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

2026-05-28 09:09:57 +00:00
parent 73f601c59b
commit 9d7cbe0b65
1 changed files with 108 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,108 @@
+<|channel|>final code<|message|>import time
+from typing import Callable, Awaitable
+
+import uvicorn
+from fastapi import FastAPI, Request, Response, HTTPException
+from fastapi.middleware.base import BaseHTTPMiddleware
+from langchain.llms.openai import OpenAI
+from qdrant_client import QdrantClient
+from rich.console import Console
+
+# Консоль для красивого логирования
+console = Console()
+
+# Инициализация клиента Qdrant (предполагается, что он уже запущен)
+qdrant = QdrantClient(host="localhost", port=6333)
+
+# Инициализация LLM (замените на свой ключ API)
+llm = OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY")
+
+app = FastAPI(title="Human‑in‑the‑loop Middleware Demo")
+
+
+class HumanInLoopMiddleware(BaseHTTPMiddleware):
+    """
+    Middleware, который позволяет прерывать и возобновлять обработку запросов.
+    Если в заголовке `X-HITL-Interrupt` присутствует значение 'true',
+    запрос будет поставлен в очередь на паузу. При получении
+    запроса с заголовком `X-HITL-Resume` выполнение продолжается.
+    """
+
+    def __init__(self, app: FastAPI):
+        super().__init__(app)
+        # Очередь для хранения приостановленных запросов (id -> request data)
+        self.paused_requests = {}
+
+    async def dispatch(self, request: Request, call_next: Callable[[Request], Awaitable[Response]]) -> Response:
+        interrupt_flag = request.headers.get("X-HITL-Interrupt", "false").lower()
+        resume_flag = request.headers.get("X-HITL-Resume", "false").lower()
+
+        # Если запрос должен быть приостановлен
+        if interrupt_flag == "true":
+            req_id = str(time.time())
+            self.paused_requests[req_id] = {
+                "method": request.method,
+                "url": request.url.path,
+                "body": await request.body(),
+                "headers": dict(request.headers),
+            }
+            console.log(f"[yellow]Request {req_id} paused[/]")
+            return Response(content=f"Request paused with id: {req_id}", status_code=202)
+
+        # Если запрос должен возобновиться
+        if resume_flag == "true":
+            req_id = request.query_params.get("resume_id")
+            if not req_id or req_id not in self.paused_requests:
+                raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid or missing resume_id")
+
+            paused = self.paused_requests.pop(req_id)
+            console.log(f"[green]Resuming request {req_id}[/]")
+            # Создаём новый Request объект из сохранённых данных
+            new_request = Request(
+                scope={
+                    "type": "http",
+                    "method": paused["method"],
+                    "path": paused["url"],
+                    "headers": [(k.encode(), v.encode()) for k, v in paused["headers"].items()],
+                    "query_string": b"",
+                    "client": request.client,
+                    "server": request.scope.get("server"),
+                },
+                receive=lambda: {"type": "http.request", "body": paused["body"]},
+            )
+            return await call_next(new_request)
+
+        # Нормальная обработка
+        response = await call_next(request)
+        return response
+
+
+app.add_middleware(HumanInLoopMiddleware)
+
+
+@app.post("/process")
+async def process_endpoint(data: dict):
+    """
+    Пример эндпоинта, который использует LLM и Qdrant.
+    """
+    console.log("[blue]Processing request...[/]")
+    # Сохраняем запрос в Qdrant
+    qdrant.upsert(
+        collection_name="requests",
+        points=[
+            {
+                "id": str(time.time()),
+                "vector": [0.1, 0.2],  # placeholder vector
+                "payload": data,
+            }
+        ],
+    )
+    # Генерируем ответ через LLM
+    prompt = f"User asked: {data.get('question', '')}"
+    answer = llm(prompt)
+    console.log("[blue]LLM response generated[/]")
+    return {"answer": answer}
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)