sync from accepted repo: agent_app.py

agent_app.py

@@ -6,25 +6,28 @@ import os
 from langchain.agents import create_agent
 from langchain_ollama import ChatOllama
 
-try:
+from rag_tools import add_to_knowledge_base, search_knowledge_base
-    from rag_tools import add_to_knowledge_base, search_knowledge_base
-except ModuleNotFoundError:
-    from .rag_tools import add_to_knowledge_base, search_knowledge_base
 
 LLM_MODEL = os.getenv("OLLAMA_LLM_MODEL", "llama3")
 OLLAMA_BASE_URL = os.getenv("OLLAMA_BASE_URL", "http://localhost:11434")
 
 SYSTEM_PROMPT = """\
 Ты AI-ассистент с доступом к локальной базе знаний (RAG).
-Перед ответом на фактические вопросы используй search_knowledge_base.
+
-Если пользователь просит сохранить информацию — вызывай add_to_knowledge_base.
+Правила:
-Если в базе нет данных — честно скажи об этом.
+1. Перед ответом на фактические вопросы используй search_knowledge_base.
-Отвечай на русском языке, кратко и по делу.
+2. Если пользователь просит сохранить информацию — вызывай add_to_knowledge_base.
+3. Если в базе нет данных — честно скажи об этом.
+4. Отвечай на русском языке, кратко и по делу.
 """
 
 
 def build_llm() -> ChatOllama:
-    return ChatOllama(model=LLM_MODEL, base_url=OLLAMA_BASE_URL, temperature=0.2)
+    return ChatOllama(
+        model=LLM_MODEL,
+        base_url=OLLAMA_BASE_URL,
+        temperature=0.2,
+    )
 
 
 def build_agent():