обновлена документация по всем сервисам

.env.test

@@ -0,0 +1,26 @@
+# Database
+# DATABASE_URL=sqlite:///./speech_analytics.db
+# Для PostgreSQL:
+DATABASE_URL=postgresql://postgres_test:test_user@postgres_test:5432/audiofiles_db
+
+# API Settings
+API_V1_PREFIX=/api/v1
+MAX_UPLOAD_SIZE=104857600  # 100MB in bytes
+
+# Application
+APP_TITLE=Speech Analytics API
+APP_VERSION=1.0.0
+
+# Server
+HOST=0.0.0.0
+PORT=5056
+RELOAD=True
+
+#SFTP
+SFPT_HOSTNAME = 192.168.1.150
+SFPT_USERNAME = monitor
+SFPT_PASSWORD = Audio4analy6!6
+
+FILESAPTH = audiofiles
+
+GIGAAM_API_URL = http://localhost:5001

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

@@ -6,6 +6,9 @@ BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent
 UPLOAD_FOLDER = BASE_DIR / "uploads"
 UPLOAD_FOLDER.mkdir(exist_ok=True)
 
+# Audio files path (shared with Calls_WEB_Client_main)
+AUDIOFILES_PATH = os.getenv("AUDIOFILES_PATH", "/app/audiofiles")
+
 # Database
 DATABASE_URL = os.getenv("DATABASE_URL", "sqlite:///./speech_analytics.db")
 
@@ -17,3 +20,27 @@ ALLOWED_AUDIO_EXTENSIONS = {".mp3", ".wav", ".ogg", ".flac", ".m4a", ".aac"}
 # Application
 APP_TITLE = "Speech Analytics API"
 APP_VERSION = "1.0.0"
+
+PORT = int(os.getenv("PORT", "5008"))
+HOST = os.getenv("HOST", "localhost")
+
+# GigaAM API Configuration
+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://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")
+
+# Auto-restore recognition on startup
+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/AiConclusion.py

@@ -18,4 +18,5 @@ class AiConclusion(Base):
     index_date = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)
     end_date = Column(DateTime)
 
-    audio = relationship("Audio", back_populates="ai_conclusion")
+    audio = relationship("Audio", back_populates="ai_conclusion")
+    versions = relationship("ConclusionVersion", back_populates="ai_conclusion")

apiApp/database/Audio.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from sqlalchemy import Column, String, DateTime, UUID, ForeignKey, Float, Integer
+from sqlalchemy import Column, String, DateTime, Text, UUID, ForeignKey, Float, Integer
 from sqlalchemy.orm import relationship
 from apiApp.database import Base
 import uuid
@@ -9,11 +9,16 @@ class Audio(Base):
     __tablename__ = "audio"
 
     id = Column(UUID(as_uuid=True), primary_key=True, default=uuid.uuid4)
-    filename = Column(String(255), nullable=False)
+    filename = Column(Text, nullable=False)
     index_date = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)
-    file_path = Column(String(500))
+    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/database/ConclusionVersion.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 from sqlalchemy import Column, UUID, ForeignKey, Integer, Text
+from sqlalchemy.orm import relationship
 from apiApp.database import Base
 import uuid
 
@@ -7,6 +8,8 @@ class ConclusionVersion(Base):
     __tablename__ = "conclusion_version"
 
     id = Column(UUID(as_uuid=True), primary_key=True, default=uuid.uuid4)
-    conclusion_id = Column(UUID(as_uuid=True), ForeignKey("conclusion.id"))
+    conclusion_id = Column(UUID(as_uuid=True), ForeignKey("ai_conclusion.id"))
     version = Column(Integer)
-    content = Column(Text)
+    content = Column(Text)
+
+    ai_conclusion = relationship("AiConclusion", back_populates="versions")

apiApp/database/Operator.py

@@ -11,6 +11,6 @@ class Operator(Base):
     fio = Column(String(100))
     num = Column(Integer)
 
-    calls = relationship("Call", back_populates="operator")
+    # TODO: Добавить relationship когда будет создана модель Call
-
+    # calls = relationship("Call", back_populates="operator")
 

apiApp/database/__init__.py

@@ -28,4 +28,7 @@ def get_db():
 from apiApp.database.Operator import Operator
 from apiApp.database.Audio import Audio
 from apiApp.database.AiConclusion import AiConclusion
-from apiApp.database.ConclusionVersion import ConclusionVersion
+from apiApp.database.ConclusionVersion import ConclusionVersion
+
+# Все модели должны быть импортированы здесь для правильной работы SQLAlchemy metadata
+# Это гарантирует, что все relationship будут работать корректно

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
-
+from apiApp.routers.external_audio import router as external_audio_router
-__all__ = ["audio_router", "recognition_router"]
+__all__ = ["audio_router", "recognition_router", "external_audio_router"]

apiApp/routers/ai_conclusion_router.py

@@ -0,0 +1,242 @@
+"""
+API endpoints для получения AI заключений от GigaAM API
+"""
+from fastapi import APIRouter, HTTPException, Depends
+from pydantic import BaseModel
+from typing import Optional, List, Dict, Any
+from sqlalchemy.orm import Session
+from apiApp.database import get_db
+from apiApp.database.Audio import Audio
+from apiApp.database.AiConclusion import AiConclusion
+from datetime import datetime
+import logging
+import requests
+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"""
+    filename: str
+    transcription: str
+    corrected_transcription: str
+    analysis: Dict[str, Any]
+    segments: Optional[List[Dict[str, Any]]] = []
+    processing_time_seconds: Optional[float] = 0
+    callback_url: Optional[str] = None
+
+
+class AiConclusionResponse(BaseModel):
+    """Модель ответа"""
+    success: bool
+    message: Optional[str] = None
+    audio_id: Optional[str] = None
+    filename: Optional[str] = None
+    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)):
+    """
+    Сохраняет AI заключение от GigaAM API
+
+    **Параметры:**
+    - **filename**: Имя файла (например, "in-xxx.wav")
+    - **transcription**: Исходная транскрибация
+    - **corrected_transcription**: Исправленная транскрибация
+    - **analysis**: Результат анализа (sentiment, topics, summary)
+    - **segments**: Сегменты диалога (опционально)
+    - **processing_time_seconds**: Время обработки (опционально)
+    """
+    try:
+        logger.info(f"📥 Получено AI заключение для файла: {request.filename}")
+
+        # Находим аудио файл по имени
+        audio = db.query(Audio).filter(Audio.filename == request.filename).first()
+
+        if not audio:
+            logger.warning(f"⚠️ Файл {request.filename} не найден в БД")
+            raise HTTPException(
+                status_code=404,
+                detail=f'Файл {request.filename} не найден'
+            )
+
+        # Проверяем, есть ли уже заключение
+        existing_conclusion = db.query(AiConclusion).filter(
+            AiConclusion.audio_id == audio.id
+        ).first()
+
+        conclusion_data = {
+            "transcription": request.transcription,
+            "ai_transcription": request.corrected_transcription,
+            "conclusion": request.analysis,
+            "segments": request.segments,
+            "processing_time_seconds": request.processing_time_seconds
+        }
+
+        if existing_conclusion:
+            # Обновляем существующее заключение
+            logger.info(f"🔄 Обновление существующего заключения для {request.filename}")
+            existing_conclusion.conclusion = conclusion_data
+            existing_conclusion.end_date = datetime.utcnow()
+        else:
+            # Создаём новое заключение
+            logger.info(f"✅ Создание нового заключения для {request.filename}")
+            new_conclusion = AiConclusion(
+                audio_id=audio.id,
+                conclusion=conclusion_data,
+                index_date=datetime.utcnow()
+            )
+            db.add(new_conclusion)
+
+        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 = {
+                    "audio_id": str(audio.id),
+                    "filename": request.filename,
+                    "transcription": request.transcription,
+                    "corrected_transcription": request.corrected_transcription,
+                    "segments": request.segments,
+                    "processing_time_seconds": request.processing_time_seconds
+                }
+
+                webhook_response = requests.post(
+                    WEBHOOK_ENDPOINT,
+                    json=webhook_payload,
+                    headers={"X-Webhook-Key": WEBHOOK_API_KEY},
+                    timeout=30
+                )
+
+                if webhook_response.status_code == 200:
+                    logger.info(f"✅ Webhook успешно отправлен для {request.filename}")
+                else:
+                    logger.warning(f"⚠️ Webhook вернул статус {webhook_response.status_code}")
+                    logger.warning(f"Response: {webhook_response.text}")
+
+        except requests.exceptions.ConnectionError:
+            logger.error(f"❌ Не удалось подключиться к Calls_WEB_Client_main webhook: {WEBHOOK_ENDPOINT}")
+        except requests.exceptions.Timeout:
+            logger.warning(f"⚠️ Таймаут при отправке webhook для {request.filename}")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Ошибка при отправке webhook: {e}")
+
+        return AiConclusionResponse(
+            success=True,
+            message='Заключение сохранено и отправлено на анализ',
+            audio_id=str(audio.id),
+            filename=request.filename
+        )
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"❌ Ошибка при сохранении заключения: {e}")
+        db.rollback()
+        raise HTTPException(
+            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_files_router.py

@@ -0,0 +1,236 @@
+"""
+API endpoints для обслуживания аудиофайлов
+"""
+from fastapi import APIRouter, HTTPException, Depends
+from fastapi.responses import FileResponse, StreamingResponse
+from sqlalchemy.orm import Session
+from typing import Optional
+import os
+import logging
+
+from apiApp.database import get_db
+from apiApp.database.Audio import Audio
+from apiApp.config import AUDIOFILES_PATH
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+audio_files_router = APIRouter()
+
+
+@audio_files_router.get("/audio/{filename}")
+async def get_audio_file(filename: str):
+    """
+    Возвращает аудиофайл для стриминга/воспроизведения
+
+    Args:
+        filename: Имя аудиофайла (например, "in-xxx.wav")
+
+    Returns:
+        StreamingResponse с аудиофайлом
+    """
+    try:
+        # Проверяем расширение файла
+        allowed_extensions = ['.wav', '.mp3', '.ogg', '.m4a', '.flac']
+        if not any(filename.lower().endswith(ext) for ext in allowed_extensions):
+            raise HTTPException(
+                status_code=400,
+                detail=f'Неподдерживаемый формат файла. Разрешены: {", ".join(allowed_extensions)}'
+            )
+
+        # Формируем путь к файлу
+        file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, filename)
+
+        # Проверяем существование файла
+        if not os.path.exists(file_path):
+            logger.warning(f"⚠️ Файл не найден: {file_path}")
+            raise HTTPException(
+                status_code=404,
+                detail=f'Файл {filename} не найден'
+            )
+
+        logger.info(f"🎵 Отдача аудио: {filename}")
+
+        # Определяем MIME тип
+        import mimetypes
+        mime_type, _ = mimetypes.guess_type(file_path)
+        if mime_type is None:
+            mime_type = 'audio/wav'
+
+        # Возвращаем файл как поток
+        def iterfile():
+            with open(file_path, 'rb') as f:
+                data = f.read(8192)
+                while data:
+                    yield data
+                    data = f.read(8192)
+
+        return StreamingResponse(
+            iterfile(),
+            media_type=mime_type,
+            headers={
+                'Content-Disposition': f'inline; filename="{filename}"',
+                'Accept-Ranges': 'bytes'
+            }
+        )
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"❌ Ошибка при отдаче аудио: {e}")
+        raise HTTPException(
+            status_code=500,
+            detail=f'Ошибка при отдаче файла: {str(e)}'
+        )
+
+
+@audio_files_router.get("/audio/{filename}/info")
+async def get_audio_info(filename: str, db: Session = Depends(get_db)):
+    """
+    Возвращает информацию об аудиофайле
+
+    Args:
+        filename: Имя аудиофайла
+
+    Returns:
+        JSON с информацией о файле
+    """
+    try:
+        # Ищем информацию в БД
+        audio = db.query(Audio).filter(Audio.filename == filename).first()
+
+        if not audio:
+            raise HTTPException(
+                status_code=404,
+                detail=f'Файл {filename} не найден в БД'
+            )
+
+        # Проверяем существование файла
+        file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, filename)
+        if not os.path.exists(file_path):
+            raise HTTPException(
+                status_code=404,
+                detail=f'Файл {filename} не найден на диске'
+            )
+
+        # Получаем размер файла
+        file_size = os.path.getsize(file_path)
+
+        # Определяем длительность (приблизительно)
+        # В идеале использовать библиотеку типа mutagen или soundfile
+        duration = None
+        try:
+            import wave
+            with wave.open(file_path, 'r') as wav_file:
+                frames = wav_file.getnframes()
+                rate = wav_file.getframerate()
+                duration = frames / float(rate) if rate > 0 else 0
+        except:
+            pass
+
+        return {
+            "success": True,
+            "filename": filename,
+            "file_size_bytes": file_size,
+            "duration_seconds": duration,
+            "created_at": audio.index_date.isoformat() if audio.index_date else None,
+            "audio_id": str(audio.id)
+        }
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"❌ Ошибка при получении информации: {e}")
+        raise HTTPException(
+            status_code=500,
+            detail=str(e)
+        )
+
+
+@audio_files_router.get("/audio/list")
+async def list_audio_files(
+    db: Session = Depends(get_db),
+    limit: int = 100,
+    offset: int = 0
+):
+    """
+    Возвращает список аудиофайлов
+
+    Query Parameters:
+        limit: Максимальное количество файлов (default: 100)
+        offset: Смещение для пагинации (default: 0)
+
+    Returns:
+        JSON со списком файлов
+    """
+    try:
+        # Получаем список файлов из БД
+        query = db.query(Audio).order_by(Audio.index_date.desc())
+
+        total = query.count()
+        audio_files = query.offset(offset).limit(limit).all()
+
+        files_info = []
+        for audio in audio_files:
+            file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, audio.filename)
+            exists = os.path.exists(file_path)
+
+            files_info.append({
+                "filename": audio.filename,
+                "file_size": audio.file_size,
+                "created_at": audio.index_date.isoformat() if audio.index_date else None,
+                "exists": exists,
+                "audio_id": str(audio.id)
+            })
+
+        return {
+            "success": True,
+            "total": total,
+            "count": len(files_info),
+            "files": files_info
+        }
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"❌ Ошибка при получении списка файлов: {e}")
+        raise HTTPException(
+            status_code=500,
+            detail=str(e)
+        )
+
+
+@audio_files_router.get("/audio/{filename}/download")
+async def download_audio_file(filename: str):
+    """
+    Возвращает аудиофайл для скачивания
+
+    Args:
+        filename: Имя аудиофайла
+
+    Returns:
+        FileResponse для скачивания
+    """
+    try:
+        # Формируем путь к файлу
+        file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, filename)
+
+        # Проверяем существование файла
+        if not os.path.exists(file_path):
+            raise HTTPException(
+                status_code=404,
+                detail=f'Файл {filename} не найден'
+            )
+
+        logger.info(f"📥 Скачивание аудио: {filename}")
+
+        return FileResponse(
+            path=file_path,
+            media_type='audio/wav',
+            filename=filename
+        )
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"❌ Ошибка при скачивании: {e}")
+        raise HTTPException(
+            status_code=500,
+            detail=str(e)
+        )

apiApp/routers/audio_management_helper.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+"""
+Исправленная версия для проверки Audio без AiConclusion
+"""
+from sqlalchemy import exists
+
+
+def get_audio_without_conclusion(db, limit=100):
+    """
+    Находит все Audio, у которых нет AiConclusion
+
+    Использует подзапрос через exists, так как AiConclusion - это relationship
+    """
+    # Импортируем модели
+    from apiApp.database.Audio import Audio
+    from apiApp.database.AiConclusion import AiConclusion
+
+    # Создаём подзапрос для проверки наличия AiConclusion
+    subquery = db.query(AiConclusion.audio_id).filter(
+        AiConclusion.audio_id == Audio.id
+    )
+
+    # Находим Audio без AiConclusion
+    pending_audio = db.query(Audio).filter(
+        ~exists().where(subquery.exists())
+    ).order_by(Audio.index_date.asc()).limit(limit).all()
+
+    # Считаем total
+    total_pending = db.query(Audio).filter(
+        ~exists().where(subquery.exists())
+    ).count()
+
+    return pending_audio, total_pending

apiApp/routers/audio_management_router.py

@@ -0,0 +1,524 @@
+"""
+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
+
+        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()
+        audio.recognition_status = "pending"
+        audio.recognition_attempts = 0
+        audio.recognition_last_error = None
+        audio.recognition_last_attempt_at = None
+
+        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}")
+        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()
+
+        # 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
+
+        # Используем только асинхронный endpoint
+        api_url = f"{GIGAAM_API_URL}/api/call/process/async"
+
+        payload = {
+            "filename": audio.filename
+        }
+
+        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:
+                result = response.json()
+                task_id = result.get('task_id')
+                logger.info(f"✅ Задача добавлена в очередь для {audio.filename} (task_id: {task_id})")
+            else:
+                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}")
+
+
+@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,
+            "skipped_duplicates": 2
+        }
+    """
+    try:
+        limit = request.limit
+
+        logger.info(f"🚀 Поиск Audio без AiConclusion (limit={limit})")
+
+        # 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")
+            return {
+                "started_count": 0,
+                "pending_files": [],
+                "total_pending": 0,
+                "skipped_duplicates": 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 = []
+        skipped_duplicates = 0  # Счётчик дубликатов
+
+        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
+
+            # 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)
+            pending_files.append(audio.filename)
+            started_count += 1
+
+            # Запускаем обработку в фоне
+            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,
+            "skipped_duplicates": skipped_duplicates
+        }
+
+    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 = query_audio_without_conclusion(db, 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 = query_audio_without_conclusion(db).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 = 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
+                })
+
+        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,
+            "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(
+            status_code=500,
+            detail=str(e)
+        )
+
+
+@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)
+):
+    """
+    Удаляет записи Audio для проблемных файлов
+
+    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)
+
+    Returns:
+        Статистику удаления
+    """
+    try:
+        all_audio = db.session.query(Audio).all()
+
+        deleted_missing = 0
+        deleted_small = 0
+
+        for audio in all_audio:
+            file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, 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
+
+            # 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:
+                        os.remove(file_path)
+                        logger.info(f"   Файл удалён: {file_path}")
+                    except Exception as e:
+                        logger.warning(f"   Не удалось удалить файл: {e}")
+
+                    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:
+        db.session.rollback()
+        logger.error(f"❌ Ошибка при очистке: {e}")
+        raise HTTPException(
+            status_code=500,
+            detail=str(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/__init__.py

@@ -0,0 +1,3 @@
+from autoLoader.database import *
+from autoLoader.loader import Loader
+loader = Loader()

autoLoader/config.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+import os
+
+# SFTP конфигурация
+SFTP_HOSTNAME = os.getenv("SFTP_HOSTNAME", "192.168.1.150")
+SFTP_USERNAME = os.getenv("SFTP_USERNAME", "monitor")
+SFTP_PASSWORD = os.getenv("SFTP_PASSWORD", "Audio4analy6!6")
+FILESAPTH = os.getenv("FILESAPTH", "audiofiles")
+
+# База данных
+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

autoLoader/database/__init__.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+from sqlalchemy import create_engine
+from sqlalchemy.orm import sessionmaker, Session
+from autoLoader.config import DATABASE_URL
+from contextlib import contextmanager
+
+# Создаём engine, но используем Base из apiApp.database
+from apiApp.database import Base, engine
+
+# SessionLocal (используем тот же engine)
+SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
+
+
+# Зависимость для получения сессии БД (для FastAPI)
+def get_db():
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        yield db
+    finally:
+        db.close()
+
+
+# Контекстный менеджер для использования в loader
+@contextmanager
+def get_db_session():
+    """Контекстный менеджер для работы с БД в loader"""
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        yield db
+        db.commit()
+    except Exception as e:
+        db.rollback()
+        raise e
+    finally:
+        db.close()
+
+
+# Импортируем ТОЛЬКО нужные модели из apiApp.database
+# НЕ импортируем из autoLoader.database, чтобы избежать дублирования таблиц
+from apiApp.database.Audio import Audio
+from apiApp.database.AiConclusion import AiConclusion
+

autoLoader/loader/__init__.py

@@ -0,0 +1,5 @@
+from .loader import Loader
+from .connector import ConnectorSFTP
+from .recognition_checker import RecognitionChecker, process_pending_files
+
+__all__ = ['Loader', 'ConnectorSFTP', 'RecognitionChecker', 'process_pending_files']

autoLoader/loader/connector.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+from autoLoader.config import SFTP_HOSTNAME, SFTP_USERNAME, SFTP_PASSWORD
+
+
+import socket
+def check_connection():
+    """Проверка доступности сервера"""
+    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
+    sock.settimeout(10)
+    
+    try:
+        result = sock.connect_ex((SFTP_HOSTNAME, 22))
+        if result == 0:
+            print("Порт 22 доступен")
+        else:
+            print(f"Порт 22 недоступен. Код ошибки: {result}")
+    except Exception as e:
+        print(f"Ошибка проверки соединения: {e}")
+    finally:
+        sock.close()
+
+# Перед подключением вызовите проверку
+# check_connection()
+
+import paramiko
+class ConnectorSFTP():
+    def __init__(self):
+        self.sftp = None 
+        self.ssh = paramiko.SSHClient()
+        
+    def connect(self, remote_path: str):
+        try:
+            self.ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
+            self.ssh.connect(
+                hostname=SFTP_HOSTNAME, 
+                username=SFTP_USERNAME, 
+                password=SFTP_PASSWORD,
+            )
+            self.sftp = self.ssh.open_sftp()
+            remote_path = remote_path.lstrip('/')  # Удаляем начальный слэш, если есть
+            self.sftp.chdir(remote_path)  # Переходим в директори
+
+        except paramiko.AuthenticationException:
+            print("Ошибка аутентификации. Проверьте имя пользователя и пароль.")
+            return None, None
+        except paramiko.SSHException as e:
+            print(f"Ошибка SSH: {e}")
+            return None, None
+        except FileNotFoundError:
+            print(f"Директория {remote_path} не найдена на сервере.")
+            return None, None
+        except IOError as e:
+            print(f"Ошибка ввода-вывода: {e}")
+            return None, None

autoLoader/loader/loader.py

@@ -0,0 +1,172 @@
+from autoLoader.config import FILESAPTH
+from autoLoader.loader.connector import ConnectorSFTP
+import datetime, os
+from autoLoader.database import Audio, get_db_session
+from sqlalchemy import inspect
+
+local_path = os.path.join(os.getcwd(), FILESAPTH)
+
+class Loader():
+    def __init__(self):
+        self.call_types = ['in']
+        self.loaded_files = []  # Список загруженных файлов
+
+    def filter_call(self, filename: str):
+        if filename.split("-")[0] in self.call_types:
+            return True
+        return False
+
+    def check_database(self):
+        """Проверяет существование таблиц в БД"""
+        from autoLoader.database import engine
+
+        inspector = inspect(engine)
+        existing_tables = inspector.get_table_names()
+
+        if 'audio' not in existing_tables:
+            print("❌ Таблица 'audio' не существует в базе данных!")
+            print("💡 Запустите 'python init_db.py' для создания таблиц")
+            return False
+
+        return True
+
+    def send_to_recognition(self, limit: int = None):
+        """
+        Отправляет загруженные файлы на распознавание
+
+        Args:
+            limit: Максимальное количество файлов для отправки
+        """
+        if not self.loaded_files:
+            print("⏭️ Нет файлов для отправки на распознавание")
+            return
+
+        from autoLoader.loader import RecognitionChecker
+
+        print(f"\n🎤 Отправка {len(self.loaded_files)} файлов на распознавание...")
+
+        checker = RecognitionChecker()
+
+        # Проверяем доступность API
+        if not checker.check_api_availability():
+            print("❌ GigaAM API недоступен. Пропускаем распознавание.")
+            return
+
+        # Проверяем БД
+        if not checker.check_database():
+            print("❌ База данных не готова. Пропускаем распознавание.")
+            return
+
+        # Фильтруем только что загруженные файлы без заключения
+        files_to_send = []
+        for audio in self.loaded_files:
+            # Проверяем, есть ли у файла заключение
+            with get_db_session() as db:
+                from autoLoader.database import AiConclusion
+                existing_conclusion = db.query(AiConclusion).filter(
+                    AiConclusion.audio_id == audio.id
+                ).first()
+
+                if existing_conclusion:
+                    print(f"⏭️ Файл {audio.filename} уже имеет заключение")
+                    continue
+                else:
+                    # Конвертируем SQLAlchemy объект в словарь
+                    files_to_send.append({
+                        'id': str(audio.id),
+                        'filename': audio.filename,
+                        'file_size': audio.file_size,
+                        'index_date': audio.index_date.isoformat() if audio.index_date else None
+                    })
+
+        if not files_to_send:
+            print("✅ Все файлы уже имеют заключения")
+            return
+
+        # Отправляем файлы параллельно
+        print(f"🚀 Отправка {len(files_to_send)} файлов параллельно...")
+        results = checker.send_to_recognition_parallel(files_to_send)
+
+        print(f"✅ Отправлено {results['sent']} из {results['total']} файлов на распознавание")
+
+    def load(self):
+        # Проверяем БД перед началом работы
+        if not self.check_database():
+            exit(1)
+
+        date_now = datetime.datetime.now()# - datetime.timedelta(days=1)
+        remote_path = f"/{date_now.strftime('%Y/%m/%d')}"
+
+        connector = ConnectorSFTP()
+        connector.connect(remote_path=remote_path)
+
+        sftp_client = connector.sftp
+        ssh_client = connector.ssh
+
+        if sftp_client is None or ssh_client is None:
+            print("Не удалось подключиться к SFTP. Завершение работы.")
+            exit(1)
+
+        try:
+            listdir = sftp_client.listdir()
+            os.makedirs(local_path, exist_ok = True)
+
+            for file in listdir:
+                if self.filter_call(filename=file):
+                    remote_file = f"{file}".lstrip('/')
+                    filepath = os.path.join(local_path, file)
+
+                    # Проверяем, существует ли файл локально
+                    if os.path.exists(filepath):
+                        print(f"Файл уже существует локально: {file}")
+                        continue
+
+                    try:
+                        # Скачиваем файл
+                        sftp_client.get(remote_file, filepath)
+                        print(f"📥 Скачан файл: {remote_file}")
+
+                        # Получаем размер файла
+                        file_size = os.path.getsize(filepath)
+
+                        # Сохраняем в БД через контекстный менеджер
+                        with get_db_session() as db:
+                            # Проверяем, есть ли уже такой файл в БД
+                            existing_audio = db.query(Audio).filter(Audio.filename == file).first()
+                            if existing_audio:
+                                print(f"⏭️ Файл {file} уже есть в БД, пропускаем")
+                                continue
+
+                            # Создаём новую запись
+                            audio = Audio()
+                            audio.index_date = datetime.datetime.now()
+                            audio.filename = file
+                            audio.file_size = file_size
+
+                            db.add(audio)
+                            db.flush()  # Чтобы получить audio.id
+
+                            # Сохраняем в список для последующей отправки
+                            self.loaded_files.append(audio)
+
+                        print(f"✅ Файл {file} сохранён в БД")
+
+                    except Exception as e:
+                        print(f"❌ Ошибка при обработке файла {remote_file}: {e}")
+                        # Если файл скачался, но ошибка в БД - удаляем файл
+                        if os.path.exists(filepath):
+                            try:
+                                os.remove(filepath)
+                                print(f"🗑️ Файл {file} удалён из-за ошибки")
+                            except:
+                                pass
+
+        finally:
+            # Закрываем соединения
+            sftp_client.close()
+            ssh_client.close()
+
+        # После загрузки всех файлов отправляем на распознавание
+        print(f"\n📊 Загружено файлов: {len(self.loaded_files)}")
+        self.send_to_recognition()
+

autoLoader/loader/recognition_checker.py

@@ -0,0 +1,388 @@
+"""
+Исправленная версия recognition_checker.py
+Избегает detached instance error путём использования словарей вместо SQLAlchemy объектов
+"""
+
+import requests
+from sqlalchemy import inspect
+from typing import List, Optional, Dict, Any
+import logging
+import threading
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
+
+from autoLoader.database import get_db_session, Audio, AiConclusion
+from autoLoader.config import GIGAAM_API_URL
+
+# Настройка логирования
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
+)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class RecognitionChecker:
+    """Класс для проверки и отправки файлов на распознавание"""
+
+    def __init__(self, api_url: Optional[str] = None, max_workers: int = 5):
+        """
+        Инициализация checker
+
+        Args:
+            api_url: URL API GigaAM для распознавания (если None, берётся из config)
+            max_workers: Максимальное количество параллельных запросов
+        """
+        # Если api_url не передан, берём из config.py
+        if api_url is None:
+            api_url = GIGAAM_API_URL
+
+        self.api_url = f"{api_url}/api/call/process"
+        self.timeout = 10  # таймаут запроса в секундах
+        self.max_workers = max_workers  # количество параллельных потоков
+
+        # Thread-safe счётчики для статистики
+        self._lock = threading.Lock()
+        self._sent_count = 0
+        self._failed_count = 0
+
+        logger.info(f"✅ RecognitionChecker инициализирован с URL: {self.api_url}")
+        logger.info(f"📊 Параллельная отправка: до {max_workers} запросов одновременно")
+
+    def check_database(self) -> bool:
+        """
+        Проверяет существование необходимых таблиц в БД
+
+        Returns:
+            True если таблицы существуют, иначе False
+        """
+        from autoLoader.database import engine
+
+        inspector = inspect(engine)
+        existing_tables = inspector.get_table_names()
+
+        required_tables = ['audio', 'ai_conclusion']
+        missing_tables = [t for t in required_tables if t not in existing_tables]
+
+        if missing_tables:
+            logger.error(f"❌ Отсутствуют таблицы: {missing_tables}")
+            return False
+
+        return True
+
+    def get_files_without_conclusion(self, limit: Optional[int] = None) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Находит все файлы, у которых нет AI заключения
+
+        Args:
+            limit: Ограничение количества файлов (None = все)
+
+        Returns:
+            Список словарей с информацией о файлах (избегаем detached instance)
+        """
+        if not self.check_database():
+            logger.error("❌ База данных не готова")
+            return []
+
+        try:
+            with get_db_session() as db:
+                # Подзапрос: находим все audio_id, у которых есть заключение
+                from sqlalchemy import distinct
+
+                audio_with_conclusion = db.query(
+                    distinct(AiConclusion.audio_id)
+                ).filter(
+                    AiConclusion.audio_id.isnot(None)
+                ).all()
+
+                # Извлекаем ID из кортежей
+                conclusion_ids = [row[0] for row in audio_with_conclusion]
+
+                # Находим все audio, у которых нет заключения
+                if conclusion_ids:
+                    audio_objects = db.query(Audio).filter(
+                        ~Audio.id.in_(conclusion_ids)
+                    ).all()
+                else:
+                    # Если заключений нет вообще - все файлы без заключения
+                    audio_objects = db.query(Audio).all()
+
+                # Конвертируем в словари внутри сессии БД
+                files_data = []
+                for audio in audio_objects:
+                    files_data.append({
+                        'id': str(audio.id),
+                        'filename': audio.filename,
+                        'file_size': audio.file_size,
+                        'index_date': audio.index_date.isoformat() if audio.index_date else None
+                    })
+
+                logger.info(f"📊 Найдено файлов без заключения: {len(files_data)}")
+
+                if limit:
+                    return files_data[:limit]
+
+                return files_data
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Ошибка при поиске файлов: {e}")
+            return []
+
+    def send_to_recognition(self, audio_data: Dict[str, Any]) -> bool:
+        """
+        Отправляет файл на распознавание в GigaAM API
+
+        Args:
+            audio_data: Словарь с данными об аудио файле
+
+        Returns:
+            True если успешно отправлен, иначе False
+        """
+        filename = audio_data.get('filename')
+        
+        payload = {
+            "filename": filename
+        }
+
+        try:
+            logger.info(f"📤 [Thread-{threading.current_thread().name}] Отправка файла {filename} на распознавание...")
+
+            response = requests.post(
+                self.api_url,
+                json=payload,
+                timeout=self.timeout
+            )
+
+            if response.status_code == 200 or response.status_code == 202:
+                logger.info(f"✅ [Thread-{threading.current_thread().name}] Файл {filename} успешно отправлен")
+
+                # Thread-safe обновление счётчиков
+                with self._lock:
+                    self._sent_count += 1
+
+                return True
+            else:
+                logger.error(f"❌ [Thread-{threading.current_thread().name}] Ошибка API {response.status_code}: {response.text}")
+
+                # Thread-safe обновление счётчиков
+                with self._lock:
+                    self._failed_count += 1
+
+                return False
+
+        except requests.exceptions.Timeout:
+            logger.error(f"❌ [Thread-{threading.current_thread().name}] Таймаут при отправке файла {filename}")
+
+            with self._lock:
+                self._failed_count += 1
+
+            return False
+        except requests.exceptions.ConnectionError:
+            logger.error(f"❌ [Thread-{threading.current_thread().name}] Не удалось подключиться к API {self.api_url}")
+
+            with self._lock:
+                self._failed_count += 1
+
+            return False
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ [Thread-{threading.current_thread().name}] Ошибка при отправке {filename}: {e}")
+
+            with self._lock:
+                self._failed_count += 1
+
+            return False
+
+    def send_to_recognition_parallel(self, audio_list: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Отправляет несколько файлов на распознавание параллельно
+
+        Args:
+            audio_list: Список словарей с данными об аудио файлах
+
+        Returns:
+            Словарь с результатами отправки
+        """
+        if not audio_list:
+            logger.info("⏭️ Список файлов пуст, нечего отправлять")
+            return {
+                "total": 0,
+                "sent": 0,
+                "failed": 0,
+                "files": []
+            }
+
+        # Сбрасываем счётчики
+        self._sent_count = 0
+        self._failed_count = 0
+
+        logger.info(f"🚀 Начинаем параллельную отправку {len(audio_list)} файлов")
+        logger.info(f"📊 Количество потоков: {self.max_workers}")
+
+        results = {
+            "total": len(audio_list),
+            "sent": 0,
+            "failed": 0,
+            "files": []
+        }
+
+        # Используем ThreadPoolExecutor для параллельной отправки
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.max_workers, thread_name_prefix="SendReq") as executor:
+            # Запускаем все задачи
+            future_to_audio = {
+                executor.submit(self.send_to_recognition, audio): audio
+                for audio in audio_list
+            }
+
+            # Обрабатываем результаты по мере завершения
+            for future in as_completed(future_to_audio):
+                audio = future_to_audio[future]
+
+                try:
+                    success = future.result()
+
+                    result = {
+                        "filename": audio.get('filename'),
+                        "audio_id": audio.get('id'),
+                        "success": success
+                    }
+
+                    results["files"].append(result)
+
+                except Exception as exc:
+                    logger.error(f"❌ Файл {audio.get('filename')} сгенерировал исключение: {exc}")
+
+                    result = {
+                        "filename": audio.get('filename'),
+                        "audio_id": audio.get('id'),
+                        "success": False,
+                        "error": str(exc)
+                    }
+
+                    results["files"].append(result)
+
+        # Получаем итоговую статистику из счётчиков
+        results["sent"] = self._sent_count
+        results["failed"] = self._failed_count
+
+        # Логирование итогов
+        logger.info(f"📊 Итого параллельной отправки:")
+        logger.info(f"   - Всего: {results['total']}")
+        logger.info(f"   - Отправлено: {results['sent']}")
+        logger.info(f"   - Ошибок: {results['failed']}")
+
+        return results
+
+    def process_all_pending(self, limit: Optional[int] = None, parallel: bool = True) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Находит и отправляет все файлы без заключения на распознавание
+
+        Args:
+            limit: Максимальное количество файлов для обработки
+            parallel: Использовать параллельную отправку (по умолчанию True)
+
+        Returns:
+            Словарь с результатами обработки
+        """
+        logger.info("🔍 Поиск файлов без AI заключения...")
+
+        files_without_conclusion = self.get_files_without_conclusion(limit)
+
+        if not files_without_conclusion:
+            logger.info("✅ Все файлы обработаны")
+            return {
+                "total": 0,
+                "sent": 0,
+                "failed": 0,
+                "files": []
+            }
+
+        # Выбираем метод отправки
+        if parallel:
+            logger.info("🚀 Используем параллельную отправку")
+            return self.send_to_recognition_parallel(files_without_conclusion)
+        else:
+            logger.info("📤 Используем последовательную отправку")
+            results = {
+                "total": len(files_without_conclusion),
+                "sent": 0,
+                "failed": 0,
+                "files": []
+            }
+
+            for audio in files_without_conclusion:
+                success = self.send_to_recognition(audio)
+
+                result = {
+                    "filename": audio.get('filename'),
+                    "audio_id": audio.get('id'),
+                    "success": success
+                }
+
+                results["files"].append(result)
+
+                if success:
+                    results["sent"] += 1
+                else:
+                    results["failed"] += 1
+
+            # Логирование итогов
+            logger.info(f"📊 Итого:")
+            logger.info(f"   - Всего: {results['total']}")
+            logger.info(f"   - Отправлено: {results['sent']}")
+            logger.info(f"   - Ошибок: {results['failed']}")
+
+            return results
+
+    def check_api_availability(self) -> bool:
+        """
+        Проверяет доступность GigaAM API
+
+        Returns:
+            True если API доступен, иначе False
+        """
+        try:
+            # Проверяем health endpoint или просто подключение
+            response = requests.get(
+                self.api_url.replace("/process", "/status"),  # Пробуем /status
+                timeout=5
+            )
+
+            if response.status_code in [200, 404]:  # 404 тоже ок - API работает
+                logger.info("✅ GigaAM API доступен")
+                return True
+
+        except requests.exceptions.ConnectionError:
+            logger.warning("⚠️ GigaAM API недоступен")
+            return False
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"⚠️ Ошибка проверки API: {e}")
+            return False
+
+        return True
+
+
+# Удобная функция для запуска из командной строки
+def process_pending_files(api_url: Optional[str] = None, limit: Optional[int] = None) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    Обрабатывает все файлы без заключения
+
+    Args:
+        api_url: URL GigaAM API (если None, берётся из config.py)
+        limit: Максимальное количество файлов для обработки
+
+    Returns:
+        Результаты обработки
+    """
+    checker = RecognitionChecker(api_url)
+
+    # Проверяем доступность API
+    if not checker.check_api_availability():
+        logger.error("❌ GigaAM API недоступен. Проверьте, запущен ли сервис.")
+        return {
+            "total": 0,
+            "sent": 0,
+            "failed": 0,
+            "error": "API unavailable"
+        }
+
+    # Обрабатываем файлы
+    return checker.process_all_pending(limit)

autoLoader/loader/recognition_checker_old.py

@@ -0,0 +1,389 @@
+"""
+Класс для проверки файлов без AI заключения и отправки на распознавание
+"""
+import requests
+from sqlalchemy import inspect
+from typing import List, Optional
+import logging
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
+import threading
+
+from autoLoader.database import get_db_session, Audio, AiConclusion
+from autoLoader.config import GIGAAM_API_URL
+
+# Настройка логирования
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
+)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class RecognitionChecker:
+    """Класс для проверки и отправки файлов на распознавание"""
+
+    def __init__(self, api_url: Optional[str] = None, max_workers: int = 5):
+        """
+        Инициализация checker
+
+        Args:
+            api_url: URL API GigaAM для распознавания (если None, берётся из config)
+            max_workers: Максимальное количество параллельных запросов
+        """
+        # Если api_url не передан, берём из config.py
+        if api_url is None:
+            api_url = GIGAAM_API_URL
+
+        self.api_url = f"{api_url}/api/call/process"
+        self.timeout = 10  # таймаут запроса в секундах
+        self.max_workers = max_workers  # количество параллельных потоков
+
+        # Thread-safe счётчики для статистики
+        self._lock = threading.Lock()
+        self._sent_count = 0
+        self._failed_count = 0
+
+        logger.info(f"✅ RecognitionChecker инициализирован с URL: {self.api_url}")
+        logger.info(f"📊 Параллельная отправка: до {max_workers} запросов одновременно")
+
+    def check_database(self) -> bool:
+        """
+        Проверяет существование необходимых таблиц в БД
+
+        Returns:
+            True если таблицы существуют, иначе False
+        """
+        from autoLoader.database import engine
+
+        inspector = inspect(engine)
+        existing_tables = inspector.get_table_names()
+
+        required_tables = ['audio', 'ai_conclusion']
+        missing_tables = [t for t in required_tables if t not in existing_tables]
+
+        if missing_tables:
+            logger.error(f"❌ Отсутствуют таблицы: {missing_tables}")
+            return False
+
+        return True
+
+    def get_files_without_conclusion(self, limit: Optional[int] = None) -> List[Audio]:
+        """
+        Находит все файлы, у которых нет AI заключения
+
+        Args:
+            limit: Ограничение количества файлов (None = все)
+
+        Returns:
+            Список объектов Audio без заключения
+        """
+        if not self.check_database():
+            logger.error("❌ База данных не готова")
+            return []
+
+        try:
+            with get_db_session() as db:
+                # Подзапрос: находим все audio_id, у которых есть заключение
+                from sqlalchemy import distinct
+
+                audio_with_conclusion = db.query(
+                    distinct(AiConclusion.audio_id)
+                ).filter(
+                    AiConclusion.audio_id.isnot(None)
+                ).all()
+
+                # Извлекаем ID из кортежей
+                conclusion_ids = [row[0] for row in audio_with_conclusion]
+
+                # Находим все audio, у которых нет заключения
+                if conclusion_ids:
+                    files_without_conclusion = db.query(Audio).filter(
+                        ~Audio.id.in_(conclusion_ids)
+                    ).all()
+                else:
+                    # Если заключений нет вообще - все файлы без заключения
+                    files_without_conclusion = db.query(Audio).all()
+
+                logger.info(f"📊 Найдено файлов без заключения: {len(files_without_conclusion)}")
+
+                if limit:
+                    return files_without_conclusion[:limit]
+
+                return files_without_conclusion
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Ошибка при поиске файлов: {e}")
+            return []
+
+    def send_to_recognition(self, audio: Audio) -> bool:
+        """
+        Отправляет файл на распознавание в GigaAM API
+
+        Args:
+            audio: Объект Audio для распознавания
+
+        Returns:
+            True если успешно отправлен, иначе False
+        """
+        payload = {
+            "filename": audio.filename
+        }
+
+        try:
+            logger.info(f"📤 [Thread-{threading.current_thread().name}] Отправка файла {audio.filename} на распознавание...")
+
+            response = requests.post(
+                self.api_url,
+                json=payload,
+                timeout=self.timeout
+            )
+
+            if response.status_code == 200 or response.status_code == 202:
+                logger.info(f"✅ [Thread-{threading.current_thread().name}] Файл {audio.filename} успешно отправлен")
+
+                # Thread-safe обновление счётчиков
+                with self._lock:
+                    self._sent_count += 1
+
+                return True
+            else:
+                logger.error(f"❌ [Thread-{threading.current_thread().name}] Ошибка API {response.status_code}: {response.text}")
+
+                # Thread-safe обновление счётчиков
+                with self._lock:
+                    self._failed_count += 1
+
+                return False
+
+        except requests.exceptions.Timeout:
+            logger.error(f"❌ [Thread-{threading.current_thread().name}] Таймаут при отправке файла {audio.filename}")
+
+            with self._lock:
+                self._failed_count += 1
+
+            return False
+        except requests.exceptions.ConnectionError:
+            logger.error(f"❌ [Thread-{threading.current_thread().name}] Не удалось подключиться к API {self.api_url}")
+
+            with self._lock:
+                self._failed_count += 1
+
+            return False
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ [Thread-{threading.current_thread().name}] Ошибка при отправке {audio.filename}: {e}")
+
+            with self._lock:
+                self._failed_count += 1
+
+            return False
+
+    def send_to_recognition_parallel(self, audio_list: List[Audio]) -> dict:
+        """
+        Отправляет несколько файлов на распознавание параллельно
+
+        Args:
+            audio_list: Список объектов Audio для распознавания
+
+        Returns:
+            Словарь с результатами отправки
+        """
+        if not audio_list:
+            logger.info("⏭️ Список файлов пуст, нечего отправлять")
+            return {
+                "total": 0,
+                "sent": 0,
+                "failed": 0,
+                "files": []
+            }
+
+        # Сбрасываем счётчики
+        self._sent_count = 0
+        self._failed_count = 0
+
+        logger.info(f"🚀 Начинаем параллельную отправку {len(audio_list)} файлов")
+        logger.info(f"📊 Количество потоков: {self.max_workers}")
+
+        results = {
+            "total": len(audio_list),
+            "sent": 0,
+            "failed": 0,
+            "files": []
+        }
+
+        # Используем ThreadPoolExecutor для параллельной отправки
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.max_workers, thread_name_prefix="SendReq") as executor:
+            # Запускаем все задачи
+            future_to_audio = {
+                executor.submit(self.send_to_recognition, audio): audio
+                for audio in audio_list
+            }
+
+            # Обрабатываем результаты по мере завершения
+            for future in as_completed(future_to_audio):
+                audio = future_to_audio[future]
+
+                try:
+                    success = future.result()
+
+                    result = {
+                        "filename": audio.filename,
+                        "audio_id": str(audio.id),
+                        "success": success
+                    }
+
+                    results["files"].append(result)
+
+                except Exception as exc:
+                    logger.error(f"❌ Файл {audio.filename} сгенерировал исключение: {exc}")
+
+                    result = {
+                        "filename": audio.filename,
+                        "audio_id": str(audio.id),
+                        "success": False,
+                        "error": str(exc)
+                    }
+
+                    results["files"].append(result)
+
+        # Получаем итоговую статистику из счётчиков
+        results["sent"] = self._sent_count
+        results["failed"] = self._failed_count
+
+        # Логирование итогов
+        logger.info(f"📊 Итого параллельной отправки:")
+        logger.info(f"   - Всего: {results['total']}")
+        logger.info(f"   - Отправлено: {results['sent']}")
+        logger.info(f"   - Ошибок: {results['failed']}")
+
+        return results
+
+    def process_all_pending(self, limit: Optional[int] = None, parallel: bool = True) -> dict:
+        """
+        Находит и отправляет все файлы без заключения на распознавание
+
+        Args:
+            limit: Максимальное количество файлов для обработки
+            parallel: Использовать параллельную отправку (по умолчанию True)
+
+        Returns:
+            Словарь с результатами обработки
+        """
+        logger.info("🔍 Поиск файлов без AI заключения...")
+
+        files_without_conclusion = self.get_files_without_conclusion(limit)
+
+        if not files_without_conclusion:
+            logger.info("✅ Все файлы обработаны")
+            return {
+                "total": 0,
+                "sent": 0,
+                "failed": 0,
+                "files": []
+            }
+
+        # Выбираем метод отправки
+        if parallel:
+            logger.info("🚀 Используем параллельную отправку")
+            return self.send_to_recognition_parallel(files_without_conclusion)
+        else:
+            logger.info("📤 Используем последовательную отправку")
+            results = {
+                "total": len(files_without_conclusion),
+                "sent": 0,
+                "failed": 0,
+                "files": []
+            }
+
+            for audio in files_without_conclusion:
+                success = self.send_to_recognition(audio)
+
+                result = {
+                    "filename": audio.filename,
+                    "audio_id": str(audio.id),
+                    "success": success
+                }
+
+                results["files"].append(result)
+
+                if success:
+                    results["sent"] += 1
+                else:
+                    results["failed"] += 1
+
+            # Логирование итогов
+            logger.info(f"📊 Итого:")
+            logger.info(f"   - Всего: {results['total']}")
+            logger.info(f"   - Отправлено: {results['sent']}")
+            logger.info(f"   - Ошибок: {results['failed']}")
+
+            return results
+
+    def check_api_availability(self) -> bool:
+        """
+        Проверяет доступность GigaAM API
+
+        Returns:
+            True если API доступен, иначе False
+        """
+        try:
+            # Проверяем health endpoint или просто подключение
+            response = requests.get(
+                self.api_url.replace("/process", "/status"),  # Пробуем /status
+                timeout=5
+            )
+
+            if response.status_code in [200, 404]:  # 404 тоже ок - API работает
+                logger.info("✅ GigaAM API доступен")
+                return True
+
+        except requests.exceptions.ConnectionError:
+            logger.warning("⚠️ GigaAM API недоступен")
+            return False
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"⚠️ Ошибка проверки API: {e}")
+            return False
+
+        return True
+
+
+# Удобная функция для запуска из командной строки
+def process_pending_files(api_url: Optional[str] = None, limit: Optional[int] = None):
+    """
+    Обрабатывает все файлы без заключения
+
+    Args:
+        api_url: URL GigaAM API (если None, берётся из config.py)
+        limit: Максимальное количество файлов для обработки
+
+    Returns:
+        Результаты обработки
+    """
+    checker = RecognitionChecker(api_url)
+
+    # Проверяем доступность API
+    if not checker.check_api_availability():
+        logger.error("❌ GigaAM API недоступен. Проверьте, запущен ли сервис.")
+        return {
+            "total": 0,
+            "sent": 0,
+            "failed": 0,
+            "error": "API unavailable"
+        }
+
+    # Обрабатываем файлы
+    return checker.process_all_pending(limit)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Пример использования
+    import sys
+
+    api_url = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "http://localhost:5001/api/call/process"
+    limit = int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else None
+
+    results = process_pending_files(api_url, limit)
+
+    print(f"\n📊 Результаты:")
+    print(f"Всего: {results['total']}")
+    print(f"Отправлено: {results['sent']}")
+    print(f"Ошибок: {results['failed']}")

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}")

init_db.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Скрипт для инициализации базы данных
+Создаёт все необходимые таблицы
+"""
+from apiApp.database import Base, engine
+from sqlalchemy import inspect
+
+def init_database():
+    """Создаёт все таблицы в базе данных"""
+    print("🔧 Инициализация базы данных...")
+
+    # Проверяем существующие таблицы
+    inspector = inspect(engine)
+    existing_tables = inspector.get_table_names()
+
+    if existing_tables:
+        print(f"📋 Существующие таблицы: {', '.join(existing_tables)}")
+
+    # Создаём все таблицы
+    Base.metadata.create_all(bind=engine)
+
+    # Проверяем результат
+    inspector = inspect(engine)
+    all_tables = inspector.get_table_names()
+
+    print(f"✅ Создано таблиц: {len(all_tables)}")
+    for table in all_tables:
+        print(f"   - {table}")
+
+    return all_tables
+
+if __name__ == "__main__":
+    try:
+        tables = init_database()
+        print(f"\n🎉 База данных готова! Создано таблиц: {len(tables)}")
+    except Exception as e:
+        print(f"\n❌ Ошибка при создании таблиц: {e}")
+        exit(1)

main.py

@@ -5,9 +5,15 @@ from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
 import logging
 
-from apiApp.config import APP_TITLE, APP_VERSION, API_V1_PREFIX, UPLOAD_FOLDER, DATABASE_URL
+from apiApp.config import APP_TITLE, APP_VERSION, API_V1_PREFIX, UPLOAD_FOLDER, DATABASE_URL, PORT, HOST
 from apiApp.database import engine, Base
 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")
 
 # Настройка логирования
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
@@ -48,7 +54,7 @@ async def startup_event():
     """Создание таблиц при запуске приложения"""
     try:
         Base.metadata.create_all(bind=engine)
-        logger.info("Database tables created successfully")
+        logger.info("✅ Database tables created successfully")
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error creating database tables: {e}")
 
@@ -56,6 +62,13 @@ async def startup_event():
 # Подключение routers
 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"])
+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, 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")
@@ -74,7 +87,21 @@ async def root():
 async def health_check():
     return {"status": "healthy"}
 
+@app.get("/routes")
+async def list_routes():
+    """Отладка: список всех роутов"""
+    from fastapi.routing import APIRoute
+    routes = []
+    for route in app.routes:
+        if isinstance(route, APIRoute):
+            routes.append({
+                "path": route.path,
+                "methods": list(route.methods),
+                "name": route.name
+            })
+    return {"routes": routes}
+
 
 if __name__ == "__main__":
     import uvicorn
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
+    uvicorn.run(app, host=HOST, port=PORT)

requirements.txt

@@ -4,3 +4,6 @@ sqlalchemy==2.0.35
 pydantic==2.9.2
 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,
+        port=PORT,
-        reload=True,  # 2B><0B8G5A:0O ?5@5703@C7:0 ?@8 87<5=5=88 :>40
+        reload=False,  # 2B><0B8G5A:0O ?5@5703@C7:0 ?@8 87<5=5=88 :>40
         log_level="info"
     )

run_checker.py

@@ -0,0 +1,65 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Скрипт для проверки и отправки файлов на распознавание
+"""
+from autoLoader.loader.recognition_checker import process_pending_files
+from autoLoader.config import GIGAAM_API_URL
+import sys
+import logging
+from dotenv import load_dotenv
+
+# Загружаем .env файл
+load_dotenv()
+
+# Настройка логирования
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
+)
+
+
+def main():
+    """Главная функция"""
+    # Получаем параметры из командной строки
+    api_url = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else GIGAAM_API_URL
+    limit = int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else None
+
+    print(f"🚀 Запуск проверки файлов на распознавание")
+    print(f"📡 API URL: {api_url}")
+    print(f"📂 Config URL: {GIGAAM_API_URL}")
+    if limit:
+        print(f"📊 Лимит: {limit} файлов")
+    print()
+
+    # Запускаем проверку
+    results = process_pending_files(api_url=api_url, limit=limit)
+
+    # Итоги
+    print(f"\n{'='*60}")
+    print(f"📊 ИТОГИ ОБРАБОТКИ:")
+    print(f"{'='*60}")
+    print(f"Всего файлов без заключения: {results['total']}")
+    print(f"✅ Отправлено на распознавание: {results['sent']}")
+    print(f"❌ Ошибок при отправке: {results['failed']}")
+
+    if 'error' in results:
+        print(f"\n⚠️ {results['error']}")
+
+    # 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")
+
+    # Код выхода
+    if results['failed'] > 0:
+        sys.exit(1)
+    else:
+        sys.exit(0)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

run_loader.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+from autoLoader.loader import Loader
+from apiApp.database import Base, engine
+
+# Создаём таблицы, если они не существуют
+print("🔧 Создание таблиц базы данных...")
+Base.metadata.create_all(bind=engine)
+print("✅ Таблицы созданы")
+
+# Запускаем загрузчик
+print("\n🚀 Запуск AutoLoader...")
+loader_instance = Loader()
+loader_instance.load()
+print("✅ AutoLoader завершил работу")