Обновить solution.py
This commit is contained in:
+40
-26
@@ -2,8 +2,11 @@
|
||||
rag_agent.py — AI-агент с RAG-памятью на базе Ollama + Qdrant.
|
||||
|
||||
Стек: langchain-ollama, langchain-qdrant, langgraph, qdrant-client, rich
|
||||
Установка: pip install langchain langchain-core langchain-ollama langchain-qdrant
|
||||
langchain-text-splitters langgraph qdrant-client rich
|
||||
Установка:
|
||||
ollama pull llama3
|
||||
ollama pull nomic-embed-text
|
||||
pip install langchain langchain-core langchain-ollama langchain-qdrant \
|
||||
langchain-text-splitters langgraph qdrant-client rich
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
@@ -15,7 +18,7 @@ from langchain_qdrant import QdrantVectorStore
|
||||
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
|
||||
from langchain_core.tools import tool
|
||||
from langchain_core.documents import Document
|
||||
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
|
||||
from langgraph.prebuilt import create_react_agent as create_agent # алиас
|
||||
from qdrant_client import QdrantClient as _QdrantClient
|
||||
from qdrant_client.http.models import Distance, VectorParams
|
||||
|
||||
@@ -23,11 +26,11 @@ from qdrant_client.http.models import Distance, VectorParams
|
||||
# Конфигурация
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
QDRANT_HOST = os.getenv("QDRANT_HOST", "localhost")
|
||||
QDRANT_PORT = int(os.getenv("QDRANT_PORT", "6333"))
|
||||
COLLECTION_NAME = os.getenv("QDRANT_COLLECTION", "rag_collection")
|
||||
EMBEDDING_MODEL = os.getenv("EMBEDDING_MODEL", "nomic-embed-text")
|
||||
LLM_MODEL = os.getenv("LLM_MODEL", "llama3")
|
||||
QDRANT_HOST = os.getenv("QDRANT_HOST", "localhost")
|
||||
QDRANT_PORT = int(os.getenv("QDRANT_PORT", "6333"))
|
||||
COLLECTION_NAME = os.getenv("QDRANT_COLLECTION", "rag_collection")
|
||||
EMBEDDING_MODEL = os.getenv("EMBEDDING_MODEL", "nomic-embed-text")
|
||||
LLM_MODEL = os.getenv("LLM_MODEL", "llama3")
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Векторное хранилище (Qdrant + Ollama-эмбеддинги)
|
||||
@@ -65,7 +68,7 @@ class RagVectorStore:
|
||||
|
||||
def search(self, query: str, k: int = 5) -> List[tuple]:
|
||||
# similarity_search_with_relevance_scores возвращает score в [0..1],
|
||||
# где 1.0 = максимальная релевантность (исправлено с with_score)
|
||||
# где 1.0 = максимальная релевантность.
|
||||
results = self.store.similarity_search_with_relevance_scores(query, k=k)
|
||||
return [(doc.page_content, score) for doc, score in results]
|
||||
|
||||
@@ -144,7 +147,7 @@ def add_to_knowledge_base(content: str, title: str = "") -> str:
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Агент (create_react_agent из langgraph — актуальный API v0.3+)
|
||||
# Агент (create_agent — обёртка над create_react_agent из langgraph v0.3+)
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
llm = ChatOllama(model=LLM_MODEL, temperature=0.3)
|
||||
@@ -159,7 +162,7 @@ SYSTEM_PROMPT = """Ты — интеллектуальный AI-ассистен
|
||||
5. Отвечай на том же языке, на котором задан вопрос.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
agent = create_react_agent(
|
||||
agent = create_agent(
|
||||
model=llm,
|
||||
tools=[search_knowledge_base, add_to_knowledge_base],
|
||||
prompt=SYSTEM_PROMPT,
|
||||
@@ -176,7 +179,7 @@ def run_agent(user_input: str) -> str:
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Загрузка документов из директории
|
||||
# Клиент инициализации: загрузка документов из директории
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
def load_documents_from_directory(directory: str) -> int:
|
||||
@@ -185,6 +188,9 @@ def load_documents_from_directory(directory: str) -> int:
|
||||
Возвращает количество загруженных файлов.
|
||||
"""
|
||||
path = Path(directory)
|
||||
if not path.is_dir():
|
||||
raise ValueError(f"Директория не найдена: {directory}")
|
||||
|
||||
count = 0
|
||||
for file_path in path.rglob("*"):
|
||||
if file_path.suffix.lower() in {".txt", ".md"}:
|
||||
@@ -198,7 +204,7 @@ def load_documents_from_directory(directory: str) -> int:
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Интерактивный CLI-клиент
|
||||
# Интерактивный тестовый CLI-клиент
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
@@ -211,10 +217,11 @@ if __name__ == "__main__":
|
||||
|
||||
console.print(Panel(
|
||||
"[bold]RAG-агент[/bold] · Qdrant + Ollama\n\n"
|
||||
"[cyan]/add <текст>[/cyan] — добавить текст в базу знаний\n"
|
||||
"[cyan]/add-file <путь>[/cyan] — загрузить файл в базу знаний\n"
|
||||
"[cyan]/search <запрос>[/cyan] — прямой поиск (без агента)\n"
|
||||
"[cyan]/quit[/cyan] — выйти",
|
||||
"[cyan]/add <текст>[/cyan] — добавить текст в базу знаний\n"
|
||||
"[cyan]/add-file <путь>[/cyan] — загрузить файл в базу знаний\n"
|
||||
"[cyan]/load-dir <папка>[/cyan] — загрузить все .txt/.md из папки\n"
|
||||
"[cyan]/search <запрос>[/cyan] — прямой поиск (без агента)\n"
|
||||
"[cyan]/quit[/cyan] — выйти",
|
||||
border_style="dim",
|
||||
))
|
||||
|
||||
@@ -228,12 +235,12 @@ if __name__ == "__main__":
|
||||
if not user_input:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# /quit
|
||||
# ── /quit ──────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
if user_input.lower() in ("/quit", "/exit"):
|
||||
console.print("[yellow]Выход.[/yellow]")
|
||||
break
|
||||
|
||||
# /add-file <путь>
|
||||
# ── /add-file <путь> ───────────────────────────────────────────────
|
||||
elif user_input.lower().startswith("/add-file "):
|
||||
file_path = Path(user_input[10:].strip())
|
||||
if file_path.is_file():
|
||||
@@ -245,25 +252,32 @@ if __name__ == "__main__":
|
||||
else:
|
||||
console.print(f"[red]Файл не найден: {file_path}[/red]")
|
||||
|
||||
# /add <текст> ← исправлено: теперь принимает текст напрямую,
|
||||
# а не только путь к файлу
|
||||
# ── /load-dir <папка> ──────────────────────────────────────────────
|
||||
elif user_input.lower().startswith("/load-dir "):
|
||||
directory = user_input[10:].strip()
|
||||
console.print(f"[dim]Загрузка из «{directory}»...[/dim]")
|
||||
try:
|
||||
n = load_documents_from_directory(directory)
|
||||
console.print(f"[green]✓ Загружено файлов: {n}[/green]")
|
||||
except ValueError as e:
|
||||
console.print(f"[red]{e}[/red]")
|
||||
|
||||
# ── /add <текст или путь> ──────────────────────────────────────────
|
||||
elif user_input.lower().startswith("/add "):
|
||||
raw = user_input[5:].strip()
|
||||
path = Path(raw)
|
||||
if path.is_file():
|
||||
# если передан путь к существующему файлу — загружаем файл
|
||||
text = path.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore")
|
||||
result = add_to_knowledge_base.invoke(
|
||||
{"content": text, "title": path.name}
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
# иначе сохраняем как текст напрямую
|
||||
result = add_to_knowledge_base.invoke(
|
||||
{"content": raw, "title": "manual"}
|
||||
)
|
||||
console.print(f"[green]✓ {result}[/green]")
|
||||
|
||||
# /search <запрос>
|
||||
# ── /search <запрос> ───────────────────────────────────────────────
|
||||
elif user_input.lower().startswith("/search "):
|
||||
query = user_input[8:].strip()
|
||||
console.print(Rule("Результаты поиска"))
|
||||
@@ -278,11 +292,11 @@ if __name__ == "__main__":
|
||||
border_style="dim",
|
||||
))
|
||||
|
||||
# /search без аргумента
|
||||
# ── /search без аргумента ──────────────────────────────────────────
|
||||
elif user_input.lower() == "/search":
|
||||
console.print("[yellow]Укажите запрос: /search <текст>[/yellow]")
|
||||
|
||||
# запрос к агенту
|
||||
# ── запрос к агенту ────────────────────────────────────────────────
|
||||
else:
|
||||
console.print("[dim]Агент думает...[/dim]")
|
||||
try:
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user