """
-    Получить статистику по аудиофайлам
-
-    Returns:
-        Статистика по Audio записям
-    """
-    try:
-        total_audio = db.query(Audio).count()
-        with_conclusion = db.query(Audio).filter(Audio.AiConclusion != None).count()
-        without_conclusion = db.query(Audio).filter(Audio.AiConclusion == None).count()
-
-        # Проверяем существование файлов на диске
-        all_audio = db.query(Audio).all()
-        existing_count = 0
-        for audio in all_audio:
-            file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, audio.filename)
-            if os.path.exists(file_path):
-                existing_count += 1
-
-        return {
-            "total_audio": total_audio,
-            "with_conclusion": with_conclusion,
-            "without_conclusion": without_conclusion,
-            "existing_on_disk": existing_count,
-            "missing_on_disk": total_audio - existing_count
-        }
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"❌ Ошибка при получении статистики: {e}")
-        raise HTTPException(
-            status_code=500,
-            detail=str(e)
-        )
-
-
-def auto_restore_on_startup(db: Session, limit: int = 100):
-    """
-    Автоматическое восстановление распознавания при старте FileAudioAPI
-
-    Проверяет, есть ли файлы без AiConclusion, и запускает их распознавание
-
-    Args:
-        db: Сессия БД
-        limit: Максимум файлов для восстановления
-    """
-    try:
-        from sqlalchemy import or_
-
-        # Проверяем, есть ли файлы без AiConclusion
-        pending_audio = db.query(Audio).filter(
-            or_(
-                Audio.AiConclusion == None,
-                Audio.AiConclusion == ''
-            )
-        ).limit(limit).all()
-
-        if not pending_audio:
-            logger.info("ℹ️ Auto-restore: нет файлов для распознавания")
-            return
-
-        logger.info(f"🔄 Auto-restore: найдено {len(pending_audio)} файлов без AiConclusion")
-
-        # Запускаем распознавание
-        started_count = 0
-        for audio in pending_audio:
-            file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, audio.filename)
-
-            if not os.path.exists(file_path):
-                logger.warning(f"⚠️ Файл не найден: {audio.filename}")
-                continue
-
-            # Отправляем в GigaAM API
-            from apiApp.config import GIGAAM_API_URL
-            api_url = f"{GIGAAM_API_URL}/api/call/process"
-
-            payload = {"filename": audio.filename}
-
-            try:
-                import requests
-                response = requests.post(api_url, json=payload, timeout=5)
-
-                if response.status_code in [200, 202]:
-                    logger.info(f"✅ Запущено распознавание: {audio.filename}")
-                    started_count += 1
-                else:
-                    logger.warning(f"⚠️ Ошибка запуска {audio.filename}: {response.status_code}")
-
-            except Exception as e:
-                logger.error(f"❌ Ошибка при запуске {audio.filename}: {e}")
-
-        logger.info(f"🎉 Auto-restore завершено: запущено {started_count} файлов")
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"❌ Ошибка при auto-restore: {e}")

apiApp/routers/external_audio.py

@@ -0,0 +1,130 @@
+from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, UploadFile, File as FastAPIFile, Form, status
+from apiApp.database import get_db
+from fastapi.responses import FileResponse
+from sqlalchemy.orm import Session
+import os, uuid
+import logging
+from pathlib import Path
+import requests
+
+from apiApp.config import ALLOWED_AUDIO_EXTENSIONS, MAX_UPLOAD_SIZE, AUDIOFILES_PATH, GIGAAM_API_URL
+import aiofiles
+
+from apiApp.schemas import AudioCreate
+from apiApp.services import AudioCRUD
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+router = APIRouter(
+    prefix="/external_audio",
+    tags=["Внешние аудиофайлы"]
+)
+
+@router.post("/upload")
+async def upload_external_audio(
+    file: UploadFile = FastAPIFile(...),
+    callback_url: str = Form(None, description="URL для отправки результата распознавания (опционально). Если передан — FileAudioAPI вызовет GigaAM и затем отправит результат на этот URL."),
+    db: Session = Depends(get_db)
+):
+    """
+    Загрузка внешнего аудиофайла. Файл сохраняется в общей папке.
+    Если передан callback_url — автоматически отправляется на распознавание в GigaAM,
+    а результат придёт на callback_url.
+    """
+
+    # Проверка расширения файла
+    file_ext = os.path.splitext(file.filename)[1].lower()
+    if file_ext not in ALLOWED_AUDIO_EXTENSIONS:
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_422_UNPROCESSABLE_ENTITY,
+            detail=f"File extension not allowed. Allowed: {', '.join(ALLOWED_AUDIO_EXTENSIONS)}"
+        )
+    content = await file.read()
+    # Проверка размера файла
+    if len(content) > MAX_UPLOAD_SIZE:
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_413_REQUEST_ENTITY_TOO_LARGE,
+            detail=f"File too large. Maximum size: {MAX_UPLOAD_SIZE / (1024*1024)}MB"
+        )
+
+    # Сохранение в общей папке под именем uuid+ext; это же имя передаём в GigaAM
+    safe_name = f"{uuid.uuid4()}{file_ext}"
+    upload_dir = Path(AUDIOFILES_PATH) if isinstance(AUDIOFILES_PATH, str) else AUDIOFILES_PATH
+    upload_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    file_path = upload_dir / safe_name
+    try:
+        async with aiofiles.open(file_path, 'wb') as f:
+            await f.write(content)
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
+            detail=f"Error saving file: {str(e)}"
+        )
+    
+    # Создание записи в БД (filename = имя файла на диске, его же передаём в GigaAM)
+    try:
+        audio_data = AudioCreate(filename=safe_name)
+        audio = AudioCRUD.create(
+            db=db,
+            audio_data=audio_data,
+            file_path=str(file_path),
+            file_size=len(content),
+            sourse="external"
+        )
+    except Exception as e:
+        if os.path.exists(file_path):
+            os.remove(file_path)
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
+            detail=f"Error creating database record: {str(e)}"
+        )
+
+    # Всегда запускаем распознавание в GigaAM; callback_url передаём только если передан
+    cb = callback_url.strip() if (callback_url and callback_url.strip()) else None
+    task_id, recognition_error = send_to_recognition(filename=safe_name, callback_url=cb)
+
+    # Ответ: запись аудио + данные по постановке в очередь распознавания
+    result = {
+        "id": str(audio.id),
+        "filename": audio.filename,
+        "index_date": audio.index_date.isoformat() if audio.index_date else None,
+        "file_path": audio.file_path,
+        "file_size": audio.file_size,
+        "sourse": audio.sourse,
+    }
+    if task_id:
+        result["recognition_task_id"] = task_id
+        result["recognition_status_url"] = f"{GIGAAM_API_URL.rstrip('/')}/api/call/task/{task_id}"
+    if recognition_error:
+        result["recognition_error"] = recognition_error
+    return result
+
+def send_to_recognition(filename: str, callback_url: str | None = None) -> tuple:
+    """
+    Отправка аудиофайла на распознавание в GigaAM.
+    Файл должен уже лежать в общей папке под именем filename.
+
+    Returns:
+        (task_id или None, recognition_error или None)
+    """
+    try:
+        gigaam_url = f"{GIGAAM_API_URL.rstrip('/')}/api/call/external/process"
+        payload = {"filename": filename}
+        if callback_url:
+            payload["callback_url"] = callback_url
+        resp = requests.post(
+            gigaam_url,
+            json=payload,
+            timeout=15,
+        )
+        if resp.status_code == 202:
+            data = resp.json()
+            task_id = data.get("task_id")
+            logger.info(f"✅ Внешний файл {filename} поставлен в очередь GigaAM, task_id={task_id}")
+            return (task_id, None)
+        recognition_error = resp.text or f"HTTP {resp.status_code}"
+        logger.warning(f"⚠️ GigaAM не принял задачу {filename}: {recognition_error}")
+        return (None, recognition_error)
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        logger.warning(f"⚠️ Ошибка вызова GigaAM для {filename}: {e}")
+        return (None, str(e))

apiApp/services/audio_service.py

@@ -26,13 +26,20 @@ class AudioCRUD:
         return db.query(Audio).filter(Audio.filename == filename).first()
 
     @staticmethod
-    def create(db: Session, audio_data: AudioCreate, file_path: str, file_size: int = None) -> Audio:
+    def create(
+        db: Session,
+        audio_data: AudioCreate,
+        file_path: str,
+        file_size: int = None,
+        sourse: str = "internal"
+    ) -> Audio:
         """Создать новую запись аудиофайла"""
         db_audio = Audio(
             filename=audio_data.filename,
             file_path=file_path,
             index_date=datetime.datetime.utcnow(),
-            file_size=file_size
+            file_size=file_size,
+            sourse=sourse
         )
         db.add(db_audio)
         db.commit()

autoLoader/config.py

@@ -11,3 +11,6 @@ DATABASE_URL = os.getenv("DATABASE_URL", "sqlite:///./speech_analytics.db")
 
 # GigaAM API
 GIGAAM_API_URL = os.getenv("GIGAAM_API_URL", "http://localhost:5001")
+
+#App Setting
+PORT = 5008

example_parallel_send.py

@@ -0,0 +1,143 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Пример использования параллельной отправки файлов на распознавание
+"""
+from autoLoader.loader import RecognitionChecker
+from autoLoader.database import get_db_session, Audio
+from autoLoader.config import GIGAAM_API_URL
+import logging
+
+# Настройка логирования
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
+)
+
+def example_parallel_send():
+    """Пример параллельной отправки"""
+    print("🚀 Пример параллельной отправки файлов\n")
+
+    # Создаём checker с настройкой количества потоков
+    checker = RecognitionChecker(
+        api_url=GIGAAM_API_URL,
+        max_workers=10  # До 10 параллельных запросов
+    )
+
+    # Проверяем доступность API
+    if not checker.check_api_availability():
+        print("❌ GigaAM API недоступен")
+        return
+
+    # Проверяем БД
+    if not checker.check_database():
+        print("❌ База данных не готова")
+        return
+
+    # Получаем файлы без заключения
+    print("🔍 Поиск файлов без заключения...")
+    files_without_conclusion = checker.get_files_without_conclusion(limit=20)
+
+    if not files_without_conclusion:
+        print("✅ Все файлы уже обработаны")
+        return
+
+    print(f"📊 Найдено файлов: {len(files_without_conclusion)}\n")
+
+    # Отправляем параллельно
+    print("🚀 Начинаем параллельную отправку...\n")
+    results = checker.send_to_recognition_parallel(files_without_conclusion)
+
+    # Выводим результаты
+    print(f"\n{'='*60}")
+    print(f"📊 РЕЗУЛЬТАТЫ:")
+    print(f"{'='*60}")
+    print(f"Всего файлов: {results['total']}")
+    print(f"✅ Отправлено: {results['sent']}")
+    print(f"❌ Ошибок: {results['failed']}")
+
+    # Детали по каждому файлу
+    if results.get('files'):
+        print(f"\n📋 Детали:")
+        for file_result in results['files']:
+            status = "✅" if file_result['success'] else "❌"
+            print(f"  {status} {file_result['filename']}")
+
+    print(f"{'='*60}\n")
+
+
+def example_sequential_send():
+    """Пример последовательной отправки (для сравнения)"""
+    print("📤 Пример последовательной отправки файлов\n")
+
+    checker = RecognitionChecker(api_url=GIGAAM_API_URL)
+
+    if not checker.check_api_availability():
+        print("❌ GigaAM API недоступен")
+        return
+
+    # Получаем файлы
+    files_without_conclusion = checker.get_files_without_conclusion(limit=5)
+
+    if not files_without_conclusion:
+        print("✅ Все файлы уже обработаны")
+        return
+
+    print(f"📊 Найдено файлов: {len(files_without_conclusion)}\n")
+
+    # Отправляем последовательно (parallel=False)
+    results = checker.process_all_pending(limit=5, parallel=False)
+
+    print(f"\n{'='*60}")
+    print(f"📊 РЕЗУЛЬТАТЫ:")
+    print(f"{'='*60}")
+    print(f"Всего файлов: {results['total']}")
+    print(f"✅ Отправлено: {results['sent']}")
+    print(f"❌ Ошибок: {results['failed']}")
+    print(f"{'='*60}\n")
+
+
+def example_send_specific_files():
+    """Пример отправки конкретных файлов"""
+    print("🎯 Пример отправки конкретных файлов\n")
+
+    checker = RecognitionChecker(max_workers=5)
+
+    # Получаем конкретные файлы из БД
+    with get_db_session() as db:
+        # Например, последние 10 файлов
+        audio_files = db.query(Audio).order_by(Audio.index_date.desc()).limit(10).all()
+
+    if not audio_files:
+        print("⏭️ Файлы не найдены")
+        return
+
+    print(f"📊 Выбрано файлов: {len(audio_files)}\n")
+
+    # Отправляем параллельно
+    results = checker.send_to_recognition_parallel(audio_files)
+
+    print(f"\n✅ Отправлено: {results['sent']} из {results['total']}\n")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    import sys
+
+    # Выбор примера
+    if len(sys.argv) > 1:
+        example_type = sys.argv[1]
+    else:
+        print("Выберите пример:")
+        print("  python example_parallel_send.py parallel    - Параллельная отправка")
+        print("  python example_parallel_send.py sequential  - Последовательная отправка")
+        print("  python example_parallel_send.py specific    - Отправка конкретных файлов")
+        print("\nИспользование по умолчанию: parallel\n")
+        example_type = "parallel"
+
+    if example_type == "parallel":
+        example_parallel_send()
+    elif example_type == "sequential":
+        example_sequential_send()
+    elif example_type == "specific":
+        example_send_specific_files()
+    else:
+        print(f"❌ Неизвестный пример: {example_type}")

main.py

@@ -11,6 +11,7 @@ from apiApp.routers import audio_router, recognition_router
 from apiApp.routers.ai_conclusion_router import ai_conclusion_router
 from apiApp.routers.audio_files_router import audio_files_router
 from apiApp.routers.audio_management_router import audio_management_router
+from apiApp.routers.external_audio import router as external_audio_router
 
 print("✅ audio_management_router imported successfully")
 
@@ -63,10 +64,11 @@ app.include_router(audio_router, prefix=API_V1_PREFIX, tags=["audio"])
 app.include_router(recognition_router, prefix=API_V1_PREFIX, tags=["recognition"])
 app.include_router(ai_conclusion_router, prefix=API_V1_PREFIX, tags=["ai_conclusion"])
 app.include_router(audio_files_router, prefix=API_V1_PREFIX, tags=["audio_files"])
-# audio_management_router без префикса для совместимости с вызовами из Calls_WEB_Client_main
+app.include_router(external_audio_router, prefix=API_V1_PREFIX)
+# audio_management_router с префиксом /audio для логической структуры
 print("📝 Registering audio_management_router...")
-app.include_router(audio_management_router, tags=["audio_management"])
-print("✅ audio_management_router registered at /api/audio/*")
+app.include_router(audio_management_router, prefix="/api", tags=["audio_management"])
+print("✅ audio_management_router registered at /audio/*")
 
 # Статические файлы (для загрузки аудио)
 app.mount("/uploads", StaticFiles(directory=str(UPLOAD_FOLDER)), name="uploads")

requirements.txt

@@ -6,3 +6,4 @@ python-multipart==0.0.12
 aiofiles==24.1.0
 psycopg2-binary
 paramiko
+requests

run.py

@@ -5,6 +5,7 @@
 import uvicorn
 import sys
 from pathlib import Path
+from apiApp.config import PORT
 
 # >102;O5< :>@=52CN 48@5:B>@8N 2 Python path
 sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent))
@@ -13,7 +14,7 @@ if __name__ == "__main__":
     uvicorn.run(
         "main:app",
         host="0.0.0.0",
-        port=8000,
-        reload=True,  # 2B><0B8G5A:0O ?5@5703@C7:0 ?@8 87<5=5=88 :>40
+        port=PORT,
+        reload=False,  # 2B><0B8G5A:0O ?5@5703@C7:0 ?@8 87<5=5=88 :>40
         log_level="info"
     )