AR 15 M4
4e45b8b181
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>
Chat Agent for Patients (RAG) — инструмент настройки
RAG-ядро + веб-инструмент для настройки пациентского чат-агента: загрузка wiki, редактирование промпта и правил, прогон сценариев.
Подключение реальных каналов (чат в мобильном приложении, бот в МАКС) делает другой разработчик — этот проект отдаёт ему готовое RAG-ядро и API плюс согласованную конфигурацию (системный промпт, правила, снапшот базы знаний).
Статус
🟡 Active — MVP, проектирование.
Цель проекта
- Поднять RAG по wiki операторов и API диалога с агентом.
- Дать операторам веб-инструмент, в котором они в процессе настройки:
- загружают документы wiki (постепенно, по мере готовности — не пакетно);
- редактируют системный промпт и правила поведения агента;
- играют роль пациента в тестовом чате и смотрят, что отвечает агент;
- сохраняют проработанные диалоги как сценарии и перегоняют их после изменения настроек.
- Сама интеграция с реальными каналами (приложение, МАКС) — вне скоупа этого проекта.
Что не входит в скоуп
- Реальная интеграция с чатом в мобильном приложении (
work-pcs-pt-mobile). - Реальная интеграция с ботом в МАКС (
work-pcs-pt-bots). - Очередь и UI оператора для живого переключения с агента на человека.
- Мультипользовательская прод-эксплуатация.
Всё это — задача смежного разработчика, который будет использовать API этого сервиса.
Архитектура (черновик)
┌──────────────────────────────────┐ ┌──────────────────────┐
│ Web UI настройки (один экран) │ │ │
│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ │ RAG (wiki) │
│ │ База знаний│ │ Промпт + │──┼─────▶│ ChromaDB + E5 │
│ │ (upload) │ │ правила │ │ └──────────────────────┘
│ └────────────┘ └────────────┘ │ ┌──────────────────────┐
│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │─────▶│ DeepSeek LLM API │
│ │ Песочница │ │ Сценарии │ │ └──────────────────────┘
│ │ (чат) │ │ (сохран.) │ │
│ └────────────┘ └────────────┘ │
└──────────────────────────────────┘
│
▼
Chat Agent API (FastAPI)
(тот же API, что потом получит
внешний разработчик для каналов)
Ключевая идея: веб-инструмент — это единственный клиент агента на время настройки. Когда конфигурация «устаканивается», её снапшот отдаётся внешнему разработчику вместе с документированным API.
Технологический стек (предварительно)
| Слой | Технология | Назначение |
|---|---|---|
| API | FastAPI (Python 3.11–3.12) | HTTP-эндпоинты агента и настройки |
| Vector DB | ChromaDB | База эмбеддингов wiki |
| Embeddings | intfloat/multilingual-e5-large |
Русскоязычные эмбеддинги |
| LLM | DeepSeek API | Диалоговая модель |
| Хранилище конфигов и сценариев | SQLite | Промпты, правила, сценарии |
| Веб-UI | Vanilla JS / лёгкий фреймворк | Одностраничное приложение настройки |
| Контейнеризация | Docker | Изолированный запуск |
База опыта —
work-pcs-dr-cdss(RAG-сервис для врачей). Переиспользуем паттерн сервисовembeddings.py / vectorstore.py / document_processor.py / llm_client.py.
План (спринты)
См. SPRINTS.md.
Запуск
TBD — будет заполнено в Спринте 1.
Связанные проекты
work-pcs-dr-cdss— RAG для врачей, источник технических паттернов.work-pcs-pt-mobile— мобильное приложение пациента (канал подключит другой разработчик).work-pcs-pt-bots— пациентские боты МАКС (канал подключит другой разработчик).