File size: 17,167 Bytes
4e285d0
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
"""
Расширенный клиент Supabase с поддержкой векторного поиска и embeddings
"""

import os
import json
import requests
import torch
from typing import List, Dict, Optional, Any
from datetime import datetime
from dotenv import load_dotenv

# Загружаем переменные окружения
load_dotenv()

SUPABASE_URL = os.getenv("SUPABASE_URL")
SUPABASE_KEY = os.getenv("SUPABASE_KEY")

SUPABASE_ENABLED = bool(SUPABASE_URL and SUPABASE_KEY)


class SupabaseEmbeddings:
    """Генерация embeddings с помощью ruBERT"""

    def __init__(self):
        self.tokenizer = None
        self.model = None
        self._loaded = False

    def load_model(self):
        """Загрузка модели ruBERT"""
        if self._loaded:
            return

        try:
            from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
            print("Загрузка ruBERT для embeddings...")
            self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DeepPavlov/rubert-base-cased")
            self.model = AutoModel.from_pretrained("DeepPavlov/rubert-base-cased")
            self.model.eval()
            self._loaded = True
            print("[OK] ruBERT загружен")
        except Exception as e:
            print(f"[WARN] ruBERT не загружен: {e}")

    def get_embedding(self, text: str, max_length: int = 512) -> Optional[List[float]]:
        """Получение векторного представления текста"""
        if not self._loaded:
            self.load_model()

        if not self._loaded:
            return None

        try:
            inputs = self.tokenizer(
                text,
                return_tensors="pt",
                truncation=True,
                max_length=max_length,
                padding=True
            )

            with torch.no_grad():
                outputs = self.model(**inputs)

            # Mean pooling
            token_embeddings = outputs.last_hidden_state
            attention_mask = inputs["attention_mask"]
            mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
            embedding = torch.sum(token_embeddings * mask_expanded, 1) / torch.clamp(mask_expanded.sum(1), min=1e-9)

            # Нормализация
            embedding = torch.nn.functional.normalize(embedding, p=2, dim=1)

            return embedding[0].tolist()

        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] Ошибка генерации embeddings: {e}")
            return None


class SupabaseClient:
    """Расширенный клиент Supabase с векторным поиском"""

    def __init__(self):
        self.embeddings = SupabaseEmbeddings()
        self.session = requests.Session()

        if SUPABASE_ENABLED:
            print(f"[OK] Supabase подключен: {SUPABASE_URL}")
        else:
            print("[WARN] Supabase не настроен")

    # ============================================================
    # CRUD ОПЕРАЦИИ
    # ============================================================

    def create_task(self, task_data: Dict) -> Optional[int]:
        """Создание задания"""
        if not SUPABASE_ENABLED:
            return None

        try:
            url = f"{SUPABASE_URL}/rest/v1/tasks"
            headers = self._get_headers()

            # Генерируем embeddings для контента
            content_text = f"{task_data.get('condition', '')} {task_data.get('content', '')}"
            embedding = self.embeddings.get_embedding(content_text)

            if embedding:
                task_data['embeddings'] = json.dumps(embedding)

            # Извлекаем ключевые слова
            if 'keywords' not in task_data:
                task_data['keywords'] = self._extract_keywords(content_text)

            response = self.session.post(url, headers=headers, json=task_data, timeout=10)

            if response.status_code in [200, 201]:
                result = response.json()
                if result:
                    return result[0].get("id")

            print(f"[ERROR] Ошибка создания: {response.status_code}")
            return None

        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] Ошибка: {e}")
            return None

    def get_task(self, task_id: str) -> Optional[Dict]:
        """Получение задания по ID"""
        if not SUPABASE_ENABLED:
            return None

        try:
            url = f"{SUPABASE_URL}/rest/v1/tasks?task_id=eq.{task_id}"
            headers = self._get_headers()

            response = self.session.get(url, headers=headers, timeout=10)

            if response.status_code == 200:
                tasks = response.json()
                return tasks[0] if tasks else None

            return None

        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] Ошибка: {e}")
            return None

    def get_tasks(
        self,
        topic: Optional[str] = None,
        limit: int = 100,
        offset: int = 0
    ) -> List[Dict]:
        """Получение списка заданий с фильтрацией"""
        if not SUPABASE_ENABLED:
            return []

        try:
            url = f"{SUPABASE_URL}/rest/v1/tasks?limit={limit}&offset={offset}"
            headers = self._get_headers()

            if topic:
                url += f"&topic=eq.{topic}"

            response = self.session.get(url, headers=headers, timeout=10)

            if response.status_code == 200:
                return response.json()

            return []

        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] Ошибка: {e}")
            return []

    def update_task(self, task_id: str, updates: Dict) -> bool:
        """Обновление задания"""
        if not SUPABASE_ENABLED:
            return False

        try:
            url = f"{SUPABASE_URL}/rest/v1/tasks?task_id=eq.{task_id}"
            headers = self._get_headers()

            response = self.session.patch(url, headers=headers, json=updates, timeout=10)

            return response.status_code in [200, 204]

        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] Ошибка: {e}")
            return False

    def delete_task(self, task_id: str) -> bool:
        """Удаление задания"""
        if not SUPABASE_ENABLED:
            return False

        try:
            url = f"{SUPABASE_URL}/rest/v1/tasks?task_id=eq.{task_id}"
            headers = self._get_headers()

            response = self.session.delete(url, headers=headers, timeout=10)

            return response.status_code in [200, 204]

        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] Ошибка: {e}")
            return False

    # ============================================================
    # ВЕКТОРНЫЙ ПОИСК
    # ============================================================

    def search_similar_tasks(
        self,
        query_text: str,
        threshold: float = 0.7,
        limit: int = 10
    ) -> List[Dict]:
        """Поиск похожих заданий с помощью векторного поиска"""
        if not SUPABASE_ENABLED:
            return []

        # Генерируем embeddings для запроса
        query_embedding = self.embeddings.get_embedding(query_text)

        if not query_embedding:
            # Fallback: текстовый поиск
            return self._text_search(query_text, limit)

        try:
            # Используем RPC функцию для векторного поиска
            url = f"{SUPABASE_URL}/rest/v1/rpc/find_similar_tasks"
            headers = self._get_headers()

            payload = {
                "search_text": query_text,
                "match_threshold": threshold,
                "match_count": limit
            }

            response = self.session.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=10)

            if response.status_code == 200:
                return response.json()

            return []

        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] Ошибка векторного поиска: {e}")
            return self._text_search(query_text, limit)

    def _text_search(self, query: str, limit: int = 10) -> List[Dict]:
        """Текстовый поиск (fallback)"""
        if not SUPABASE_ENABLED:
            return []

        try:
            # Поиск по ключевым словам и теме
            url = f"{SUPABASE_URL}/rest/v1/tasks?or=(topic.ilike.%{query}%,condition.ilike.%{query}%)&limit={limit}"
            headers = self._get_headers()

            response = self.session.get(url, headers=headers, timeout=10)

            if response.status_code == 200:
                return response.json()

            return []

        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] Ошибка текстового поиска: {e}")
            return []

    # ============================================================
    # МАССОВЫЕ ОПЕРАЦИИ
    # ============================================================

    def save_tasks_batch(self, tasks: List[Dict]) -> Dict:
        """Массовое сохранение заданий"""
        if not SUPABASE_ENABLED:
            return {"saved": 0, "failed": 0, "total": len(tasks), "error": "Supabase не подключен"}

        stats = {"saved": 0, "failed": 0, "total": len(tasks)}

        print(f"\nСохранение {len(tasks)} заданий в Supabase...")

        for i, task in enumerate(tasks, 1):
            print(f"  [{i}/{len(tasks)}]")
            result = self.create_task(task)
            if result:
                stats["saved"] += 1
            else:
                stats["failed"] += 1

        print(f"\n[OK] Сохранено: {stats['saved']}, Ошибок: {stats['failed']}")

        return stats

    # ============================================================
    # АНАЛИТИКА
    # ============================================================

    def get_topic_stats(self) -> List[Dict]:
        """Статистика по темам"""
        if not SUPABASE_ENABLED:
            return []

        try:
            url = f"{SUPABASE_URL}/rest/v1/rpc/get_topic_stats"
            headers = self._get_headers()

            response = self.session.post(url, headers=headers, json={}, timeout=10)

            if response.status_code == 200:
                return response.json()

            return []

        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] Ошибка статистики: {e}")
            return []

    def get_random_tasks(self, topic: Optional[str] = None, limit: int = 10) -> List[Dict]:
        """Получение случайных заданий"""
        if not SUPABASE_ENABLED:
            return []

        try:
            url = f"{SUPABASE_URL}/rest/v1/rpc/get_random_tasks"
            headers = self._get_headers()

            payload = {"limit_count": limit}
            if topic:
                payload["topic_filter"] = topic

            response = self.session.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=10)

            if response.status_code == 200:
                return response.json()

            return []

        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] Ошибка: {e}")
            return []

    # ============================================================
    # УТИЛИТЫ
    # ============================================================

    def _get_headers(self) -> Dict:
        """Получение заголовков для API запросов"""
        return {
            "apikey": SUPABASE_KEY,
            "Authorization": f"Bearer {SUPABASE_KEY}",
            "Content-Type": "application/json",
            "Prefer": "return=representation"
        }

    def _extract_keywords(self, text: str, max_keywords: int = 10) -> List[str]:
        """Извлечение ключевых слов (простая реализация)"""
        # Стоп-слова для русского языка
        stop_words = {
            'и', 'в', 'во', 'не', 'что', 'он', 'на', 'я', 'с', 'со', 'как', 'а', 'то',
            'все', 'она', 'так', 'его', 'но', 'да', 'ты', 'к', 'у', 'же', 'вы', 'за',
            'бы', 'по', 'только', 'ее', 'мне', 'было', 'вот', 'от', 'меня', 'еще',
            'нет', 'о', 'из', 'ему', 'теперь', 'когда', 'даже', 'ну', 'вдруг', 'ли',
            'если', 'уже', 'или', 'ни', 'быть', 'был', 'него', 'до', 'вас', 'нибудь',
            'опять', 'уж', 'вам', 'вед', 'пусть', 'тогда', 'кто', 'этой', 'того',
            'потому', 'этот', 'какой', 'совсем', 'ним', 'здесь', 'этом', 'один',
            'почти', 'мой', 'тем', 'чтобы', 'нее', 'сейчас', 'были', 'куда', 'зачем',
            'всех', 'никогда', 'можно', 'при', 'наконец', 'два', 'об', 'другой',
            'хоть', 'после', 'над', 'больше', 'тот', 'через', 'эти', 'нас', 'про',
            'всего', 'них', 'какая', 'много', 'разве', 'три', 'эту', 'моя', 'впрочем',
            'хорошо', 'у', 'для', 'че', 'лет', 'который', 'правда', 'место', 'слово'
        }

        words = text.lower().split()
        keywords = []

        for word in words:
            # Очищаем от знаков препинания
            word = ''.join(c for c in word if c.isalpha())

            if len(word) > 3 and word not in stop_words and word not in keywords:
                keywords.append(word)

            if len(keywords) >= max_keywords:
                break

        return keywords

    def test_connection(self) -> bool:
        """Проверка подключения"""
        if not SUPABASE_ENABLED:
            return False

        try:
            url = f"{SUPABASE_URL}/rest/v1/tasks?limit=1"
            headers = self._get_headers()

            response = self.session.get(url, headers=headers, timeout=10)

            return response.status_code == 200

        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] Ошибка подключения: {e}")
            return False


# ============================================================
# ДЕКОРАТОР ДЛЯ АСИНХРОННОЙ ОЧЕРЕДИ
# ============================================================

class EmbeddingsQueue:
    """Очередь для асинхронной генерации embeddings"""

    def __init__(self, supabase_client: SupabaseClient):
        self.client = supabase_client

    def enqueue(self, task_id: str, text: str) -> bool:
        """Добавление задачи в очередь"""
        if not SUPABASE_ENABLED:
            return False

        try:
            url = f"{SUPABASE_URL}/rest/v1/rpc/pgmq_send"
            headers = self.client._get_headers()

            payload = {
                "queue_name": "embeddings_queue",
                "message": {
                    "task_id": task_id,
                    "text": text,
                    "created_at": datetime.now().isoformat()
                }
            }

            response = self.client.session.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=10)

            return response.status_code in [200, 201]

        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] Ошибка очереди: {e}")
            return False


# ============================================================
# ЗАПУСК
# ============================================================

if __name__ == "__main__":
    print("="*60)
    print("Тестирование Supabase клиента")
    print("="*60)

    client = SupabaseClient()

    if client.test_connection():
        print("\n[OK] Подключение к Supabase успешно!")

        # Тест получения заданий
        tasks = client.get_tasks(limit=5)
        print(f"\nПолучено заданий: {len(tasks)}")

        # Тест статистики
        stats = client.get_topic_stats()
        print(f"\nСтатистика по темам: {stats}")

        # Тест векторного поиска
        similar = client.search_similar_tasks("орфография корни слов", limit=3)
        print(f"\nПохожие задания: {len(similar)}")

    else:
        print("\n[WARN] Supabase не подключен")
        print("Настройте переменные окружения:")
        print("  SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co")
        print("  SUPABASE_KEY=your-anon-key")