# FAQ‑бот: ChromaDB + MCP‑tool

## 📖 Описание проекта
Этот проект реализует **FAQ‑бота**, который отвечает на вопросы по локальным конспектам курса и при необходимости обращается к внешнему *MCP‑подобному* инструменту (HTTP‑API).  
- **ChromaDB** хранит разрезанные фрагменты `.md` файлов из папки `data/`.  
- **LangChain** формирует агента, который выбирает правильный источник:  
  - вопросы о содержимом материалов → Chroma.  
  - вопросы о расписании / метаданных курса → MCP‑tool (`fetch_course_meta`).  

Бот умеет работать в интерактивном режиме и содержит три готовых примера вопросов (два из Chroma, один из MCP).

## 🚀 Установка зависимостей

```bash
# Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/your-org/faq-bot.git
cd faq-bot

# Создайте и активируйте виртуальное окружение (опционально)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate

# Установите зависимости
pip install langchain langchain-chroma langchain-ollama chromadb httpx python-dotenv
```

> **Важно** – для работы с embeddings понадобится модель `nomic-embed-text`.  
> ```bash
> ollama pull nomic-embed-text
> ```

## 📂 Структура проекта

```
faq-bot/
├── data/                # .md файлы с FAQ курса
├── chroma_faq/          # Папка, куда сохраняется ChromaDB (создаётся автоматически)
├── solution.py          # Основной скрипт бота
└── README.md            # Это файл
```

## 🛠️ Запуск

### 1. Загрузка FAQ в ChromaDB

```bash
python -c "from solution import load_faq_to_chroma; load_faq_to_chroma()"
```

> После выполнения появится папка `chroma_faq/` с сохранённой базой.

### 2. Запуск бота (интерактивный режим)

```bash
python solution.py
```

Бот предложит задать вопрос. Введите любой из трёх примеров:

| Пример | Ожидаемый источник |
|--------|--------------------|
| *Какова дата следующего занятия по теме "Машинное обучение"* | `mcp_meta` |
| *Что изучается в разделе 3 курса?* | `chroma` |
| *Кто является преподавателем курса?* | `chroma` |

### 3. Запуск отдельного вопроса из кода

```python
from solution import run_agent

# Пример запроса к Chroma
print(run_agent("Какие темы рассматриваются в разделе 2?"))

# Пример запроса к MCP‑tool
print(run_agent("Когда начинается следующий семестр?"))
```

## 📌 Пример использования

```bash
$ python solution.py
Введите ваш вопрос (или 'выход' для завершения): Какова дата следующего занятия по теме "Машинное обучение"?
Ответ: 15 сентября 2024 г. (пятница). source: mcp_meta
```

## 🧩 Что дальше?

- Добавить более сложные инструменты MCP‑стиля.
- Интегрировать с внешним API для реального расписания.
- Расширить набор `.md` файлов и улучшить чанкинг.

---

**Автор:** *Ваше имя*  
**Дата:** 2026‑06‑02