Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from flask import Flask, render_template, request, Response, jsonify
+from flask import Flask, render_template, request, Response, jsonify, session
 from mistralai import Mistral
 import logging
 import time
@@ -11,9 +11,11 @@ import os
 import trafilatura
 from bs4 import BeautifulSoup
 import random
+import uuid
 
 app = Flask(__name__)
 app.secret_key = 'super_secret_key'
+app.config['SESSION_TYPE'] = 'filesystem'
 
 message_queue = queue.Queue()
 
@@ -44,7 +46,6 @@ SYSTEM_PROMPT = """
    **Источники информации:**
    - [Краткое описание источника 1]
    - [Краткое описание источника 2]
-
 ЖЕСТКИЕ ЗАПРЕТЫ:
 - Никогда не используй подзаголовки с ### 
 - Никогда не добавляй разделы "Удалены шаги" или подобные
@@ -52,6 +53,14 @@ SYSTEM_PROMPT = """
 - Начинай сразу с **Проблема:** без преамбул
 """
 
+CONTEXT_PROMPT = """
+Ты PrintMaster, сервисный инженер по печатной технике. Отвечай на вопросы пользователя в контексте текущего диалога.
+Правила:
+1. Если вопрос связан с текущей проблемой - отвечай на основе предыдущих данных
+2. Если нужны новые технические данные - попроси пользователя уточнить
+3. Если вопрос не связан с текущей проблемой - уточни у пользователя, хочет ли он начать новую тему
+"""
+
 BLACKLISTED_DOMAINS = [
     'reddit.com',
     'stackoverflow.com',
@@ -349,54 +358,120 @@ def verify_with_sources(response: str, sources: list) -> str:
         message_queue.put(('log', error_msg))
         return response
 
-
-def process_query(prompt: str):
+def needs_web_search(user_input: str, context: list) -> bool:
+    """Определяет, нужен ли новый поиск для текущего запроса"""
     try:
-        start_time = time.time()
-        message_queue.put(('log', f"👤 Запрос: {prompt}"))
-        message_queue.put(('log', f"⚙️ Извлекаю параметры из входящего запроса"))
-
-        norm_data = generate_search_query(prompt)
-        message_queue.put(('log', f"⏏️ Извлечено: {json.dumps(norm_data, ensure_ascii=False)}"))
+        prompt = f"""
+        Определи, нужен ли новый поиск в интернете для ответа на последний запрос пользователя.
         
-        search_query = norm_data['search_query']
-        search_data, sources = web_search(search_query)
-
-        message_queue.put(('log', f"📚 Собрано: {len(search_data)} символов в {len(sources)} источнике(-ах)"))
-
-        message_queue.put(('log', f"⚙️ Определяю проблему"))
-        problem_response = mistral_client.chat.complete(
-            model=MISTRAL_MODEL,
+        История диалога:
+        {json.dumps(context[-5:], ensure_ascii=False)}
+        
+        Последний запрос пользователя: {user_input}
+        
+        Правила:
+        1. Если запрос требует новой информации (технические детали, коды ошибок, инструкции) - верни True
+        2. Если запрос относится к текущей проблеме и не требует новых данных - верни False
+        3. Если пользователь просит уточнить или переформулировать ответ - верни False
+        4. Если пользователь запрашивает новые примеры или альтернативные решения - верни True
+        """
+        
+        response = mistral_client.chat.complete(
+            model="mistral-medium",
             messages=[
-                {"role": "system", "content": "Опиши СУТЬ проблемы в одном предложении. Только диагноз, без решений. Не более 12 слов. На русском."},
-                {"role": "user", "content": f"Запрос пользователя: {prompt}\nПоисковые данные:\n{search_data}"}
+                {"role": "system", "content": "Ты эксперт по анализу запросов. Отвечай только TRUE или FALSE."},
+                {"role": "user", "content": prompt}
             ],
-            max_tokens=150,
-            temperature=0.2
+            max_tokens=10,
+            temperature=0.0
         )
-        extracted_problem = problem_response.choices[0].message.content.strip()
-
-        if not extracted_problem or len(extracted_problem) < 5:
-            extracted_problem = f"Неисправность {norm_data['brand']} {norm_data['model']}"
+        
+        decision = response.choices[0].message.content.strip().lower()
+        return "true" in decision or "да" in decision or "1" in decision
+        
+    except Exception as e:
+        logging.error(f"Ошибка определения необходимости поиска: {str(e)}")
+        return True
 
+def process_query(prompt: str, session_id: str):
+    try:
+        start_time = time.time()
+        message_queue.put(('log', f"👤 Запрос: {prompt}"))
+        
+        # Инициализация сессии
+        if 'context' not in session:
+            session['context'] = {
+                'history': [],
+                'sources': [],
+                'problem': '',
+                'norm_data': {},
+                'last_query': '',
+                'last_response': ''
+            }
+        
+        context = session['context']
+        context['history'].append({"role": "user", "content": prompt})
+        context['last_query'] = prompt
+        
+        # Определяем, нужен ли новый поиск
+        needs_search = True
+        if context['sources'] and context['problem']:
+            message_queue.put(('status', "🔍 Анализирую необходимость нового поиска..."))
+            needs_search = needs_web_search(prompt, context['history'])
+        
+        search_data = ""
+        sources = []
+        norm_data = {}
+        
+        if needs_search or not context['sources']:
+            message_queue.put(('status', "⚙️ Извлекаю параметры из входящего запроса"))
+            norm_data = generate_search_query(prompt)
+            message_queue.put(('log', f"⏏️ Извлечено: {json.dumps(norm_data, ensure_ascii=False)}"))
+            
+            search_query = norm_data['search_query']
+            search_data, sources = web_search(search_query)
+            context['sources'] = sources
+            context['norm_data'] = norm_data
+            message_queue.put(('log', f"📚 Собрано: {len(search_data)} символов в {len(sources)} источнике(-ах)"))
+        else:
+            message_queue.put(('status', "⚙️ Использую данные из предыдущего поиска"))
+            sources = context['sources']
+            norm_data = context['norm_data']
+            search_data = "\n\n".join([f"[[Источник {i+1}]] {s['title']}\n{s['content']}" for i, s in enumerate(sources)])
+        
+        if not context['problem'] or needs_search:
+            message_queue.put(('status', "🧩 Определяю проблему"))
+            problem_response = mistral_client.chat.complete(
+                model=MISTRAL_MODEL,
+                messages=[
+                    {"role": "system", "content": "Опиши СУТЬ проблемы в одном предложении. Только диагноз, без решений. Не более 12 слов. На русском."},
+                    {"role": "user", "content": f"Запрос пользователя: {prompt}\nПоисковые данные:\n{search_data}"}
+                ],
+                max_tokens=150,
+                temperature=0.2
+            )
+            extracted_problem = problem_response.choices[0].message.content.strip()
+            context['problem'] = extracted_problem
+        else:
+            extracted_problem = context['problem']
+        
         message_queue.put(('log', f"🧩 Определённая проблема: {extracted_problem}"))
 
-        sources_text = "\n".join([f"[{i+1}] {s['title']} - {s['url']}" for i, s in enumerate(sources)])
-
         messages = [
-            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT + f"""
-            Контекст:
-            Бренд: {norm_data['brand']}
-            Модель: {norm_data['model']}
-            Ошибка: {norm_data['error_code']}
-            Суть проблемы (на основе поиска): {extracted_problem}
-            Данные поиска:
-            {search_data}
-            """},
-            {"role": "user", "content": f"Проблема: {prompt}"}
+            {"role": "system", "content": CONTEXT_PROMPT if context['history'] else SYSTEM_PROMPT},
+            *context['history'],
+            {"role": "system", "content": f"""
+             Контекст:
+             Бренд: {norm_data.get('brand', '')}
+             Модель: {norm_data.get('model', '')}
+             Ошибка: {norm_data.get('error_code', '')}
+             Суть проблемы (на основе поиска): {extracted_problem}
+             Данные поиска:
+             {search_data}
+             """}
         ]
 
-        message_queue.put(('log', "🧠 На основе полученных данных генерирую ответ..."))
+        message_queue.put(('status', "🧠 Генерирую ответ..."))
         message_queue.put(('response_start', ""))
 
         full_response = ""
@@ -412,6 +487,7 @@ def process_query(prompt: str):
                 message_queue.put(('response_chunk', chunk_text))
 
         # Проверка соответствия источникам
+        message_queue.put(('status', "🔍 Проверяю ответ по источникам..."))
         verified_response = verify_with_sources(full_response, sources)
         
         # Очистка и форматирование ответа
@@ -420,6 +496,12 @@ def process_query(prompt: str):
         message_queue.put(('response_end', final_response))
         message_queue.put(('sources', json.dumps(sources)))
 
+        # Сохраняем ответ в контексте
+        context['history'].append({"role": "assistant", "content": final_response})
+        context['last_response'] = final_response
+        session['context'] = context
+        session.modified = True
+
         total_time = time.time() - start_time
         message_queue.put(('log', f"💡 Ответ: {final_response[:200]}..."))
         message_queue.put(('log', f"⏱ Время: {total_time:.1f}с"))
@@ -434,17 +516,55 @@ def process_query(prompt: str):
 
 @app.route('/')
 def index():
+    # Инициализируем сессию при первом посещении
+    if 'session_id' not in session:
+        session['session_id'] = str(uuid.uuid4())
+        session['context'] = {
+            'history': [],
+            'sources': [],
+            'problem': '',
+            'norm_data': {},
+            'last_query': '',
+            'last_response': ''
+        }
     return render_template('index.html')
 
-
 @app.route('/ask', methods=['POST'])
 def ask():
     user_input = request.form['message']
-    thread = threading.Thread(target=process_query, args=(user_input,))
+    session_id = session.get('session_id', str(uuid.uuid4()))
+    thread = threading.Thread(target=process_query, args=(user_input, session_id))
     thread.daemon = True
     thread.start()
     return jsonify({'status': 'processing'})
 
+@app.route('/repeat', methods=['POST'])
+def repeat():
+    if 'context' in session:
+        context = session['context']
+        last_query = context.get('last_query', '')
+        if last_query:
+            session_id = session.get('session_id', str(uuid.uuid4()))
+            thread = threading.Thread(target=process_query, args=(last_query, session_id))
+            thread.daemon = True
+            thread.start()
+            return jsonify({'status': 'repeating'})
+    return jsonify({'status': 'no_query'})
+
+@app.route('/new_session', methods=['POST'])
+def new_session():
+    session.clear()
+    session['session_id'] = str(uuid.uuid4())
+    session['context'] = {
+        'history': [],
+        'sources': [],
+        'problem': '',
+        'norm_data': {},
+        'last_query': '',
+        'last_response': ''
+    }
+    return jsonify({'status': 'new_session'})
+
 
 @app.route('/stream')
 def stream():