openai

2025-10-06 19:22:37 +05:00
parent c656aa90d2
commit e6e4f6b809
4 changed files with 230 additions and 27 deletions
@@ -0,0 +1,90 @@
+package kz.konturai.parser.service;
+
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.core.ParameterizedTypeReference;
+import org.springframework.http.MediaType;
+import org.springframework.http.client.reactive.ReactorClientHttpConnector;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
+import reactor.core.publisher.Mono;
+import reactor.netty.http.client.HttpClient;
+
+import java.time.Duration;
+import java.util.HashMap;
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+
+@Service
+public class OpenAiChartService {
+
+    private final WebClient webClient;
+
+    @Value("${openai.model.name:gpt-4o-mini}")
+    private String modelName;
+
+    @Value("${openai.timeoutMs:90000}")
+    private long timeoutMs;
+
+    public OpenAiChartService(
+            @Value("${openai.api.url:https://api.openai.com/v1/chat/completions}") String apiUrl,
+            @Value("${openai.api.key:}") String apiKey) {
+        HttpClient httpClient = HttpClient.create();
+        this.webClient = WebClient.builder()
+                .baseUrl(apiUrl)
+                .clientConnector(new ReactorClientHttpConnector(httpClient))
+                .defaultHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey)
+                .build();
+    }
+
+    public Mono<String> getChartDataJson(String aggregatedLearnings) {
+        String prompt = buildChartDataPrompt(aggregatedLearnings);
+        return callChatCompletions(prompt);
+    }
+
+    public Mono<String> getChartSvg(String jsonData) {
+        String prompt = buildSvgPrompt(jsonData);
+        return callChatCompletions(prompt);
+    }
+
+    private Mono<String> callChatCompletions(String prompt) {
+        Map<String, Object> body = new HashMap<>();
+        body.put("model", modelName);
+        body.put("temperature", 0);
+        body.put("messages", List.of(
+                Map.of("role", "user", "content", prompt)));
+
+        return this.webClient.post()
+                .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
+                .accept(MediaType.APPLICATION_JSON)
+                .bodyValue(body)
+                .retrieve()
+                .bodyToMono(new ParameterizedTypeReference<Map<String, Object>>() {
+                })
+                .timeout(Duration.ofMillis(timeoutMs))
+                .map(resp -> {
+                    try {
+                        List<Map<String, Object>> choices = (List<Map<String, Object>>) resp.get("choices");
+                        if (choices == null || choices.isEmpty())
+                            return null;
+                        Map<String, Object> choice0 = choices.get(0);
+                        Map<String, Object> message = (Map<String, Object>) choice0.get("message");
+                        if (message == null)
+                            return null;
+                        Object content = message.get("content");
+                        return content == null ? null : String.valueOf(content);
+                    } catch (Exception e) {
+                        return null;
+                    }
+                });
+    }
+
+    private String buildChartDataPrompt(String learningsAsString) {
+        return "Ты — AI-аналитик данных. Внимательно проанализируй следующий текст. Найди в нём все наборы числовых данных, которые можно представить в виде простых диаграмм (столбчатых или круговых). Для КАЖДОГО найденного набора данных создай JSON-объект. Верни ТОЛЬКО JSON-массив этих объектов. Структура каждого объекта: {\\\"chartType\\\": \\\"bar\\\" или \\\"pie\\\", \\\"title\\\": \\\"Название диаграммы\\\", \\\"labels\\\": [\\\"Метка 1\\\"], \\\"data\\\": [число1]}. Если подходящих данных нет, верни пустой массив []. Текст для анализа:\n---\n"
+                + learningsAsString + "\n---";
+    }
+
+    private String buildSvgPrompt(String json) {
+        return "Ты — эксперт по визуализации данных. На основе следующего JSON, сгенерируй полный и валидный SVG-код для диаграммы. SVG должен быть стильным и читаемым, с подписями на русском языке. Не добавляй никаких комментариев, верни ТОЛЬКО SVG-код. JSON с данными:\n---\n"
+                + json + "\n---";
+    }
+}
@@ -19,10 +19,13 @@ import java.util.stream.Collectors;
 public class ReportSynthesisService {

    private final OllamaAnalyticsService ollamaAnalyticsService;
+    private final OpenAiChartService openAiChartService;
    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

-    public ReportSynthesisService(OllamaAnalyticsService ollamaAnalyticsService) {
+    public ReportSynthesisService(OllamaAnalyticsService ollamaAnalyticsService,
+            OpenAiChartService openAiChartService) {
        this.ollamaAnalyticsService = ollamaAnalyticsService;
+        this.openAiChartService = openAiChartService;
    }

    public Mono<String> synthesizeReport(String originalQuery, List<String> learnings, String lang) {
@@ -40,33 +43,34 @@ public class ReportSynthesisService {
                        buildTextPrompt(originalQuery, aggregatedLearnings, lang)))
                .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic());

-        Mono<List<byte[]>> chartsMono = Mono.fromCallable(() -> {
-            String jsonArrayString = ollamaAnalyticsService.generateWithInstruction(aggregatedLearnings,
-                    buildChartDataPrompt(aggregatedLearnings));
-            String cleanJsonArray = extractJsonArray(jsonArrayString);
-            if (cleanJsonArray == null || cleanJsonArray.isEmpty() || cleanJsonArray.equals("[]")) {
-                return new ArrayList<byte[]>();
-            }
-            List<ChartData> chartDataList = objectMapper.readValue(cleanJsonArray,
-                    new TypeReference<List<ChartData>>() {
-                    });
-            List<byte[]> chartImages = new ArrayList<>();
-            for (ChartData chartData : chartDataList) {
-                try {
-                    String chartDataJson = objectMapper.writeValueAsString(chartData);
-                    String rawSvgResponse = ollamaAnalyticsService.generateWithInstruction(chartDataJson,
-                            buildSvgPrompt(chartDataJson));
-                    String cleanSvg = extractSvgCode(rawSvgResponse);
-                    byte[] png = SvgToPngConverter.convert(cleanSvg);
-                    if (png != null && png.length > 0) {
-                        chartImages.add(png);
+        Mono<List<byte[]>> chartsMono = openAiChartService.getChartDataJson(aggregatedLearnings)
+                .flatMap(jsonArrayString -> {
+                    String cleanJsonArray = extractJsonArray(jsonArrayString);
+                    if (cleanJsonArray == null || cleanJsonArray.isEmpty() || cleanJsonArray.equals("[]")) {
+                        return reactor.core.publisher.Mono.just(new ArrayList<byte[]>());
                    }
-                } catch (Exception e) {
-                    System.err.println("Failed to generate a chart: " + e.getMessage());
-                }
-            }
-            return chartImages;
-        }).subscribeOn(Schedulers.boundedElastic());
+                    try {
+                        List<ChartData> chartDataList = objectMapper.readValue(cleanJsonArray,
+                                new TypeReference<List<ChartData>>() {
+                                });
+                        return reactor.core.publisher.Flux.fromIterable(chartDataList)
+                                .concatMap(chartData -> {
+                                    try {
+                                        String chartDataJson = objectMapper.writeValueAsString(chartData);
+                                        return openAiChartService.getChartSvg(chartDataJson)
+                                                .map(this::extractSvgCode)
+                                                .map(SvgToPngConverter::convert)
+                                                .filter(Objects::nonNull);
+                                    } catch (Exception e) {
+                                        return reactor.core.publisher.Mono.empty();
+                                    }
+                                })
+                                .collectList();
+                    } catch (Exception e) {
+                        return reactor.core.publisher.Mono.just(new ArrayList<byte[]>());
+                    }
+                })
+                .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic());

        return Mono.zip(textMono, chartsMono)
                .map(tuple -> new FinalReportPayload(tuple.getT1(), tuple.getT2()));
@@ -53,6 +53,12 @@ logging.level.com.mongodb=WARN

 logging.level.kz.konturai.parser.service.OllamaAnalyticsService=INFO

+# OpenAI Configuration
+openai.api.key=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
+openai.api.url=https://api.openai.com/v1/chat/completions
+openai.model.name=gpt-4o-mini
+openai.timeoutMs=90000
+
 # Email Configuration
 spring.mail.host=smtp.gmail.com
 spring.mail.port=587
@@ -0,0 +1,103 @@
+### **Техническое Задание: Внедрение гибридной AI-модели (OpenAI для диаграмм, Ollama для текста)**
+
+#### **1. Общее описание**
+
+Целью является доработка AI-агента для использования гибридной модели генерации. Основной синтез текстового отчёта по-прежнему будет выполняться с помощью локального сервиса **Ollama**. Для опциональной и более сложной задачи — извлечения структурированных данных и генерации диаграмм — будет использоваться API **OpenAI**.
+
+Этот подход позволяет использовать сильные стороны каждой модели:
+
+- **Ollama:** Экономичная и быстрая генерация основного текста отчёта.
+- **OpenAI:** Высокая точность в следовании инструкциям для генерации идеально отформатированного JSON и SVG-кода для диаграмм.
+
+#### **2. Обновлённая схема работы**
+
+1.  **Сбор данных:** Бэкенд получает `learnings` от `deep-research` API.
+2.  **Параллельный запуск двух AI-задач:**
+    - **Ветка A (Текст -\> Ollama):** `learnings` отправляются в ваш существующий `OllamaAnalyticsService` для синтеза основного текста отчёта в Markdown.
+    - **Ветка B (Диаграммы -\> OpenAI):** `learnings` отправляются в **новый сервис** (`OpenAiChartService`), который делает два последовательных вызова к **API OpenAI**:
+      1.  Извлечь из текста данные для диаграмм в формате **JSON**.
+      2.  Превратить этот JSON в **SVG-код** диаграммы.
+3.  **Конвертация SVG:** SVG-код, полученный от OpenAI, конвертируется в PNG-изображение на стороне Java.
+4.  **Финальная сборка PDF:** `ResearchPdfService` объединяет текст отчёта (от Ollama) и изображения диаграмм (от OpenAI) в единый PDF-файл.
+
+#### **3. Требования к реализации**
+
+**3.1. Конфигурация**
+
+В ваш файл `application.properties` (или `application.yml`) необходимо добавить API-ключ для OpenAI:
+
+```properties
+# application.properties
+
+# ... ваши существующие настройки Ollama ...
+ollama.model=llama3:8b-instruct
+
+# --- НОВЫЕ НАСТРОЙКИ ДЛЯ OPENAI ---
+openai.api.key=sk-...(ваш API ключ от OpenAI)...
+openai.api.url=https://api.openai.com/v1/chat/completions
+openai.model.name=gpt-4-turbo # Рекомендуемая модель для работы с JSON и SVG
+```
+
+**3.2. Создание нового сервиса: `OpenAiChartService`**
+
+Необходимо создать новый Spring-сервис, отвечающий за взаимодействие с OpenAI.
+
+- **`WebClient`:** Сервис должен содержать собственный `WebClient`, настроенный на `openai.api.url` и автоматически добавляющий заголовок `Authorization: Bearer ${openai.api.key}` ко всем запросам.
+- **Методы:**
+  1.  `public Mono<String> getChartDataJson(List<String> learnings)`: Принимает `learnings`, использует **Промпт №1** (для извлечения данных) и возвращает `Mono` со строкой, содержащей JSON-массив.
+  2.  `public Mono<String> getChartSvg(String jsonData)`: Принимает JSON с данными для одной диаграммы, использует **Промпт №2** (для генерации SVG) и возвращает `Mono` со строкой SVG-кода.
+
+**3.3. Модификация оркестратора: `ReportSynthesisService`**
+
+Этот сервис теперь будет управлять вызовами к обоим AI-сервисам.
+
+- **Зависимости:** `ReportSynthesisService` теперь должен инжектировать (`@Autowired`) и `OllamaAnalyticsService`, и новый `OpenAiChartService`.
+- **Метод `synthesizeReportAndCharts`:**
+  - **Ветка текста (`textMono`)** по-прежнему вызывает `ollamaAnalyticsService` для генерации отчёта.
+  - **Ветка диаграмм (`chartsMono`)** теперь будет вызывать `openAiChartService`.
+
+**Пример обновлённой логики для `chartsMono`:**
+
+```java
+// ... внутри ReportSynthesisService ...
+
+// Ветка B: Генерация диаграмм через OpenAI
+Mono<List<byte[]>> chartsMono = openAiChartService.getChartDataJson(aggregatedLearnings)
+    .flatMap(jsonArrayString -> {
+        String cleanJsonArray = extractJsonArray(jsonArrayString);
+        if (cleanJsonArray == null || cleanJsonArray.equals("[]")) {
+            return Mono.just(Collections.emptyList()); // Если данных нет, возвращаем пустой список
+        }
+
+        try {
+            List<ChartData> chartDataList = objectMapper.readValue(cleanJsonArray, new TypeReference<List<ChartData>>() {});
+
+            // Превращаем список задач в поток (Flux) и выполняем их последовательно
+            return Flux.fromIterable(chartDataList)
+                .concatMap(chartData ->
+                    openAiChartService.getChartSvg(objectMapper.writeValueAsString(chartData))
+                )
+                .map(this::extractSvgCode)
+                .map(SvgToPngConverter::convert)
+                .filter(Objects::nonNull)
+                .collectList();
+
+        } catch (IOException e) {
+            return Mono.error(e);
+        }
+    });
+```
+
+**3.4. Промпты для OpenAI**
+
+Промпты остаются теми же, что и в предыдущем ТЗ, так как модели OpenAI отлично их понимают.
+
+- **Промпт №1 (Извлечение данных):** Просит вернуть **JSON-массив** объектов с данными для диаграмм или пустой массив `[]`, если данных нет.
+- **Промпт №2 (Генерация SVG):** Просит на основе одного JSON-объекта вернуть **только SVG-код**.
+
+#### **4. План действий**
+
+1.  **Добавить `openai.api.key`** в ваш `application.properties`.
+2.  **Создать новый класс `OpenAiChartService.java`**. Он будет похож на `OllamaAnalyticsService`, но настроен для работы с API OpenAI (другой URL, заголовок авторизации, другая структура JSON-запроса).
+3.  **Обновить `ReportSynthesisService.java`**, чтобы он использовал `OllamaAnalyticsService` для текста и `OpenAiChartService` для диаграмм, как показано в примере выше.
+4.  **Перезапустить** ваше Java-приложение.