poturaevpetr
110 lines
4.1 KiB
Python
110 lines
4.1 KiB
Python
"""
|
|
API endpoints для получения AI заключений от GigaAM API
|
|
"""
|
|
from fastapi import APIRouter, HTTPException, Depends
|
|
from pydantic import BaseModel
|
|
from typing import Optional, List, Dict, Any
|
|
from sqlalchemy.orm import Session
|
|
from apiApp.database import get_db
|
|
from apiApp.database.Audio import Audio
|
|
from apiApp.database.AiConclusion import AiConclusion
|
|
from datetime import datetime
|
|
import logging
|
|
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|
ai_conclusion_router = APIRouter()
|
|
|
|
|
|
class AiConclusionRequest(BaseModel):
|
|
"""Модель запроса для сохранения AI заключения"""
|
|
filename: str
|
|
transcription: str
|
|
corrected_transcription: str
|
|
analysis: Dict[str, Any]
|
|
segments: Optional[List[Dict[str, Any]]] = []
|
|
processing_time_seconds: Optional[float] = 0
|
|
|
|
|
|
class AiConclusionResponse(BaseModel):
|
|
"""Модель ответа"""
|
|
success: bool
|
|
message: Optional[str] = None
|
|
audio_id: Optional[str] = None
|
|
filename: Optional[str] = None
|
|
error: Optional[str] = None
|
|
|
|
|
|
@ai_conclusion_router.post("/conclusion/save", response_model=AiConclusionResponse)
|
|
async def save_ai_conclusion(request: AiConclusionRequest, db: Session = Depends(get_db)):
|
|
"""
|
|
Сохраняет AI заключение от GigaAM API
|
|
|
|
**Параметры:**
|
|
- **filename**: Имя файла (например, "in-xxx.wav")
|
|
- **transcription**: Исходная транскрибация
|
|
- **corrected_transcription**: Исправленная транскрибация
|
|
- **analysis**: Результат анализа (sentiment, topics, summary)
|
|
- **segments**: Сегменты диалога (опционально)
|
|
- **processing_time_seconds**: Время обработки (опционально)
|
|
"""
|
|
try:
|
|
logger.info(f"📥 Получено AI заключение для файла: {request.filename}")
|
|
|
|
# Находим аудио файл по имени
|
|
audio = db.query(Audio).filter(Audio.filename == request.filename).first()
|
|
|
|
if not audio:
|
|
logger.warning(f"⚠️ Файл {request.filename} не найден в БД")
|
|
raise HTTPException(
|
|
status_code=404,
|
|
detail=f'Файл {request.filename} не найден'
|
|
)
|
|
|
|
# Проверяем, есть ли уже заключение
|
|
existing_conclusion = db.query(AiConclusion).filter(
|
|
AiConclusion.audio_id == audio.id
|
|
).first()
|
|
|
|
conclusion_data = {
|
|
"transcription": request.transcription,
|
|
"ai_transcription": request.corrected_transcription,
|
|
"conclusion": request.analysis,
|
|
"segments": request.segments,
|
|
"processing_time_seconds": request.processing_time_seconds
|
|
}
|
|
|
|
if existing_conclusion:
|
|
# Обновляем существующее заключение
|
|
logger.info(f"🔄 Обновление существующего заключения для {request.filename}")
|
|
existing_conclusion.conclusion = conclusion_data
|
|
existing_conclusion.end_date = datetime.utcnow()
|
|
else:
|
|
# Создаём новое заключение
|
|
logger.info(f"✅ Создание нового заключения для {request.filename}")
|
|
new_conclusion = AiConclusion(
|
|
audio_id=audio.id,
|
|
conclusion=conclusion_data,
|
|
index_date=datetime.utcnow()
|
|
)
|
|
db.add(new_conclusion)
|
|
|
|
db.commit()
|
|
logger.info(f"✅ Заключение сохранено для {request.filename}")
|
|
|
|
return AiConclusionResponse(
|
|
success=True,
|
|
message='Заключение сохранено',
|
|
audio_id=str(audio.id),
|
|
filename=request.filename
|
|
)
|
|
|
|
except HTTPException:
|
|
raise
|
|
except Exception as e:
|
|
logger.error(f"❌ Ошибка при сохранении заключения: {e}")
|
|
db.rollback()
|
|
raise HTTPException(
|
|
status_code=500,
|
|
detail=str(e)
|
|
)
|