This commit is contained in:
root
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 { public class ReportSynthesisService {
private final OllamaAnalyticsService ollamaAnalyticsService; private final OllamaAnalyticsService ollamaAnalyticsService;
private final OpenAiChartService openAiChartService;
private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
public ReportSynthesisService(OllamaAnalyticsService ollamaAnalyticsService) { public ReportSynthesisService(OllamaAnalyticsService ollamaAnalyticsService,
OpenAiChartService openAiChartService) {
this.ollamaAnalyticsService = ollamaAnalyticsService; this.ollamaAnalyticsService = ollamaAnalyticsService;
this.openAiChartService = openAiChartService;
} }
public Mono<String> synthesizeReport(String originalQuery, List<String> learnings, String lang) { public Mono<String> synthesizeReport(String originalQuery, List<String> learnings, String lang) {
@@ -40,33 +43,34 @@ public class ReportSynthesisService {
buildTextPrompt(originalQuery, aggregatedLearnings, lang))) buildTextPrompt(originalQuery, aggregatedLearnings, lang)))
.subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()); .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic());
Mono<List<byte[]>> chartsMono = Mono.fromCallable(() -> { Mono<List<byte[]>> chartsMono = openAiChartService.getChartDataJson(aggregatedLearnings)
String jsonArrayString = ollamaAnalyticsService.generateWithInstruction(aggregatedLearnings, .flatMap(jsonArrayString -> {
buildChartDataPrompt(aggregatedLearnings)); String cleanJsonArray = extractJsonArray(jsonArrayString);
String cleanJsonArray = extractJsonArray(jsonArrayString); if (cleanJsonArray == null || cleanJsonArray.isEmpty() || cleanJsonArray.equals("[]")) {
if (cleanJsonArray == null || cleanJsonArray.isEmpty() || cleanJsonArray.equals("[]")) { return reactor.core.publisher.Mono.just(new ArrayList<byte[]>());
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);
} }
} catch (Exception e) { try {
System.err.println("Failed to generate a chart: " + e.getMessage()); List<ChartData> chartDataList = objectMapper.readValue(cleanJsonArray,
} new TypeReference<List<ChartData>>() {
} });
return chartImages; return reactor.core.publisher.Flux.fromIterable(chartDataList)
}).subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()); .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) return Mono.zip(textMono, chartsMono)
.map(tuple -> new FinalReportPayload(tuple.getT1(), tuple.getT2())); .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 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 # Email Configuration
spring.mail.host=smtp.gmail.com spring.mail.host=smtp.gmail.com
spring.mail.port=587 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.