Human-in-the-Loop через middleware: agent.py

This commit is contained in:
2026-05-27 10:49:56 +00:00
parent aa9ba1750f
commit 3d822df232
@@ -0,0 +1,136 @@
import os
import logging
from typing import Any, Dict, List
from langchain_ollama import OllamaEmbeddings, ChatOllama
from langchain_qdrant import QdrantStore
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
# Настройка логирования
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s",
)
logger = logging.getLogger(__name__)
# Конфигурация подключения к Qdrant
QDRANT_URL = os.getenv("QDRANT_URL", "http://localhost:6333")
COLLECTION_NAME = os.getenv("QDRANT_COLLECTION", "knowledge_base")
# Инициализация эмбеддингов и модели Ollama
try:
embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")
except Exception as e:
logger.exception("Не удалось подключиться к Ollama Embeddings: %s", e)
raise
try:
llm = ChatOllama(model="llama3")
except Exception as e:
logger.exception("Не удалось подключиться к Ollama LLM: %s", e)
raise
# Инициализация хранилища Qdrant
try:
qdrant_store = QdrantStore(
url=QDRANT_URL,
collection_name=COLLECTION_NAME,
embeddings=embeddings,
)
except Exception as e:
logger.exception("Не удалось подключиться к Qdrant: %s", e)
raise
# ==========================
# Middleware для обработки ошибок и логирования
# ==========================
def middleware(func):
"""
Декоратор, который оборачивает функцию в try/except,
логирует входные параметры и результат.
"""
def wrapper(*args, **kwargs):
func_name = func.__name__
logger.debug("Вызов %s с args=%s kwargs=%s", func_name, args, kwargs)
try:
result = func(*args, **kwargs)
logger.debug("Результат %s: %s", func_name, result)
return result
except Exception as exc:
logger.exception("Ошибка в %s: %s", func_name, exc)
raise
return wrapper
# ==========================
# RAG инструменты
# ==========================
@middleware
def search_knowledge_base(query: str) -> List[Document]:
"""
Поиск релевантных документов в Qdrant.
Возвращает список Document с полями content и metadata.
"""
if not query:
raise ValueError("Запрос не может быть пустым")
try:
docs = qdrant_store.similarity_search(query, k=5)
logger.info("Найдено %d документов по запросу '%s'", len(docs), query)
return docs
except Exception as exc:
logger.exception("Ошибка при поиске: %s", exc)
raise
@middleware
def add_to_knowledge_base(content: str, metadata: Dict[str, Any] | None = None) -> None:
"""
Добавляет новый документ в Qdrant.
content – текст документа,
metadata – произвольные метаданные (может быть None).
"""
if not content:
raise ValueError("Содержимое не может быть пустым")
try:
doc = Document(page_content=content, metadata=metadata or {})
qdrant_store.add_documents([doc])
logger.info("Документ добавлен в коллекцию '%s'", COLLECTION_NAME)
except Exception as exc:
logger.exception("Ошибка при добавлении документа: %s", exc)
raise
# ==========================
# Пример использования (можно использовать как тесты)
# ==========================
if __name__ == "__main__":
# Минимальный набор unit‑тестов
import unittest
class TestAgent(unittest.TestCase):
def test_add_and_search(self):
test_content = "Тестовый документ для проверки RAG."
test_metadata = {"source": "unit_test"}
# Добавляем документ
add_to_knowledge_base(test_content, test_metadata)
# Ищем по ключевому слову
results = search_knowledge_base("тестовый")
self.assertTrue(any(test_content in doc.page_content for doc in results))
def test_empty_query(self):
with self.assertRaises(ValueError):
search_knowledge_base("")
def test_empty_content(self):
with self.assertRaises(ValueError):
add_to_knowledge_base("")
unittest.main(argv=["first-arg-is-ignored"], exit=False)