init

backend/app/services/ai_advisor.py

@@ -0,0 +1,104 @@
+import json
+import logging
+import time
+
+from google import genai
+from google.genai import types
+
+from app.config import settings
+
+logger = logging.getLogger("app.services.ai_advisor")
+
+SYSTEM_PROMPT = """
+Ты — эксперт по 3D-печати из инженерных пластиков по технологии FDM.
+Твоя задача — рекомендовать оптимальный материал для печати на основе описания задачи клиента.
+
+Доступные материалы:
+{materials_json}
+
+Правила:
+1. Всегда рекомендуй один основной материал и 1-2 альтернативы.
+2. Учитывай: температурный режим, механические нагрузки, химическое воздействие, UV, влажность.
+3. Если задача не подходит для FDM-печати (слишком мелкие детали, высокая точность) — честно скажи об этом.
+4. Отвечай кратко, по делу, на русском языке.
+5. Если клиент не указал критичные параметры — задай уточняющие вопросы.
+
+Формат ответа — строго JSON:
+{{
+  "recommended_material_id": <int>,
+  "recommended_material_name": "<str>",
+  "reasoning": "<обоснование на русском>",
+  "alternatives": [{{"material_id": <int>, "name": "<str>", "why": "<причина>"}}],
+  "questions": ["<вопрос, если нужна доп. информация>"]
+}}
+"""
+
+
+async def get_material_recommendation(
+    task_description: str,
+    materials_data: list[dict],
+    budget_preference: str = "optimal",
+    file_info: dict | None = None,
+) -> dict:
+    """Get material recommendation from Google Gemini API."""
+    logger.info("=== AI Advisor request ===")
+    logger.info("Task: %s", task_description)
+    logger.info("Budget preference: %s", budget_preference)
+    logger.info("File info: %s", file_info)
+    logger.info("Materials count: %d", len(materials_data))
+
+    if not settings.GOOGLE_API_KEY:
+        logger.error("GOOGLE_API_KEY is not configured")
+        raise ValueError("GOOGLE_API_KEY not configured")
+
+    materials_json = json.dumps(materials_data, ensure_ascii=False, indent=2)
+    system = SYSTEM_PROMPT.format(materials_json=materials_json)
+    logger.debug("System prompt length: %d chars", len(system))
+
+    user_message = f"Описание задачи: {task_description}\nПредпочтение по бюджету: {budget_preference}"
+    if file_info:
+        user_message += f"\nИнформация о модели: {json.dumps(file_info, ensure_ascii=False)}"
+    logger.debug("User message: %s", user_message)
+
+    logger.info("Sending request to Gemini API (model: gemini-2.0-flash)...")
+    start_time = time.time()
+
+    client = genai.Client(api_key=settings.GOOGLE_API_KEY)
+    response = await client.aio.models.generate_content(
+        model="gemini-3-flash-preview",
+        contents=user_message,
+        config=types.GenerateContentConfig(
+            system_instruction=system,
+            max_output_tokens=1024,
+            temperature=0.3,
+        ),
+    )
+
+    elapsed = time.time() - start_time
+    logger.info("Gemini API responded in %.2f seconds", elapsed)
+
+    response_text = response.text
+    logger.debug("Raw response (%d chars): %s", len(response_text), response_text[:500])
+
+    try:
+        result = json.loads(response_text)
+        logger.info("Response parsed as JSON successfully")
+        logger.info("Recommended material: id=%s, name=%s",
+                     result.get("recommended_material_id"), result.get("recommended_material_name"))
+        logger.info("Alternatives: %d, Questions: %d",
+                     len(result.get("alternatives", [])), len(result.get("questions", [])))
+        logger.info("=== AI Advisor complete ===")
+        return result
+    except json.JSONDecodeError:
+        logger.warning("Direct JSON parse failed, trying to extract JSON from response...")
+        start = response_text.find("{")
+        end = response_text.rfind("}") + 1
+        if start != -1 and end > start:
+            extracted = response_text[start:end]
+            logger.debug("Extracted JSON substring [%d:%d]: %s", start, end, extracted[:300])
+            result = json.loads(extracted)
+            logger.info("Extracted JSON parsed successfully")
+            logger.info("=== AI Advisor complete ===")
+            return result
+        logger.error("Failed to extract JSON from AI response: %s", response_text[:200])
+        raise ValueError("AI вернул невалидный JSON")