undone

.gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+.env

cloud_instruments/ai_assistants.py

@@ -0,0 +1,62 @@
+import os
+import json
+from dotenv import load_dotenv
+from loguru import logger
+from yandex_cloud_ml_sdk import YCloudML
+
+# Загрузка переменных окружения из файла .env
+load_dotenv()
+
+# Получение идентификаторов папки и API ключа из переменных окружения
+FOLDER_ID = os.getenv('YC_FOLDER_ID')
+API_KEY = os.getenv('YC_API_KEY')
+
+# Инициализация SDK Yandex Cloud с использованием полученных идентификаторов
+sdk = YCloudML(folder_id=FOLDER_ID, auth=API_KEY)
+
+def create_assistant():
+    """Создает ассистента с заданными параметрами."""
+    # Открываем файл index_id.json для получения идентификатора индекса
+    with open('index_id.json', 'r') as file:
+        data = json.load(file)
+        index_id = data.get('index_id')  # Извлекаем index_id из данных
+
+    # Получаем индекс поиска по его идентификатору
+    search_index = sdk.search_indexes.get(index_id)
+    # Создаем инструмент поиска с максимальным количеством результатов 5
+    search_tool = sdk.tools.search_index(search_index, max_num_results=5)
+
+    # Создаем ассистента с заданными параметрами
+    return sdk.assistants.create(
+        name="foo-assistant",  # Имя ассистента
+        model='yandexgpt',  # Модель, которую будет использовать ассистент
+        temperature=0.1,  # Параметр, определяющий креативность ответов
+        instruction="Вы ассистируете пользователю в Telegram. Отвечайте на вопросы, которые он задает. Игнорируйте контекст, если считаете его нерелевантным.",  # Инструкция для ассистента
+        tools=[search_tool],  # Инструменты, которые будет использовать ассистент
+        ttl_days=30,  # Время жизни ассистента в днях
+        expiration_policy="SINCE_LAST_ACTIVE"  # Политика истечения
+    )
+
+# Создаем ассистента и сохраняем его в переменной
+assistant = create_assistant()
+
+async def ai_assistant(message: str, thread_id: str):
+    """Отправляет сообщение в указанный поток и получает ответ ассистента."""
+    # Получаем поток по его идентификатору
+    thread = sdk.threads.get(thread_id)
+    # Записываем сообщение в поток
+    thread.write(message)
+
+    # Запускаем ассистента и ждем ответа
+    response = assistant.run(thread.id).wait()
+    return response.message.parts[0]  # Возвращаем первый элемент ответа
+
+async def ai_assistant_new_thread(chat_id: str) -> str:
+    """Создает новый поток для чата."""
+    # Создаем новый поток с заданным именем и временем жизни 7 дней
+    thread = sdk.threads.create(
+        name=f'thread-{chat_id}',  # Имя потока, основанное на идентификаторе чата
+        ttl_days=7,  # Время жизни потока в днях
+        expiration_policy="SINCE_LAST_ACTIVE"  # Политика истечения
+    )
+    return thread.id  # Возвращаем идентификатор нового потока

cloud_instruments/create_rag_index.py

@@ -0,0 +1,64 @@
+import os
+import json
+from dotenv import load_dotenv
+from loguru import logger
+from yandex_cloud_ml_sdk import YCloudML
+from yandex_cloud_ml_sdk.search_indexes import VectorSearchIndexType, StaticIndexChunkingStrategy
+
+# Загрузка переменных окружения
+load_dotenv()
+
+# Получение идентификатора папки и API ключа из переменных окружения
+FOLDER_ID = os.getenv("YC_FOLDER_ID")
+YANDEX_API_KEY = os.getenv("YC_API_KEY")
+DATA_DIR = os.getenv("DATA_DIR")
+
+# Инициализация SDK с авторизацией
+sdk = YCloudML(folder_id=FOLDER_ID, auth=YANDEX_API_KEY)
+
+# Путь к директории с данными
+data_directory = f"knowledge/{DATA_DIR}"
+
+# Список для хранения ссылок на загруженные файлы
+uploaded_files = []
+
+# Загрузка всех файлов из директории данных
+for filename in os.listdir(data_directory):
+    file_path = os.path.join(data_directory, filename)
+    if os.path.isfile(file_path):
+        uploaded_file = sdk.files.upload(
+            file_path,
+            name=filename,
+            description=f"Данные базы знаний из {data_directory}",
+            ttl_days=30,
+            expiration_policy="SINCE_LAST_ACTIVE"
+        )
+        uploaded_files.append(uploaded_file)
+
+# Создание типа векторного поискового индекса
+index_type = VectorSearchIndexType(
+    chunking_strategy=StaticIndexChunkingStrategy(
+        max_chunk_size_tokens=1000,
+        chunk_overlap_tokens=200
+    ),
+    doc_embedder_uri=f"emb://{FOLDER_ID}/text-search-doc/rc",
+    query_embedder_uri=f"emb://{FOLDER_ID}/text-search-query/rc"
+)
+
+# Создание поискового индекса с загруженными файлами
+operation = sdk.search_indexes.create_deferred(
+    files=uploaded_files,
+    index_type=index_type,
+    name="rag_search_index",
+    description=f"Данные базы знаний из {data_directory}",
+    ttl_days=30,
+    expiration_policy="SINCE_LAST_ACTIVE"
+)
+
+# Ожидание завершения создания поискового индекса
+index = operation.wait()
+
+# Сохранение идентификатора индекса в JSON файл
+index_id = {"index_id": index.id}
+with open("index_id.json", "w") as json_file:
+    json.dump(index_id, json_file, indent=4)

cloud_instruments/searchapi.py

@@ -0,0 +1,85 @@
+import os
+import requests
+import dotenv
+from loguru import logger
+from yandex_cloud_ml_sdk import YCloudML
+
+# Загрузка переменных окружения
+dotenv.load_dotenv()
+
+# Получение идентификаторов папки и API ключа
+FOLDER_ID = os.getenv('YC_FOLDER_ID')
+API_KEY = os.getenv('YC_API_KEY')
+
+# URL для генеративного поиска
+SEARCH_API_GENERATIVE = f"https://ya.ru/search/xml/generative?folderid={FOLDER_ID}"
+SERP_SITE = os.getenv('SERP_SITE', None)
+SERP_HOST = os.getenv('SERP_HOST', None)
+SERP_URL = os.getenv('SERP_URL', None)
+
+# Инициализация SDK Yandex Cloud
+sdk = YCloudML(folder_id=FOLDER_ID, auth=API_KEY)
+
+def process_response(response):
+    """Обрабатывает ответ от API и возвращает комбинированный контент."""
+    content = ""
+    sources = []
+
+    # Проверяем тип контента в ответе
+    if "application/json" in response.headers.get("Content-Type", ""):
+        content = response.json().get("message", {}).get("content", "")
+        sources = response.json().get("links", [])
+        logger.info(content)
+        for i, link in enumerate(sources, start=1):
+            logger.info(f"[{i}]: {link}")
+    elif "text/xml" in response.headers.get("Content-Type", ""):
+        logger.error(f"Ошибка: {response.text}")
+    else:
+        logger.error(f"Неожиданный тип контента: {response.text}")
+
+    # Формируем комбинированный контент для ответа
+    combined_content = f"Ответ SearchAPI:\n{content}\n\nИсточники:\n" + "\n".join(sources)
+    return combined_content
+
+async def search_api_generative_contextual(message: str, thread_id: str):
+    """Выполняет генеративный поиск с учетом контекста треда."""
+    # Получаем сообщения из треда
+    thread_messages = sdk.threads.get(thread_id).read()
+    messages = [{"content": item.parts[0], "role": item.role} for item in thread_messages]
+
+    # Добавляем новое сообщение от пользователя
+    messages.append({"content": message, "role": "user"})
+
+    headers = {"Authorization": f"Api-Key {API_KEY}"}
+    data = {
+        "messages": messages,
+        "site": SERP_SITE,
+        "host": SERP_HOST,
+        "url": SERP_URL
+    }
+
+    # Отправляем запрос к API
+    response = requests.post(SEARCH_API_GENERATIVE, headers=headers, json=data)
+    combined_content = process_response(response)
+
+    # Записываем сообщения в тред
+    thread = sdk.threads.get(thread_id)
+    thread.write(message)
+    thread.write(combined_content, labels={"role": "assistant"})
+    return combined_content
+
+async def search_api_generative(message: str):
+    """Выполняет генеративный поиск без контекста треда."""
+    headers = {"Authorization": f"Api-Key {API_KEY}"}
+    data = {
+        "messages": [{"content": message, "role": "user"}],
+        "site": SERP_SITE,
+        "host": SERP_HOST,
+        "url": SERP_URL
+    }
+
+    # Отправляем запрос к API
+    response = requests.post(SEARCH_API_GENERATIVE, headers=headers, json=data)
+    combined_content = process_response(response)
+
+    return combined_content

cloud_instruments/sf.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+import httpx
+
+async def send_post_request(name):
+    url = f"https://functions.yandexcloud.net/d4ekuoccv9lmm79dh5rr?name={name}"
+    async with httpx.AsyncClient() as client:
+        response = await client.get(url)
+        print(f"Status Code: {response.status_code}")
+        print(f"Response Content: {response.text}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    import asyncio
+    name = "Master"
+    asyncio.run(send_post_request(name))

fc_sqlite_init.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+import sqlite3
+
+# Создаем соединение с базой данных
+conn = sqlite3.connect('data/example.db')
+cursor = conn.cursor()
+
+# Создаем таблицу products
+cursor.execute('''
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
+    productId TEXT PRIMARY KEY,
+    name TEXT NOT NULL,
+    category TEXT NOT NULL,
+    price REAL NOT NULL,
+    num_of_orders INTEGER NOT NULL,
+    rating REAL NOT NULL
+)
+''')
+
+# Заполняем таблицу 5 товарами категории электроника
+products = [
+    ('1', 'Смартфон XYZ', 'электроника', 19999.99, 150, 4.5),
+    ('2', 'Ноутбук ABC', 'электроника', 59999.99, 75, 4.7),
+    ('3', 'Наушники DEF', 'электроника', 2999.99, 200, 4.2),
+    ('4', 'Телевизор GHI', 'электроника', 49999.99, 50, 4.6),
+    ('5', 'Планшет JKL', 'электроника', 24999.99, 100, 4.3),
+    ('6', 'Арбуз', 'ягоды', 100, 5000000, 5),
+]
+
+cursor.executemany('''
+INSERT INTO products (productId, name, category, price, num_of_orders, rating)
+VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)
+''', products)
+
+# Сохраняем изменения и закрываем соединение
+conn.commit()
+conn.close()