feat: protocol generation — LLM integration, prompt templates, Celery task

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-03 22:24:53 +05:00
parent 849eb0ff48
commit 5c009bc368
7 changed files with 323 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,101 @@
+DEFAULT_TEMPLATES = [
+    {
+        "name": "Обследование процессов клиента",
+        "description": "Протокол встречи по обследованию бизнес-процессов клиента",
+        "type": "client_survey",
+        "system_prompt": (
+            "Ты — опытный бизнес-аналитик. Твоя задача — составить формальный протокол встречи "
+            "по обследованию бизнес-процессов клиента на основе транскрипции записи встречи. "
+            "Протокол должен быть структурированным, точным и содержать все ключевые детали. "
+            "Не придумывай информацию, которой нет в транскрипции. "
+            "Если какой-то раздел не удаётся заполнить по транскрипции, укажи 'Не обсуждалось'."
+        ),
+        "user_prompt": (
+            "Составь протокол встречи по следующей транскрипции. "
+            "Ответ должен быть в формате JSON с ключами:\n"
+            "- date_participants_topic: дата, участники и тема встречи\n"
+            "- process_description: описание обследуемого процесса (задачи бизнеса, подпроцесс)\n"
+            "- current_state: текущее состояние (as-is)\n"
+            "- problems: выявленные проблемы и узкие места\n"
+            "- agreements: договорённости и решения\n"
+            "- open_questions: открытые вопросы (о которых не договорились)\n"
+            "- tasks: задачи с ответственными и сроками (массив объектов с полями: task, responsible, deadline)\n"
+            "- next_steps: следующие шаги\n\n"
+            "Транскрипция:\n{transcription}"
+        ),
+        "output_schema": {
+            "sections": [
+                "date_participants_topic", "process_description", "current_state",
+                "problems", "agreements", "open_questions", "tasks", "next_steps",
+            ]
+        },
+        "is_default": True,
+    },
+    {
+        "name": "Вводная встреча-знакомство с клиентом",
+        "description": "Протокол первой встречи с клиентом — выявление целей, параметров проекта, ЛПР",
+        "type": "client_intro",
+        "system_prompt": (
+            "Ты — опытный бизнес-аналитик. Твоя задача — составить формальный протокол вводной "
+            "встречи-знакомства с клиентом на основе транскрипции. "
+            "Фокус на выявлении целей клиента, параметров проекта, ограничений и ключевых лиц. "
+            "Не придумывай информацию, которой нет в транскрипции. "
+            "Если какой-то раздел не удаётся заполнить, укажи 'Не обсуждалось'."
+        ),
+        "user_prompt": (
+            "Составь протокол вводной встречи-знакомства с клиентом по следующей транскрипции. "
+            "Ответ должен быть в формате JSON с ключами:\n"
+            "- date_participants_topic: дата, участники и тема встречи\n"
+            "- client_goals: верхнеуровневые цели клиента\n"
+            "- project_parameters: параметры будущего проекта\n"
+            "- budget_constraints: бюджетные ограничения\n"
+            "- time_constraints: ограничения по срокам\n"
+            "- decision_makers: лица, принимающие решения (ЛПР)\n"
+            "- beneficiaries: бенефициары\n"
+            "- influencers: лица, влияющие на принятие решения\n"
+            "- agreements: договорённости и решения\n"
+            "- open_questions: открытые вопросы\n"
+            "- next_steps: следующие шаги\n\n"
+            "Транскрипция:\n{transcription}"
+        ),
+        "output_schema": {
+            "sections": [
+                "date_participants_topic", "client_goals", "project_parameters",
+                "budget_constraints", "time_constraints", "decision_makers",
+                "beneficiaries", "influencers", "agreements", "open_questions", "next_steps",
+            ]
+        },
+        "is_default": False,
+    },
+    {
+        "name": "Внутренняя рабочая встреча",
+        "description": "Протокол внутренней рабочей встречи команды",
+        "type": "internal",
+        "system_prompt": (
+            "Ты — опытный менеджер проектов. Твоя задача — составить формальный протокол "
+            "внутренней рабочей встречи на основе транскрипции. "
+            "Протокол должен быть кратким, структурированным и фокусироваться на решениях и задачах. "
+            "Не придумывай информацию, которой нет в транскрипции. "
+            "Если какой-то раздел не удаётся заполнить, укажи 'Не обсуждалось'."
+        ),
+        "user_prompt": (
+            "Составь протокол внутренней рабочей встречи по следующей транскрипции. "
+            "Ответ должен быть в формате JSON с ключами:\n"
+            "- date_participants_topic: дата, участники и тема\n"
+            "- discussed_topics: обсуждённые вопросы\n"
+            "- problems: выявленные проблемы\n"
+            "- decisions: принятые решения\n"
+            "- open_questions: открытые вопросы\n"
+            "- tasks: задачи с ответственными и сроками (массив объектов с полями: task, responsible, deadline)\n"
+            "- next_steps: следующие шаги\n\n"
+            "Транскрипция:\n{transcription}"
+        ),
+        "output_schema": {
+            "sections": [
+                "date_participants_topic", "discussed_topics", "problems",
+                "decisions", "open_questions", "tasks", "next_steps",
+            ]
+        },
+        "is_default": False,
+    },
+]
@@ -0,0 +1,40 @@
+import uuid
+from datetime import datetime
+from typing import Any
+
+from pydantic import BaseModel
+
+from app.models.prompt_template import TemplateType
+
+
+class TemplateCreate(BaseModel):
+    name: str
+    description: str = ""
+    type: TemplateType = TemplateType.custom
+    system_prompt: str
+    user_prompt: str
+    output_schema: dict[str, Any] = {}
+    is_default: bool = False
+
+
+class TemplateUpdate(BaseModel):
+    name: str | None = None
+    description: str | None = None
+    system_prompt: str | None = None
+    user_prompt: str | None = None
+    output_schema: dict[str, Any] | None = None
+    is_default: bool | None = None
+
+
+class TemplateResponse(BaseModel):
+    id: uuid.UUID
+    name: str
+    description: str
+    type: TemplateType
+    system_prompt: str
+    user_prompt: str
+    output_schema: dict[str, Any]
+    is_default: bool
+    created_at: datetime
+
+    model_config = {"from_attributes": True}
@@ -0,0 +1,30 @@
+import uuid
+from datetime import datetime
+from typing import Any
+
+from pydantic import BaseModel
+
+from app.models.protocol import ProtocolStatus
+
+
+class ProtocolResponse(BaseModel):
+    id: uuid.UUID
+    transcription_id: uuid.UUID
+    template_id: uuid.UUID
+    content: dict[str, Any]
+    raw_text: str
+    llm_model: str
+    status: ProtocolStatus
+    created_at: datetime
+    updated_at: datetime
+
+    model_config = {"from_attributes": True}
+
+
+class ProtocolList(BaseModel):
+    items: list[ProtocolResponse]
+    total: int
+
+
+class ProtocolRegenerate(BaseModel):
+    template_id: uuid.UUID | None = None
@@ -0,0 +1,51 @@
+import json
+import uuid
+
+from litellm import completion
+from sqlalchemy import select
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.config import settings
+from app.models.prompt_template import PromptTemplate
+
+
+def generate_protocol_text(transcription_text: str, template: PromptTemplate) -> dict:
+    user_message = template.user_prompt.replace("{transcription}", transcription_text)
+
+    response = completion(
+        model=settings.litellm_model,
+        api_key=settings.litellm_api_key,
+        api_base=settings.litellm_api_base or None,
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": template.system_prompt},
+            {"role": "user", "content": user_message},
+        ],
+        temperature=0.3,
+        response_format={"type": "json_object"},
+    )
+
+    raw_text = response.choices[0].message.content
+    try:
+        content = json.loads(raw_text)
+    except json.JSONDecodeError:
+        content = {"raw": raw_text}
+
+    return {
+        "content": content,
+        "raw_text": raw_text,
+        "model": response.model,
+    }
+
+
+def get_default_template(db: Session) -> PromptTemplate | None:
+    result = db.execute(
+        select(PromptTemplate).where(PromptTemplate.is_default == True)
+    )
+    return result.scalar_one_or_none()
+
+
+def get_template_by_id(db: Session, template_id: uuid.UUID) -> PromptTemplate | None:
+    result = db.execute(
+        select(PromptTemplate).where(PromptTemplate.id == template_id)
+    )
+    return result.scalar_one_or_none()
@@ -0,0 +1,60 @@
+import uuid
+
+from sqlalchemy import select
+
+from app.tasks.celery_app import celery_app
+from app.tasks.transcription import SyncSession
+from app.models.protocol import Protocol, ProtocolStatus
+from app.models.transcription import Transcription
+from app.services.protocol_generator import (
+    generate_protocol_text,
+    get_default_template,
+    get_template_by_id,
+)
+
+
+@celery_app.task(bind=True, name="app.tasks.protocol.generate_protocol")
+def generate_protocol(self, transcription_id: str, template_id: str | None = None):
+    trans_uuid = uuid.UUID(transcription_id)
+
+    with SyncSession() as db:
+        transcription = db.execute(
+            select(Transcription).where(Transcription.id == trans_uuid)
+        ).scalar_one_or_none()
+
+        if not transcription:
+            return {"error": "Transcription not found"}
+
+        if template_id:
+            template = get_template_by_id(db, uuid.UUID(template_id))
+        else:
+            template = get_default_template(db)
+
+        if not template:
+            return {"error": "No template found"}
+
+        protocol = Protocol(
+            transcription_id=trans_uuid,
+            template_id=template.id,
+            llm_model="",
+            status=ProtocolStatus.generating,
+        )
+        db.add(protocol)
+        db.commit()
+        db.refresh(protocol)
+
+        try:
+            result = generate_protocol_text(transcription.text, template)
+
+            protocol.content = result["content"]
+            protocol.raw_text = result["raw_text"]
+            protocol.llm_model = result["model"]
+            protocol.status = ProtocolStatus.done
+            db.commit()
+
+            return {"protocol_id": str(protocol.id), "status": "done"}
+
+        except Exception as e:
+            protocol.status = ProtocolStatus.error
+            db.commit()
+            raise self.retry(exc=e, max_retries=2, countdown=60)