Commit Graph

4 Commits

Author SHA1 Message Date
AR 15 M4 9eef2dab3a feat(sprint6a): блок A — structured output, intent_steps, sticky-удержание
Заменили строковый тег [STATE: ...] из Спринта 5 на структурированный выход
ветки в виде JSON-блока в хвосте ответа: {state_after, slots_updated}, парсимый
балансировкой скобок. Шаги state machine вынесены из монолитного промпта в
таблицу intent_steps (intent_id FK, code, name, order_index, system_prompt,
allowed_next JSON, guards JSON) и редактируются через UI. Валидатор переходов
сверяет state_after с allowed_next и блокирует невалидные прыжки.

Базовый промпт new_booking разбит на base + 6 файлов шагов (intro/qualify/
present/offer_time/book/close), которые сидятся при старте через
ensure_seed_steps. В chat_service промпт собирается как base + step + блок
[ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ].

Попутно реализован мини-блок G (sticky state machine): когда диалог идёт по
sm-ветке и роутер на новой реплике предлагает другую — state НЕ сбрасывается,
в системный промпт ветки подаётся блок [ПОДСКАЗКА РОУТЕРА], LLM сама решает
(STATE_JSON или INTENT_CHANGE). Это сняло ключевую дыру Спринта 5: «Меня
зовут Алексей» / «болит ухо» внутри записи больше не сбрасывают сценарий.

Промпт ветки new_booking ужесточён: бытовые жалобы — это повод записи (слот
reason + сочувствие), не повод уводить в medical_question. Шаг present теперь
использует reason в формулировке. Промпт _router расширен живыми примерами
для всех 6 веток, особенно для reschedule («не смогу подойти», «перенесите»).

Надёжность внешнего LLM:
- ретрай в LLMClient с паузой 500 мс + новое исключение LLMUnavailableError;
- ретрай в RouterClient (DeepSeek периодически моргает);
- /chat при ошибке делает session.rollback() и возвращает 503 с понятным
  сообщением — больше не остаётся «диалогов-призраков» с одной репликой;
- UI убирает свой пузырь и возвращает текст в поле ввода для повторной отправки.

UI «Настройки» — добавлена вкладка «Шаги» для веток с state machine: список
шагов chip-ами, редактор промпта/имени/allowed_next/guards, сохранение через
PATCH /intents/{code}/steps/{step_code} без версионирования. Иконка ⓘ возле
поля «Правила» открывает popover с пояснением, что туда писать.

UI «Песочница»:
- блок «Состояние диалога» показывает имя шага из intent_steps (а не сырое
  число), для не-sm-веток пишется «без пошагового сценария»;
- подсветка illegal-переходов (валидатор отклонил state_after) и parse_error
  для sm-веток;
- блок «Решение роутера» развёрнут в три исхода: «попал в ту же ветку» /
  «удержались в ветке» / «ветка сама передала управление через INTENT_CHANGE»;
- секция «Найденные фрагменты» сворачивается, карточки чанков раскрываются
  по клику — правый сайдбар стал компактнее.

Терминология (по договорённости — простой русский в UI):
- «тред» → «диалог» в текстах для оператора (в коде/API thread_id оставлен);
- «sticky state machine» → «удержались в ветке»;
- «state machine» → «пошаговый сценарий» в видимых местах.

SPRINTS.md: блок G в Спринте 6b сокращён — sticky-логика уже сделана здесь,
осталась только вторая линия (передача thread_state в системный промпт самого
роутера для ещё более точной первичной классификации).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-25 11:45:42 +05:00
AR 15 M4 4e45b8b181 feat(sprint2.5): логи, вынесение системного промпта, markdown-рендер
Три подряд доработки по плану Спринта 2.5.

1) Логи. Проблема: uvicorn ставит handlers на root-logger до того, как
отработает наш lifespan, поэтому logging.basicConfig там был no-op, и
logger.exception ничего не писал. Переносим basicConfig на уровень
импорта main.py с force=True — наш StreamHandler перебивает
uvicorn-овский root, остальные логгеры (uvicorn.access, uvicorn.error,
alembic, chromadb) остаются со своими форматами. В lifespan
basicConfig больше не зовётся.

2) Системный промпт вынесен из services/llm_client.py в
prompts/system_prompt.md. LLMClient читает файл при импорте модуля
через _load_system_prompt(); если файла нет — пустая строка + warning.
Это задел под Спринт 3, где промпт будет редактируемым и
версионируемым — физически положить его как файл дешевле, чем
держать в исходниках.

3) Markdown в ответах ассистента. Подключены marked и DOMPurify с
CDN в sandbox.html. Рендер через renderMd(text): marked.parse +
DOMPurify.sanitize — защищает от <script> на случай, если LLM вернёт
сырой HTML. Реплики пациента остаются plain text (esc). Добавлены
стили для p/ul/ol/code/pre/a/h1-h3/blockquote внутри .msg.assistant,
чтобы всё выглядело уместно в пузыре. Обёртка msg-body введена,
чтобы разделить контент и msg-meta.

План в SPRINTS.md уточнён по переиндексации — будет отдельный
endpoint.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-23 10:53:01 +05:00
AR 15 M4 3c2657ab99 feat(sprint2): диалог с памятью треда — POST /chat + CRUD тредов
Второй кусок Спринта 2: агент теперь помнит контекст. RAG-retrieval
делается по последней реплике пациента, в LLM уходит системный промпт +
последние 20 сообщений треда + новая реплика + найденные фрагменты.

Backend:
- services/chat_service: send_message — создаёт тред при необходимости
  (auto-имя из первой реплики + UTC-дата), сохраняет user-реплику до
  вызова LLM (чтобы не потерять при сбое), делает retrieval, грузит
  историю треда (desc/limit 20 → reversed для хронологии), зовёт
  llm.chat, сохраняет ответ ассистента вместе с sources_json и
  assembled_prompt, обновляет thread.updated_at. Плюс list_threads с
  JOIN-выборкой превью первой реплики и счётчика сообщений,
  get_thread_detail через selectinload, rename_thread, delete_thread
  (CASCADE на FK делает уборку сообщений автоматически, но
  explicit delete оставлен для подсчёта удалённых).
- services/llm_client.chat: принимает history=[{role, content}, ...],
  собирает messages = [system, ...history, user-с-RAG]; assembled_prompt
  дампит всю цепочку в виде [SYSTEM]/[USER]/[ASSISTANT]-блоков для
  отображения в Debug UI.
- routers/chat: POST /chat, обрабатывает LookupError → 404.
- routers/threads: GET /threads, GET /threads/{id}, PATCH /threads/{id}
  (переименовать), DELETE /threads/{id}.
- models: ChatRequest, ThreadRenameRequest; ChatResponse, ThreadInfo,
  ThreadListResponse, ThreadDetailResponse, MessageInfo,
  ThreadDeleteResponse.

Запуск:
- В lifespan main.py: автоматический alembic upgrade head через
  asyncio.to_thread (сам alembic делает asyncio.run внутри, его нельзя
  звать из уже работающего event loop). LLMClient инициализируется
  один раз при старте — вместо создания на каждый запрос.

E2E проверено: новый тред → агент отвечает и просит представиться;
вторая реплика в том же треде — агент помнит контекст; PATCH
переименовывает; DELETE удаляет тред с каскадом на сообщения.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-23 10:11:59 +05:00
AR 15 M4 a7f78d71b2 feat: Спринт 1 — RAG-ядро, загрузка wiki и Debug UI
FastAPI + ChromaDB + E5-large + DeepSeek по паттерну work-pcs-dr-cdss,
адаптированному под пациентский контекст:

- services: embeddings (E5-large с префиксами), vectorstore (коллекция
  operators_wiki), document_processor (PDF/DOCX/TXT/MD + чанкер с FAQ-
  паттерном под wiki), llm_client (системный промпт ассистента клиники),
  rag_pipeline (одиночный вопрос → retrieval → ответ).
- routers: /health, /documents (upload, list, chunks, delete), /query.
- static/index.html: шапка со статусом, блок базы знаний с раскрытием
  чанков по клику, блок тест-вопроса с 3-колоночным ответом
  (чанки со score / собранный промпт / ответ LLM).
- Порт 8003 (8001 занят CDSS, 8002 — voicenote).

E2E проверен: загрузка wiki_test.md → 2 чанка, вопрос «как записать
ребёнка к лору?» → top score 84.8%, корректный ответ DeepSeek.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-22 14:57:34 +05:00