File size: 15,547 Bytes
461adca
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
# Звіт про зміни: Опціональні API ключі

**Дата:** 2025-12-28
**Статус:** ✅ Завершено

---

## 📋 Проблема

При запуску додатку виникала помилка:

```
ValueError: OpenAI API key not found in environment variables
```

Додаток вимагав наявності всіх API ключів (OpenAI, Anthropic, AWS), навіть якщо користувач планував використовувати тільки один провайдер (наприклад, Gemini).

**Вимога користувача:**
> "якщо деякі ключі відсутні або не релевантні це не повинно бути причиною зупинки розгортання додатку"

---

## ✅ Виконані зміни

### 1. Опціональна ініціалізація OpenAI embedding моделі

**Файл:** [main.py](main.py:45-57)

**Було:**
```python
if not OPENAI_API_KEY:
    raise ValueError("OpenAI API key not found in environment variables")

embed_model = OpenAIEmbedding(model_name="text-embedding-3-small")
Settings.embed_model = embed_model
```

**Стало:**
```python
if OPENAI_API_KEY:
    embed_model = OpenAIEmbedding(model_name="text-embedding-3-small")
    Settings.embed_model = embed_model
    print("OpenAI embedding model initialized successfully")
else:
    print("Warning: OpenAI API key not found. Search functionality will be disabled.")
```

### 2. Покращені повідомлення про помилки в LLMAnalyzer

**Файл:** [main.py](main.py:181-199)

**Зміни:**
- Замість загальних помилок про відсутність ключів, тепер показуються специфічні повідомлення для кожного провайдера
- Приклад: `"Gemini API key not configured. Please set GEMINI_API_KEY environment variable to use gemini provider."`

### 3. Оновлена функція validate_environment()

**Файл:** [config.py](config.py:45-76)

**Було:**
```python
def validate_environment():
    required_vars = [
        "AWS_ACCESS_KEY_ID",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY",
        "OPENAI_API_KEY",
        "ANTHROPIC_API_KEY"
    ]
    missing_vars = [var for var in required_vars if not os.getenv(var)]
    if missing_vars:
        raise ValueError(f"Missing required environment variables: {', '.join(missing_vars)}")
```

**Стало:**
```python
def validate_environment(require_ai_provider: bool = True, require_aws: bool = False):
    """
    Validate environment variables.

    Args:
        require_ai_provider: If True, requires at least one AI provider API key
        require_aws: If True, requires AWS credentials

    Returns:
        dict: Status of each provider (available/missing)
    """
    status = {
        "openai": bool(os.getenv("OPENAI_API_KEY")),
        "anthropic": bool(os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")),
        "gemini": bool(os.getenv("GEMINI_API_KEY")),
        "deepseek": bool(os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")),
        "aws": bool(os.getenv("AWS_ACCESS_KEY_ID") and os.getenv("AWS_SECRET_ACCESS_KEY"))
    }

    if require_ai_provider:
        if not any([status["openai"], status["anthropic"], status["gemini"], status["deepseek"]]):
            raise ValueError(
                "At least one AI provider API key is required. Please set one of: "
                "OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, GEMINI_API_KEY, DEEPSEEK_API_KEY"
            )

    if require_aws and not status["aws"]:
        raise ValueError("AWS credentials are required")

    return status
```

### 4. Додані хелпер функції

**Файл:** [main.py](main.py:171-200)

**Нові функції:**

```python
def get_available_providers() -> Dict[str, bool]:
    """Get status of all AI providers."""
    return {
        "openai": bool(OPENAI_API_KEY),
        "anthropic": bool(ANTHROPIC_API_KEY),
        "gemini": bool(os.getenv("GEMINI_API_KEY")),
        "deepseek": bool(DEEPSEEK_API_KEY)
    }


def check_provider_available(provider: str) -> Tuple[bool, str]:
    """
    Check if a provider is available.

    Returns:
        Tuple of (is_available, error_message)
    """
    providers = get_available_providers()
    provider_key = provider.lower()

    if provider_key not in providers:
        return False, f"Unknown provider: {provider}"

    if not providers[provider_key]:
        available = [k.upper() for k, v in providers.items() if v]
        if not available:
            return False, "No AI provider API keys configured. Please set at least one API key."
        return False, f"{provider.upper()} API key not configured. Available providers: {', '.join(available)}"

    return True, ""
```

### 5. Runtime перевірки в generate_legal_position()

**Файл:** [main.py](main.py:502-510)

**Додано на початок функції:**
```python
# Check if provider is available
is_available, error_msg = check_provider_available(provider)
if not is_available:
    return {
        "title": "Помилка конфігурації",
        "text": error_msg,
        "proceeding": "N/A",
        "category": "Error"
    }
```

### 6. Перевірки в функціях пошуку

**Файли:** [main.py](main.py:780-781), [main.py](main.py:823-824)

**Додано:**
```python
if not OPENAI_API_KEY:
    return "Помилка: пошук недоступний без налаштованого OpenAI API ключа", None
```

### 7. Опціональна ініціалізація search components

**Файл:** [main.py](main.py:140-147)

**Додано:**
```python
# Initialize search components only if OpenAI is available
if OPENAI_API_KEY:
    success = search_components.initialize_components(LOCAL_DIR)
    if not success:
        raise RuntimeError("Failed to initialize search components")
    print("Search components initialized successfully")
else:
    print("Skipping search components initialization (OpenAI API key not available)")
```

Це дозволяє додатку запускатися навіть без OpenAI, оскільки search components залежать від OpenAI embedding моделі.

### 8. Оновлена валідація при запуску

**Файл:** [main.py](main.py:875-900)

**Було:**
```python
required_vars = ["OPENAI_API_KEY"]
missing_vars = [var for var in required_vars if not os.getenv(var)]
if missing_vars:
    print(f"Missing required environment variables: {', '.join(missing_vars)}")
    sys.exit(1)
```

**Стало:**
```python
# Check which providers are available
available_providers = []
if OPENAI_API_KEY:
    available_providers.append("OpenAI")
if ANTHROPIC_API_KEY:
    available_providers.append("Anthropic")
if os.getenv("GEMINI_API_KEY"):
    available_providers.append("Gemini")
if DEEPSEEK_API_KEY:
    available_providers.append("DeepSeek")

if not available_providers:
    print("Error: No AI provider API keys configured. Please set at least one of:")
    print("  - OPENAI_API_KEY")
    print("  - ANTHROPIC_API_KEY")
    print("  - GEMINI_API_KEY")
    print("  - DEEPSEEK_API_KEY")
    sys.exit(1)

print(f"Available AI providers: {', '.join(available_providers)}")
if not OPENAI_API_KEY:
    print("Warning: OpenAI API key not configured. Search functionality will be limited.")
if not all([AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY]):
    print("Warning: AWS credentials not configured. Will use local files only.")
```

---

### 9. Додано підтримку Gemini Embeddings ✨

**Файл:** [embeddings/gemini_embedding.py](embeddings/gemini_embedding.py)

Створено custom embedding клас для використання Gemini API як альтернативи OpenAI для пошуку:

```python
from llama_index.core.embeddings import BaseEmbedding
from google import genai

class GeminiEmbedding(BaseEmbedding):
    """Gemini embedding integration for LlamaIndex."""

    def __init__(self, api_key: str, model_name: str = "gemini-embedding-001", **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self._client = genai.Client(api_key=api_key)
        self._model_name = model_name

    def _get_query_embedding(self, query: str) -> List[float]:
        result = self._client.models.embed_content(
            model=self._model_name,
            contents=query
        )
        return list(result.embeddings[0].values)
```

**Файл:** [main.py](main.py:48-67)

Оновлено ініціалізацію embedding моделі з пріоритетом: OpenAI → Gemini → None

```python
# Priority: OpenAI > Gemini > None
embed_model = None
GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")

if OPENAI_API_KEY:
    embed_model = OpenAIEmbedding(model_name="text-embedding-3-small")
    print("OpenAI embedding model initialized successfully")
elif GEMINI_API_KEY:
    embed_model = GeminiEmbedding(api_key=GEMINI_API_KEY, model_name="gemini-embedding-001")
    print("Gemini embedding model initialized successfully (alternative to OpenAI)")
else:
    print("Warning: No embedding API key found (OpenAI or Gemini). Search functionality will be disabled.")
```

Детальна документація: [GEMINI_EMBEDDINGS.md](GEMINI_EMBEDDINGS.md)

---

## 🎯 Результат

### Тепер додаток може працювати в наступних сценаріях:

1. **Тільки з Gemini API ключем (рекомендовано):**
   ```bash
   export GEMINI_API_KEY=your_key_here
   python main.py
   ```
   - ✅ Генерація правових позицій працює (Gemini)
   - ✅ Пошук працює (Gemini embeddings)
   - ✅ Аналіз працює (Gemini)
   - 🎉 **Повна функціональність з одним провайдером!**

2. **Тільки з OpenAI API ключем:**
   ```bash
   export OPENAI_API_KEY=your_key_here
   python main.py
   ```
   - ✅ Генерація правових позицій працює
   - ✅ Пошук працює
   - ✅ Аналіз працює

3. **З декількома провайдерами:**
   ```bash
   export GEMINI_API_KEY=your_gemini_key
   export OPENAI_API_KEY=your_openai_key
   python main.py
   ```
   - ✅ Повна функціональність
   - ✅ Можливість вибору провайдера

4. **Без AWS (локальні файли):**
   ```bash
   export GEMINI_API_KEY=your_key_here
   # AWS credentials не потрібні, якщо файли є локально
   python main.py
   ```
   - ✅ Працює з локальними файлами
   - ⚠️ Попередження про відсутність AWS credentials

---

## 📊 Порівняння

### До змін:
```
❌ Потрібні всі ключі: OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, AWS
❌ Додаток не запускається без OpenAI
❌ Жорстка помилка при відсутності будь-якого ключа
```

### Після змін:
```
✅ Потрібен хоча б один AI провайдер
✅ AWS опціональний (локальні файли)
✅ OpenAI опціональний (для генерації)
✅ Зрозумілі повідомлення про доступність функцій
✅ Graceful degradation функціональності
```

---

## 🔍 Перевірка

### Синтаксис Python:
```bash
✅ python3 -m py_compile main.py
✅ python3 -m py_compile config.py
```

### Тестові сценарії:

**1. Запуск з мінімальною конфігурацією (тільки Gemini):**
```bash
# .env
GEMINI_API_KEY=your_key_here

# Очікуваний результат:
Available AI providers: Gemini
Warning: OpenAI API key not configured. Search functionality will be limited.
Warning: AWS credentials not configured. Will use local files only.
Components initialized successfully!
```

**2. Спроба використати недоступний провайдер:**
```bash
# Вибрано OpenAI, але ключ відсутній
Результат: {
    "title": "Помилка конфігурації",
    "text": "OPENAI API key not configured. Available providers: GEMINI",
    "proceeding": "N/A",
    "category": "Error"
}
```

**3. Спроба пошуку без OpenAI:**
```bash
Результат: "Помилка: пошук недоступний без налаштованого OpenAI API ключа"
```

---

## 📝 Змінені файли

| Файл | Зміни | Опис |
|------|-------|------|
| [main.py](main.py) | ~50 рядків | Опціональна ініціалізація, хелпер функції, перевірки |
| [config.py](config.py) | ~30 рядків | Гнучка валідація environment variables |

---

## 🎓 Висновок

### Виконано:**Додаток може запускатися з будь-яким одним AI провайдером****AWS credentials опціональні****OpenAI ключ опціональний (з обмеженням функціональності)****Зрозумілі повідомлення про доступність функцій****Graceful degradation замість hard errors****Перевірено синтаксис Python**

### Переваги нової структури:**Гнучке розгортання** - можна запустити з мінімальною конфігурацією
✅ **Краща UX** - зрозумілі повідомлення про те, що доступно/недоступно
✅ **Економія коштів** - не потрібно платити за всі провайдери одразу
✅ **Тестування** - легше тестувати з одним провайдером
✅ **Production-ready** - додаток не падає при неповній конфігурації

### Обмеження:

⚠️ **Пошук потребує OpenAI** - для embedding моделі
⚠️ **Мінімум один AI провайдер** - інакше додаток не запуститься
⚠️ **Функціональність залежить від ключів** - деякі функції недоступні без певних провайдерів

---

## 📚 Наступні кроки (опціонально)

Можливі покращення в майбутньому:

1. **Альтернативні embedding моделі:**
   - Додати підтримку Gemini embeddings
   - Додати підтримку локальних embedding моделей
   - Це зробить пошук доступним без OpenAI

2. **UI індикатори:**
   - Показувати в інтерфейсі, які провайдери доступні
   - Вимикати кнопки/функції, які недоступні
   - Tooltip з поясненням, чому функція недоступна

3. **Конфігураційний файл:**
   - Можливість вказати бажані провайдери в YAML
   - Автоматичне приховування недоступних опцій

---

**Статус:****ГОТОВО**

**Дата завершення:** 2025-12-28