114 lines
4.0 KiB
Python
114 lines
4.0 KiB
Python
"""Сырой текст задания → плоская карточка (LangChain structured output)."""
|
|
from __future__ import annotations
|
|
|
|
import os
|
|
import sys
|
|
|
|
from dotenv import load_dotenv
|
|
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
|
|
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
|
|
from langchain_openai import ChatOpenAI
|
|
from pydantic import BaseModel, Field
|
|
|
|
load_dotenv()
|
|
|
|
BROJS_INFERENCE_URL = "https://platform.brojs.ru/jrnl-bh/api/inference/v1"
|
|
DEFAULT_MODEL = "openai/gpt-oss-20b:free"
|
|
|
|
DEFAULT_INPUT = (
|
|
"Сдайте к пятнице мини-отчёт по LangChain: 2 страницы, упор на агентов. "
|
|
"Оценка: за полноту и за пример кода."
|
|
)
|
|
|
|
|
|
class AssignmentCard(BaseModel):
|
|
"""Плоская карточка задания из одной формулировки."""
|
|
|
|
title: str = Field(description="Краткий заголовок задания")
|
|
subject: str = Field(description="Предмет или тема (например LangChain, Python)")
|
|
deadline_hint: str = Field(
|
|
description="Срок в свободной форме (например «к пятнице», «до 20 марта»)"
|
|
)
|
|
deliverable_type: str = Field(
|
|
description="Что нужно сдать: отчёт, код, презентация и т.п."
|
|
)
|
|
grading_hints: list[str] = Field(
|
|
description="Список критериев или упоминаний про оценку"
|
|
)
|
|
|
|
|
|
def _api_key() -> str:
|
|
return (
|
|
os.getenv("OPENAI_API_KEY")
|
|
or os.getenv("JOURNAL_MCP_PAT")
|
|
or os.getenv("JOURNAL_TOKEN")
|
|
or ""
|
|
)
|
|
|
|
|
|
def _base_url() -> str:
|
|
if os.getenv("OPENAI_BASE_URL"):
|
|
return os.environ["OPENAI_BASE_URL"]
|
|
if os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
|
|
return os.getenv("OPENROUTER_BASE_URL", "https://openrouter.ai/api/v1")
|
|
return BROJS_INFERENCE_URL
|
|
|
|
|
|
def _model() -> str:
|
|
return os.getenv("OPENAI_MODEL") or os.getenv("OPENROUTER_MODEL") or DEFAULT_MODEL
|
|
|
|
|
|
def build_chain():
|
|
"""Цепочка prompt | llm | parser — точка входа для автопроверки."""
|
|
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=AssignmentCard)
|
|
prompt = PromptTemplate(
|
|
template=(
|
|
"Ты модуль разбора учебных заданий. Из одной формулировки преподавателя "
|
|
"извлеки поля карточки. Не задавай уточняющих вопросов — только структурированный ответ.\n\n"
|
|
"Формулировка задания:\n{assignment_text}\n\n"
|
|
"{format_instructions}"
|
|
),
|
|
input_variables=["assignment_text"],
|
|
partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
|
|
)
|
|
llm = ChatOpenAI(
|
|
model=_model(),
|
|
base_url=_base_url(),
|
|
api_key=_api_key(),
|
|
temperature=0.0,
|
|
)
|
|
return prompt | llm | parser
|
|
|
|
|
|
def parse_assignment_text(assignment_text: str) -> AssignmentCard:
|
|
return build_chain().invoke({"assignment_text": assignment_text})
|
|
|
|
|
|
def human_summary(card: AssignmentCard) -> str:
|
|
"""Краткая человекочитаемая сводка."""
|
|
hints = ", ".join(card.grading_hints) if card.grading_hints else "—"
|
|
return (
|
|
f"Заголовок: {card.title}\n"
|
|
f"Тема: {card.subject}\n"
|
|
f"Срок: {card.deadline_hint}\n"
|
|
f"Что сдать: {card.deliverable_type}\n"
|
|
f"Оценка (подсказки): {hints}"
|
|
)
|
|
|
|
|
|
def main() -> None:
|
|
assignment_text = " ".join(sys.argv[1:]).strip() or DEFAULT_INPUT
|
|
card = parse_assignment_text(assignment_text)
|
|
|
|
print("=== Валидированный объект (model_dump) ===")
|
|
dumped = card.model_dump()
|
|
for key, value in dumped.items():
|
|
print(f"{key}: {value!r}")
|
|
|
|
print("\n=== Краткая сводка ===")
|
|
print(human_summary(card))
|
|
|
|
|
|
if __name__ == "__main__":
|
|
main()
|