Files
New-planet-api/new-planet-backend/app/services/gigachat_service.py

177 lines
8.2 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
import os
import aiohttp
import base64
import uuid
import time
from urllib.parse import urlencode
from typing import Optional, List, Dict, Any
from app.core.config import settings
from app.services.ai_agent_client import ai_agent_client
class GigaChatService:
"""
Сервис для работы с GigaChat через внешний AI-agent сервис.
Все запросы к GigaChat теперь проходят через внешний сервис.
"""
def __init__(self):
self.access_token: Optional[str] = None
self.token_expires_at: Optional[float] = None
async def _get_token(self) -> str:
"""
Получить OAuth токен.
ВНИМАНИЕ: Этот метод больше не используется, так как все запросы
к GigaChat теперь проходят через внешний AI-agent сервис.
Метод оставлен для возможной обратной совместимости.
"""
# Проверяем, не истек ли токен (оставляем запас 60 секунд)
if self.access_token and self.token_expires_at:
if time.time() < (self.token_expires_at - 60):
return self.access_token
# Проверяем наличие credentials
client_id = os.getenv("GIGACHAT_CLIENT_ID")
client_secret = os.getenv("GIGACHAT_CLIENT_SECRET")
if not client_id or not client_secret:
raise Exception(
"GigaChat credentials not configured. "
"Please set GIGACHAT_CLIENT_ID and GIGACHAT_CLIENT_SECRET in .env file"
)
# Формируем credentials и кодируем в Base64 с явным указанием UTF-8
credentials = f"{client_id}:{client_secret}".strip().encode('utf-8') # Обрезаем лишние символы
encoded_credentials = base64.b64encode(credentials).decode('utf-8')
headers = {
"Authorization": f"Basic {encoded_credentials}",
"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",
"Accept": "application/json",
"RqUID": str(uuid.uuid4())
}
# Правильно кодируем данные формы (как в рабочем примере)
form_data = {
"grant_type": "client_credentials",
"scope": "GIGACHAT_API_PERS"
}
# Отключаем проверку SSL (только для разработки!)
# Используем ssl=False для полного отключения проверки сертификата
connector = aiohttp.TCPConnector(ssl=False)
async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
async with session.post(
os.getenv("GIGACHAT_BASE_URL"),
headers=headers,
data=form_data
) as response:
if response.status != 200:
# Получаем детали ошибки из ответа
try:
error_body = await response.text()
# Пытаемся распарсить как JSON, если не получается - возвращаем текст
try:
error_json = await response.json()
error_detail = error_json.get("error_description") or error_json.get("error") or str(error_json)
except:
error_detail = error_body
except:
error_detail = "No error details available"
raise Exception(
f"Failed to get token: HTTP {response.status}. "
f"Error details: {error_detail}. "
f"Check your GIGACHAT_CLIENT_ID and GIGACHAT_CLIENT_SECRET_2 in .env file"
)
result = await response.json()
self.access_token = result.get("access_token")
if not self.access_token:
raise Exception(f"Token not found in response: {result}")
# Обрабатываем время истечения токена (может быть expires_at или expires_in)
expires_at = result.get("expires_at")
expires_in = result.get("expires_in")
if expires_at:
# expires_at может быть timestamp или количество секунд
if expires_at > 1000000000: # Это timestamp
self.token_expires_at = expires_at
else: # Это количество секунд
self.token_expires_at = time.time() + expires_at
elif expires_in:
# expires_in - это всегда количество секунд до истечения
self.token_expires_at = time.time() + expires_in
else:
# По умолчанию 30 минут (1800 секунд)
self.token_expires_at = time.time() + 1800
return self.access_token
async def chat(
self,
message: str,
context: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
model: str = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
Отправить сообщение в GigaChat через внешний AI-agent сервис.
Сохраняет обратную совместимость с форматом ответа GigaChat API.
"""
try:
# Используем внешний AI-agent сервис
result = await ai_agent_client.chat(
message=message,
conversation_id=None, # Если нужен conversation_id, его нужно передавать отдельно
context=context
)
# Преобразуем ответ AI-agent сервиса в формат, совместимый с GigaChat API
# Предполагаем, что ai_agent_client возвращает структуру ChatResponse или аналогичную
if "response" in result:
# Если ответ в формате ChatResponse, преобразуем в формат GigaChat
return {
"model": result.get("model", model or settings.GIGACHAT_MODEL_CHAT or "GigaChat"),
"choices": [{
"message": {
"role": "assistant",
"content": result["response"]
},
"finish_reason": "stop"
}],
"usage": {
"total_tokens": result.get("tokens_used", 0),
"prompt_tokens": 0,
"completion_tokens": result.get("tokens_used", 0)
}
}
else:
# Если ответ уже в формате GigaChat, возвращаем как есть
return result
except Exception as e:
# Если внешний сервис недоступен, пробрасываем ошибку
raise Exception(f"AI-agent service error: {str(e)}")
async def generate_text(
self,
prompt: str,
model: str = None
) -> str:
"""
Генерация текста по промпту через внешний AI-agent сервис.
"""
try:
# Используем метод generate_text из ai_agent_client
response_text = await ai_agent_client.generate_text(prompt=prompt, model=model)
return response_text
except Exception as e:
# Если произошла ошибка, пробрасываем её
raise Exception(f"AI-agent service error: {str(e)}")
gigachat_service = GigaChatService()