research-agent-plugin/scripts/research_llm_utils.py

#!/usr/bin/env python3
"""
Общие утилиты для research-скриптов — retry, валидация, промпты.

Использование:
    from research_llm_utils import llm_call_safe, validate_report, REASON_FIRST_PREFIX
"""

import json
import os
import re
import time
import sys

import requests

# ─── Настройки (из env) ────────────────────────────────────────────────────────

LLM_URL = os.environ.get("LLM_URL", "http://192.168.1.152:8080/v1/chat/completions")
LLM_MODEL = os.environ.get("LLM_MODEL", "qwen3.6:27b")
LLM_TEMPERATURE = 0.7
LLM_MAX_RETRIES = 2

# ─── Префикс «Reason First» для системных промптов ────────────────────────────
# Добавляется в начало system message. Заставляет локальную LLM думать
# перед ответом — критично для качества синтеза.

REASON_FIRST_PREFIX = (
    "Сначала прочитай и проанализируй ВСЕ источники. "
    "Отметь противоречия между ними. "
    "Затем составь ответ, привязывая каждый факт к источнику [N]. "
    "После ответа проверь: все ли [N] из текста есть в блоке Источники.\n\n"
)

# ─── LLM Call с retry ──────────────────────────────────────────────────────────

def llm_call_raw(system, user, max_tokens=2048, temperature=None, model=None):
    """Одиночный вызов LLM. Возвращает текст или None."""
    if temperature is None:
        temperature = LLM_TEMPERATURE
    if model is None:
        model = LLM_MODEL

    payload = {
        "model": model,
        "messages": [
            {"role": "system", "content": system},
            {"role": "user", "content": user},
        ],
        "max_tokens": max_tokens,
        "temperature": temperature,
        "stream": False,
    }

    try:
        resp = requests.post(LLM_URL, json=payload, timeout=300)
        resp.raise_for_status()
        data = resp.json()
        msg = data.get("choices", [{}])[0].get("message", {})
        content = msg.get("content", "").strip()
        if not content:
            # Qwen3.6 thinking variant — вывод в reasoning_content
            content = msg.get("reasoning_content", "").strip()
        if not content:
            return None
        return content
    except requests.exceptions.Timeout:
        log("LLM timeout after 300s")
        return None
    except requests.exceptions.HTTPError as e:
        log(f"LLM HTTP {e.response.status_code if e.response else '?'}: {str(e)[:200]}")
        return None
    except (KeyError, json.JSONDecodeError) as e:
        log(f"LLM parse error: {e}")
        return None
    except Exception as e:
        log(f"LLM error: {type(e).__name__}: {e}")
        return None


def llm_call_safe(system, user, max_tokens=2048, temperature=None, model=None):
    """
    Вызов LLM с retry и fallback.
    - 2 попытки с задержкой 2s/4s
    - При полном отказе: возвращает текст ошибки вместо None
    """
    for attempt in range(LLM_MAX_RETRIES):
        result = llm_call_raw(system, user, max_tokens, temperature, model)
        if result:
            return result
        delay = 2 * (attempt + 1)
        log(f"LLM retry {attempt + 1}/{LLM_MAX_RETRIES} через {delay}s...")
        time.sleep(delay)

    # Fallback — возвращаем сообщение об ошибке, а не None
    return (
        "⚠️ Не удалось синтезировать отчёт — LLM недоступен. "
        "Ниже приведены собранные источники без анализа."
    )


# ─── Валидация отчёта ──────────────────────────────────────────────────────────

def validate_report(text):
    """
    Проверяет отчёт на:
    - Наличие inline-цитат [N]
    - Наличие блока «Источники» / «Sources»
    - Минимальную длину

    Возвращает (is_valid, list_of_warnings).
    """
    warnings = []

    if not text or len(text) < 100:
        warnings.append("Слишком короткий ответ (< 100 символов)")
        return False, warnings

    # Проверка цитат [N]
    has_citations = bool(re.search(r'\[\d+\]', text))
    if not has_citations:
        warnings.append("Отсутствуют inline-цитаты [N]")

    # Проверка блока источников
    has_sources = bool(re.search(r'(?:###?\s*)?Источники|Sources', text))
    if not has_sources:
        warnings.append("Отсутствует блок «Источники» / «Sources»")

    # Проверка на явные ошибки LLM
    if "я не могу" in text.lower() or "i cannot" in text.lower():
        warnings.append("LLM отказалась отвечать (refusal detected)")

    is_valid = len(warnings) == 0
    return is_valid, warnings


def validate_and_warn(text):
    """
    Валидирует отчёт и добавляет warnings в конец если проблемы.
    Возвращает (текст с warnings, is_clean).
    """
    is_valid, warnings = validate_report(text)
    if is_valid:
        return text, True

    warn_text = "\n\n---\n⚠️ **Предупреждения валидации:**\n"
    for w in warnings:
        warn_text += f"- {w}\n"
    return text + warn_text, False


# ─── Логирование ───────────────────────────────────────────────────────────────

def log(msg):
    """Лог в stderr — не мешает выводу отчёта в stdout."""
    print(f"[research] {msg}", file=sys.stderr)


# ─── HTTP helpers ──────────────────────────────────────────────────────────────

USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36"

SESSION = None

def get_session():
    """Ленивая сессия requests с таймаутами."""
    global SESSION
    if SESSION is None:
        SESSION = requests.Session()
        SESSION.headers.update({"User-Agent": USER_AGENT})
    return SESSION


def fetch_url(url, timeout=15):
    """GET запрос с возвратом текста или None."""
    try:
        resp = get_session().get(url, timeout=timeout, allow_redirects=True)
        resp.raise_for_status()
        return resp.text
    except Exception:
        return None


# ─── Патчинг глобальных настроек ───────────────────────────────────────────────

def apply_cli_overrides(model=None, temperature=None):
    """Применить переопределения из CLI-аргументов к глобальным переменным."""
    global LLM_MODEL, LLM_TEMPERATURE
    if model:
        LLM_MODEL = model
    if temperature is not None:
        LLM_TEMPERATURE = temperature