0150aba4f5
- Unify API: lib/api.ts uses /api/v1, inbox uses /api/inbox (rewrites) - Remove localhost refs: openapi, inbox page - Add rewrites: /api/inbox|tmc -> inbox-server, /api/v1 -> FastAPI - Add stub routes: knowledge/insights, recommendations, search, log-error - Transfer from PAPA: prompts (inspection, tmc), scripts, supabase, data/tmc-requests - Fix inbox-server: ORDER BY created_at, package.json - Remove redundant app/api/inbox/files route (rewrites handle it) - knowledge/ in gitignore (large PDFs) Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
48 lines
2.5 KiB
Python
48 lines
2.5 KiB
Python
"""
|
||
Агент подбора правовых комментариев из базы и формулирования рекомендаций по использованию.
|
||
"""
|
||
|
||
import json
|
||
from .base import BaseLegalAgent, AgentResult
|
||
|
||
|
||
class CommentEnrichmentAgent(BaseLegalAgent):
|
||
"""Подбирает релевантные правовые комментарии. Работает в связке с БД (comment_ids передаются в context)."""
|
||
|
||
def __init__(self, llm_client=None):
|
||
super().__init__("CommentEnrichmentAgent", llm_client)
|
||
|
||
def run(self, context: dict) -> AgentResult:
|
||
content = (context.get("content") or "")[:4000]
|
||
title = context.get("title", "")
|
||
article_ref = context.get("article_ref", "")
|
||
# Уже подобранные из БД комментарии (id, title, content)
|
||
candidates = context.get("comment_candidates") or []
|
||
|
||
if not candidates:
|
||
return AgentResult(True, {"selected_ids": [], "usage_notes": []}, agent_name=self.name)
|
||
|
||
system = (
|
||
"Ты — юрист. Для документа и указанных правовых комментариев определи, какие комментарии релевантны. "
|
||
"Верни JSON: {\"selected_ids\": [\"id1\", \"id2\"], \"usage_notes\": [\"как применить комментарий 1\", \"...\"]}"
|
||
)
|
||
docs = "\n---\n".join(
|
||
f"ID: {c.get('id','')}\nЗаголовок: {c.get('title','')}\nТекст: {(c.get('content') or '')[:1500]}"
|
||
for c in candidates[:10]
|
||
)
|
||
user = f"Документ: {title}\nСтатья/норма: {article_ref}\n\nФрагмент документа:\n{content[:2000]}\n\nКомментарии:\n{docs}"
|
||
|
||
out = self._call_llm(system, user, json_mode=True)
|
||
if out:
|
||
try:
|
||
data = json.loads(out)
|
||
ids = [str(x) for x in (data.get("selected_ids") or []) if x][:10]
|
||
notes = [str(x) for x in (data.get("usage_notes") or [])][:10]
|
||
return AgentResult(True, {"selected_ids": ids, "usage_notes": notes}, agent_name=self.name)
|
||
except Exception:
|
||
pass
|
||
|
||
# Без LLM: взять первые 3 кандидата
|
||
ids = [str(c.get("id", "")) for c in candidates[:3] if c.get("id")]
|
||
return AgentResult(True, {"selected_ids": ids, "usage_notes": ["Рекомендуется проверить релевантность вручную."]}, agent_name=self.name)
|