Update load_book.py

load_book.py

@@ -6,34 +6,39 @@ from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
 from langchain_community.vectorstores import SupabaseVectorStore
 from supabase.client import create_client
 
-# Настройка прямого клиента Google
-def get_embeddings_manual(texts, api_key):
-    genai.configure(api_key=api_key)
-    # Используем стабильную модель
-    model = 'models/text-embedding-004'
-    try:
-        result = genai.embed_content(
-            model=model,
+class DynamicEmbeddings:
+    def __init__(self, api_key):
+        genai.configure(api_key=api_key)
+        self.model_name = self._find_best_model()
+        print(f"--- Выбрана рабочая модель: {self.model_name} ---")
+
+    def _find_best_model(self):
+        # Автоматический поиск доступной модели эмбеддингов
+        try:
+            for m in genai.list_models():
+                if 'embedContent' in m.supported_generation_methods:
+                    return m.name
+        except Exception as e:
+            print(f"Ошибка при поиске моделей: {e}")
+        
+        # Если поиск не удался, пробуем стандартную заглушку
+        return "models/embedding-001"
+
+    def embed_documents(self, texts):
+        # Отправляем тексты пачками (батчами), чтобы не превысить лимиты
+        res = genai.embed_content(
+            model=self.model_name,
             content=texts,
             task_type="retrieval_document"
         )
-        return result['embedding']
-    except Exception as e:
-        print(f"КРИТИЧЕСКАЯ ОШИБКА GOOGLE API: {e}")
-        sys.exit(1)
-
-# Класс-обертка, чтобы SupabaseVectorStore принял наши данные
-class ManualEmbeddings:
-    def __init__(self, api_key):
-        self.api_key = api_key
-    def embed_documents(self, texts):
-        genai.configure(api_key=self.api_key)
-        # Отправляем батчем через официальный SDK
-        res = genai.embed_content(model="models/text-embedding-004", content=texts, task_type="retrieval_document")
         return res['embedding']
+
     def embed_query(self, text):
-        genai.configure(api_key=self.api_key)
-        res = genai.embed_content(model="models/text-embedding-004", content=text, task_type="retrieval_query")
+        res = genai.embed_content(
+            model=self.model_name,
+            content=text,
+            task_type="retrieval_query"
+        )
         return res['embedding']
 
 def load_book_to_supabase():
@@ -42,7 +47,7 @@ def load_book_to_supabase():
     gemini_api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
 
     if not all([supabase_url, supabase_key, gemini_api_key]):
-        print("ОШИБКА: Проверьте секреты!")
+        print("ОШИБКА: Проверьте секреты GitHub!")
         sys.exit(1)
 
     print("--- Шаг 1: Подключение к Supabase ---")
@@ -53,19 +58,18 @@ def load_book_to_supabase():
         loader = TextLoader("book.txt", encoding="utf-8")
         documents = loader.load()
     except Exception as e:
-        print(f"ОШИБКА: {e}")
+        print(f"ОШИБКА чтении файла: {e}")
         sys.exit(1)
 
     print("--- Шаг 3: Нарезка текста ---")
     text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=150)
     docs = text_splitter.split_documents(documents)
-    print(f"Нарезано на {len(docs)} частей.")
+    print(f"Нарезано на {len(docs)} фрагментов.")
 
-    print("--- Шаг 4: Инициализация эмбеддингов (Manual Mode) ---")
-    # Используем нашу обертку вместо стандартной библиотеки
-    custom_embeddings = ManualEmbeddings(gemini_api_key)
+    print("--- Шаг 4: Поиск доступной модели Google ---")
+    custom_embeddings = DynamicEmbeddings(gemini_api_key)
 
-    print("--- Шаг 5: Загрузка в базу ---")
+    print("--- Шаг 5: Загрузка векторов в Supabase ---")
     try:
         SupabaseVectorStore.from_documents(
             docs,
@@ -74,9 +78,9 @@ def load_book_to_supabase():
             table_name="documents",
             query_name="match_documents",
         )
-        print("--- УСПЕХ: Все данные в Supabase! ---")
+        print("--- УСПЕХ: Данные загружены! ---")
     except Exception as e:
-        print(f"ОШИБКА ЗАГРУЗКИ: {e}")
+        print(f"КРИТИЧЕСКАЯ ОШИБКА: {e}")
         sys.exit(1)
 
 if __name__ == "__main__":