Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from flask import Flask, render_template, request, Response, jsonify, session
+from flask import Flask, render_template, request, Response, jsonify
 from mistralai import Mistral
 import logging
 import time
@@ -11,11 +11,9 @@ 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()
 
@@ -53,14 +51,6 @@ 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',
@@ -358,120 +348,54 @@ def verify_with_sources(response: str, sources: list) -> str:
         message_queue.put(('log', error_msg))
         return response
 
-def needs_web_search(user_input: str, context: list) -> bool:
-    """Определяет, нужен ли новый поиск для текущего запроса"""
+
+def process_query(prompt: str):
     try:
-        prompt = f"""
-        Определи, нужен ли новый поиск в интернете для ответа на последний запрос пользователя.
-        
-        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
-        """
+        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)}"))
         
-        response = mistral_client.chat.complete(
-            model="mistral-medium",
+        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,
             messages=[
-                {"role": "system", "content": "Ты эксперт по анализу запросов. Отвечай только TRUE или FALSE."},
-                {"role": "user", "content": prompt}
+                {"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=10,
-            temperature=0.0
+            max_tokens=150,
+            temperature=0.2
         )
-        
-        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
+        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']}"
 
-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": 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}
-             """}
+            {"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}"}
         ]
 
-        message_queue.put(('status', "🧠 Генерирую ответ..."))
+        message_queue.put(('log', "🧠 На основе полученных данных генерирую ответ..."))
         message_queue.put(('response_start', ""))
 
         full_response = ""
@@ -487,7 +411,6 @@ def process_query(prompt: str, session_id: 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
@@ -496,12 +419,6 @@ def process_query(prompt: str, session_id: 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"))
@@ -516,55 +433,17 @@ def process_query(prompt: str, session_id: 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']
-    session_id = session.get('session_id', str(uuid.uuid4()))
-    thread = threading.Thread(target=process_query, args=(user_input, session_id))
+    thread = threading.Thread(target=process_query, args=(user_input,))
     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():