code.py - master - maks20352/pankihoy_hackaton

code.py
179 строк9 KB
maks20352
update code.py
28 окт 2025, 11:37
28 окт 2025, 11:37c1d7b51
import os
import uvicorn
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import List
from openai import OpenAI
import pandas as pd
import json

# Инициализация FastAPI
app = FastAPI()

class QueryRequest(BaseModel):
    name: str
    manufacturer: str
    article: str

class ResponseModel(BaseModel):
    analogs: List[str]


# Константы
EXCEL_FILE_PATH = "/home/jovyan/Systeme_Electric.xlsx"
API_KEY = os.getenv("API_KEY")
if not API_KEY:
    raise RuntimeError("Переменная окружения API_KEY не задана")

BASE_URL = "https://foundation-models.api.cloud.ru/v1"
PROMPT_TEMPLATE = prompt = """Проанализируй строку наименования от производителя и извлеки из неё только те характеристики, которые явно указаны или однозначно подразумеваются согласно общепринятой в электротехнике маркировке и типовым обозначениям.

Используй только следующие поля (в точности как перечислены ниже). Если значение не упомянуто и не может быть достоверно выведено — ставь null.

Поля и правила их заполнения: 
Тип устройства:
Тип устройства в полном или сокращенном виде.
Кол-во полюсов:
Определяй по явным указаниям: «1P», «1п», «1Р», «2P», «3P», «4P», «1п+N», «3P+N» и т.п.
Учитывай, что «1п+N» = «1P+N», «3Р» = «3P».
Для дифавтоматов типа «1P+N» — указывай именно «1P+N».
Связан с Типом контактов, т.е. если 2НО или 2НЗ то 2P, 2НО+2НЗ это 4P и т.д.
Возможные значения: ['1P', '1P+N', '2P', '2P+PE', '3P', '3P+N', '4P']. 
Ном. ток, А:
Извлекай цифровое значение тока (в амперах), указанное рядом с «А», «Амп», «Iн=», или в формате «C16», «D25» и т.п.
Допустимые значения: ['1', '1.6', '2', '3', '4', '5', '6', '8', '10', '13', '16', '20', '25', '32', '40', '50', '63', '80', '100', '125'].
Если есть Ном. ток AC-7a, то Ном. ток, А нужно пропускать
Откл. способность, кА:
Ищешь значения «4,5кА», «6кА», «10кА» и т.п. Преобразуй в числовой формат из списка: ['4.5', '6', '10'] → но в JSON используй строку: '4.5', '6', '10' только если указано явно. Иначе — null. 
Тип кривой:
Извлекай букву после упоминания автомата или дифавтомата: «B», «C», «D» (например, «характеристика C», «тип D», «C16»).
Возможные значения: ['B', 'C', 'D']. 
Чувствительность, мА:
Ищешь значение утечки: «10мА», «30мА», «100мА», «300мА» — только для УЗО и дифавтоматов.
Возможные значения: ['10', '30', '100', '300']. 
Тип ВДТ:
Указывается как «тип A», «тип AC», «электронный тип A» и т.п.
Возможные значения: ['A', 'AC']. Если не указан — null. 
Селективный ВДТ:
Только если прямо сказано «селективный» или есть маркировка типа «S» — ставь 'Да'. Иначе — 'Нет' только если это УЗО/дифавтомат, иначе — null. 
Ном. рабочее напряжение расцепителя, В пер. ток:
Для контакторов и реле — напряжение катушки («AC220-240В», «230В» и т.п.).
Приводи к ближайшему из: ['12-24', '220-240', '230', '100-415'].
Для автоматов и УЗО — null. 
Ном. ток AC-7a, А и Ном. ток AC-7b, А:
Применимо только к контакторам.
Если указан общий ток (например, «16А») и тип устройства — контактор, то AC-7a = номинальный ток, а AC-7b = null (если не указано иное).
Значения берутся из соответствующих списков. 
Тип контактов:
Только для контакторов и реле. Расшифровывай по обозначению:
/20 → «2НО», /11 → «1НО+1НЗ», /40 → «4НО» и т.д.
Возможные значения: ['2НО', '2НЗ', '1НО+1НЗ', '4НО', ...]. 
Кол-во модулей (кратно 9 мм):
Для модульных устройств (автоматы, УЗО, дифавтоматы, контакторы): 
1P / 1P+N → обычно 1.0 или 2.0 (для дифавтоматов — часто 2.0)
2P → 2.0
3P → 3.0
4P → 4.0
Для контакторов — смотри по модели (например, NCH8-16M/20 = 2 модуля → 2.0).
Используй только значения из списка: ['1.0', '2.0', ..., '16.0'].
Остальные поля (Цвет индикатора, Класс ОПН, Uc, Imax и др.):
Заполняй только если устройство — ОПН, УЗИП или имеет индикатор.
Для автоматов, дифавтоматов, контакторов — ставь null. 

Важно: 
Не придумывай значения.
Не интерполируй отсутствующие данные.
Не используй внешние знания, кроме общепринятых стандартов маркировки (IEC, ГОСТ, типовые обозначения IEK/EKF/CHINT/Schneider и др.).
Если поле не относится к типу устройства (например, «Чувствительность» для автомата без УЗО) — ставь null."""

# Загрузка Excel один раз при старте
try:
    df_global = pd.read_excel(EXCEL_FILE_PATH)
except Exception as e:
    raise RuntimeError(f"Не удалось загрузить Excel-файл: {e}")

# Инициализация клиента OpenAI
client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)

@app.post("/predict", response_model=ResponseModel)
def predict(request: QueryRequest):
    query = request.name.strip()
    if not query:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Поле 'name' не может быть пустым")

    try:
        # Формируем промт
        content = f"Инструкция: {PROMPT_TEMPLATE}\n\nЗапрос: {query}"

        # Вызов модели
        response = client.chat.completions.create(
            model="GigaChat/GigaChat-2-Max",
            max_tokens=2500,
            temperature=0.7,
            presence_penalty=0,
            top_p=0.95,
            response_format={"type": "json_object"},
            messages=[{"role": "user", "content": content}]
        )

        json_str = response.choices[0].message.content
        # Очистка от markdown-обёртки
        json_str = json_str.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
        json_data = json.loads(json_str)

        # Фильтрация критериев
        criteria = {}
        skip_keys = {"Тип устройства", "Кол-во модулей (кратно 9 мм)"}
        for key, value in json_data.items():
            if key in skip_keys:
                continue
            if value is not None:
                criteria[key] = value

        if not criteria:
            return {"analogs": []}

        # Подсчёт совпадений
        match_counts = []
        for _, row in df_global.iterrows():
            count = 0
            for col, crit_value in criteria.items():
                if col not in df_global.columns:
                    continue
                cell_value = row[col]
                if pd.isna(cell_value) and pd.isna(crit_value):
                    count += 1
                elif pd.isna(cell_value) or pd.isna(crit_value):
                    continue
                else:
                    if str(cell_value).strip() == str(crit_value).strip():
                        count += 1
            match_counts.append(count)

        df_global['Совпадений'] = match_counts
        min_matches = len(criteria)
        filtered = df_global[df_global['Совпадений'] >= min_matches]

        analogs = (
            filtered['Артикул (Аналог)']
            .dropna()
            .astype(str)
            .tolist()
        )
    
        return {"analogs": analogs}

    except json.JSONDecodeError:
        raise HTTPException(status_code=500, detail="Ошибка парсинга JSON от модели")
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка: {str(e)}")


@app.get("/")
def probe():
    return {"ping": "pong"}


if __name__ == "__main__":
    print("111")
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7777)