Update app.py

app.py

@@ -352,34 +352,33 @@ class VectorRAGSystem:
             # JSON Schema для принуждения к структуре
             schema = FinancialAnswer.model_json_schema()
             
-            prompt = f"""Ты - эксперт по анализу финансовых отчетов ПАО Сбербанк. Проанализируй вопрос пользователя, используя Chain-of-Thought рассуждения.
+            prompt = f"""Ты — эксперт по анализу финансовых отчетов ПАО Сбербанк. Проанализируй вопрос пользователя, используя Chain-of-Thought.
 
 ВОПРОС: {query}
 
 КОНТЕКСТ ИЗ ОТЧЕТА:
 {context}
 
-ИНСТРУКЦИИ ДЛЯ АНАЛИЗА:
-1. МЫШЛЕНИЕ (thinking):
-   - Проанализируй, что именно спрашивает пользователь
-   - Определи, какая информация есть в предоставленных источниках
-   - Пройди через логические шаги рассуждений
-   - Сделай выводы на основе найденной информации
-
-2. ОТВЕТ:
-   - Дай четкий и полный ответ на русском языке
-   - Используй конкретные данные и цифры из отчета
-   - Укажи номера страниц при цитировании
-
-3. УВЕРЕННОСТЬ:
-   - Оцени от 0 до 1, насколько уверен в ответе
-   - Учитывай полноту и качество найденной информации
-
-4. ИСТОЧНИКИ:
-   - Для каждого использованного источника укажи релевантность (0-1)
-   - Кратко опиши содержимое
-
-Отвечай ТОЛЬКО в формате JSON согласно схеме. Все тексты на русском языке."""
+Отвечай строго JSON со следующими полями:
+
+{{
+  "thinking": {{
+    "question_analysis": "<анализ вопроса>",
+    "information_found": "<что найдено в источниках>",
+    "reasoning_steps": ["<шаг 1>", "<шаг 2>", "..."],
+    "conclusion": "<краткий вывод>"
+  }},
+  "answer": "<основной ответ на русском языке>",
+  "confidence": <число от 0 до 1>,
+  "sources": [
+    {{
+      "page": <номер страницы>,
+      "relevance_score": <0–1>,
+      "content_preview": "<превью текста>"
+    }},
+    …
+  ]
+}}"""
             
             response = self.client.chat.completions.create(
                 model=self.generation_model,
@@ -393,16 +392,11 @@ class VectorRAGSystem:
             print("Raw JSON response:", json_response)
             
             # Парсим и валидируем JSON
-            try:
-                parsed_response = json.loads(json_response)
-                validated_response = FinancialAnswer(**parsed_response)
-                return self._format_structured_response(validated_response)
-            except Exception as parse_error:
-                print(f"⚠️ Ошибка парсинга JSON: {parse_error}")
-                return self._generate_simple_answer(query, context)
-                
+            parsed = json.loads(json_response)
+            validated = FinancialAnswer(**parsed)
+            return self._format_structured_response(validated)
         except Exception as e:
-            print(f"⚠️ Ошибка структурированной генерации: {e}")
+            print(f"⚠️ Ошибка в _generate_structured_answer: {e}")
             return self._generate_simple_answer(query, context)
     
     def _generate_simple_answer(self, query: str, context: str) -> str: