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#1
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Restodecoca
- opened
- chatbot_server.py +140 -133
- mysqlchatstore.py +278 -0
- requirements.txt +13 -11
chatbot_server.py
CHANGED
@@ -1,133 +1,140 @@
|
|
1 |
-
import os
|
2 |
-
import logging
|
3 |
-
import sys
|
4 |
-
|
5 |
-
from flask import Flask, request, jsonify, Response
|
6 |
-
# Inicializa o Flask
|
7 |
-
app = Flask(__name__)
|
8 |
-
|
9 |
-
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)
|
10 |
-
|
11 |
-
from llama_index.llms.openai import OpenAI
|
12 |
-
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
|
13 |
-
from llama_index.core import (
|
14 |
-
Settings,
|
15 |
-
SimpleDirectoryReader,
|
16 |
-
StorageContext,
|
17 |
-
Document,
|
18 |
-
)
|
19 |
-
|
20 |
-
Settings.llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
|
21 |
-
Settings.embed_model = OpenAIEmbedding(model_name="text-embedding-3-small")
|
22 |
-
directory_path = "documentos"
|
23 |
-
from llama_index.readers.file import PDFReader #concatenar todo o documento já vem nativo no pdfreader
|
24 |
-
file_extractor = {".pdf": PDFReader(return_full_document = True)}
|
25 |
-
from drive_downloader import GoogleDriveDownloader
|
26 |
-
|
27 |
-
# ID da pasta no Drive e caminho local
|
28 |
-
folder_id = "1n34bmh9rlbOtCvE_WPZRukQilKeabWsN"
|
29 |
-
local_path = directory_path
|
30 |
-
|
31 |
-
GoogleDriveDownloader().download_from_folder(folder_id, local_path)
|
32 |
-
|
33 |
-
documents = SimpleDirectoryReader(
|
34 |
-
input_dir=directory_path,
|
35 |
-
file_extractor=file_extractor,
|
36 |
-
filename_as_id=True,
|
37 |
-
recursive=True
|
38 |
-
).load_data()
|
39 |
-
|
40 |
-
from document_creator import create_single_document_with_filenames
|
41 |
-
document = create_single_document_with_filenames(directory_path = directory_path)
|
42 |
-
documents.append(document)
|
43 |
-
|
44 |
-
#from llama_index.core.ingestion import IngestionPipeline
|
45 |
-
#ingestion pipeline vai entrar em uso quando adicionar o extrator de metadados
|
46 |
-
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
|
47 |
-
splitter = SentenceSplitter(chunk_size=1024, chunk_overlap=128)
|
48 |
-
nodes = splitter.get_nodes_from_documents(documents)
|
49 |
-
|
50 |
-
from llama_index.core.storage.docstore import SimpleDocumentStore
|
51 |
-
docstore = SimpleDocumentStore()
|
52 |
-
docstore.add_documents(nodes)
|
53 |
-
|
54 |
-
from llama_index.core import VectorStoreIndex, StorageContext
|
55 |
-
from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore
|
56 |
-
import chromadb
|
57 |
-
|
58 |
-
db = chromadb.PersistentClient(path="chroma_db")
|
59 |
-
chroma_collection = db.get_or_create_collection("dense_vectors")
|
60 |
-
vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection)
|
61 |
-
storage_context = StorageContext.from_defaults(
|
62 |
-
docstore=docstore, vector_store=vector_store
|
63 |
-
)
|
64 |
-
index = VectorStoreIndex(nodes = nodes, storage_context=storage_context, show_progress = True)
|
65 |
-
|
66 |
-
storage_context.docstore.persist("./docstore.json")
|
67 |
-
|
68 |
-
index_retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=2)
|
69 |
-
import nest_asyncio
|
70 |
-
nest_asyncio.apply()
|
71 |
-
from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever
|
72 |
-
bm25_retriever = BM25Retriever.from_defaults(
|
73 |
-
docstore=index.docstore,
|
74 |
-
similarity_top_k=2,
|
75 |
-
language = "portuguese",
|
76 |
-
verbose=True,
|
77 |
-
)
|
78 |
-
|
79 |
-
from llama_index.core.retrievers import QueryFusionRetriever
|
80 |
-
|
81 |
-
retriever = QueryFusionRetriever(
|
82 |
-
[index_retriever, bm25_retriever],
|
83 |
-
num_queries=1, #desativado = 1
|
84 |
-
mode="reciprocal_rerank",
|
85 |
-
use_async=True,
|
86 |
-
verbose=True,
|
87 |
-
)
|
88 |
-
|
89 |
-
|
90 |
-
from llama_index.core.memory import ChatMemoryBuffer
|
91 |
-
|
92 |
-
|
93 |
-
|
94 |
-
|
95 |
-
|
96 |
-
)
|
97 |
-
|
98 |
-
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99 |
-
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100 |
-
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101 |
-
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102 |
-
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103 |
-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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131 |
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1 |
+
import os
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2 |
+
import logging
|
3 |
+
import sys
|
4 |
+
|
5 |
+
from flask import Flask, request, jsonify, Response
|
6 |
+
# Inicializa o Flask
|
7 |
+
app = Flask(__name__)
|
8 |
+
|
9 |
+
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)
|
10 |
+
|
11 |
+
from llama_index.llms.openai import OpenAI
|
12 |
+
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
|
13 |
+
from llama_index.core import (
|
14 |
+
Settings,
|
15 |
+
SimpleDirectoryReader,
|
16 |
+
StorageContext,
|
17 |
+
Document,
|
18 |
+
)
|
19 |
+
|
20 |
+
Settings.llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
|
21 |
+
Settings.embed_model = OpenAIEmbedding(model_name="text-embedding-3-small")
|
22 |
+
directory_path = "documentos"
|
23 |
+
from llama_index.readers.file import PDFReader #concatenar todo o documento já vem nativo no pdfreader
|
24 |
+
file_extractor = {".pdf": PDFReader(return_full_document = True)}
|
25 |
+
from drive_downloader import GoogleDriveDownloader
|
26 |
+
|
27 |
+
# ID da pasta no Drive e caminho local
|
28 |
+
folder_id = "1n34bmh9rlbOtCvE_WPZRukQilKeabWsN"
|
29 |
+
local_path = directory_path
|
30 |
+
|
31 |
+
GoogleDriveDownloader().download_from_folder(folder_id, local_path)
|
32 |
+
|
33 |
+
documents = SimpleDirectoryReader(
|
34 |
+
input_dir=directory_path,
|
35 |
+
file_extractor=file_extractor,
|
36 |
+
filename_as_id=True,
|
37 |
+
recursive=True
|
38 |
+
).load_data()
|
39 |
+
|
40 |
+
from document_creator import create_single_document_with_filenames
|
41 |
+
document = create_single_document_with_filenames(directory_path = directory_path)
|
42 |
+
documents.append(document)
|
43 |
+
|
44 |
+
#from llama_index.core.ingestion import IngestionPipeline
|
45 |
+
#ingestion pipeline vai entrar em uso quando adicionar o extrator de metadados
|
46 |
+
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
|
47 |
+
splitter = SentenceSplitter(chunk_size=1024, chunk_overlap=128)
|
48 |
+
nodes = splitter.get_nodes_from_documents(documents)
|
49 |
+
|
50 |
+
from llama_index.core.storage.docstore import SimpleDocumentStore
|
51 |
+
docstore = SimpleDocumentStore()
|
52 |
+
docstore.add_documents(nodes)
|
53 |
+
|
54 |
+
from llama_index.core import VectorStoreIndex, StorageContext
|
55 |
+
from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore
|
56 |
+
import chromadb
|
57 |
+
|
58 |
+
db = chromadb.PersistentClient(path="chroma_db")
|
59 |
+
chroma_collection = db.get_or_create_collection("dense_vectors")
|
60 |
+
vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection)
|
61 |
+
storage_context = StorageContext.from_defaults(
|
62 |
+
docstore=docstore, vector_store=vector_store
|
63 |
+
)
|
64 |
+
index = VectorStoreIndex(nodes = nodes, storage_context=storage_context, show_progress = True)
|
65 |
+
|
66 |
+
storage_context.docstore.persist("./docstore.json")
|
67 |
+
|
68 |
+
index_retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=2)
|
69 |
+
import nest_asyncio
|
70 |
+
nest_asyncio.apply()
|
71 |
+
from llama_index.retrievers.bm25 import BM25Retriever
|
72 |
+
bm25_retriever = BM25Retriever.from_defaults(
|
73 |
+
docstore=index.docstore,
|
74 |
+
similarity_top_k=2,
|
75 |
+
language = "portuguese",
|
76 |
+
verbose=True,
|
77 |
+
)
|
78 |
+
|
79 |
+
from llama_index.core.retrievers import QueryFusionRetriever
|
80 |
+
|
81 |
+
retriever = QueryFusionRetriever(
|
82 |
+
[index_retriever, bm25_retriever],
|
83 |
+
num_queries=1, #desativado = 1
|
84 |
+
mode="reciprocal_rerank",
|
85 |
+
use_async=True,
|
86 |
+
verbose=True,
|
87 |
+
)
|
88 |
+
|
89 |
+
|
90 |
+
from llama_index.core.memory import ChatMemoryBuffer
|
91 |
+
from mysqlchatstore import MySQLChatStore
|
92 |
+
chat_store = MySQLChatStore.from_params(
|
93 |
+
host=os.getenv("MYSQL_HOST"),
|
94 |
+
port=os.getenv("MYSQL_PORT"),
|
95 |
+
user=os.getenv("MYSQL_USER"),
|
96 |
+
password=os.getenv("MYSQL_PASSWORD"),
|
97 |
+
database=os.getenv("MYSQL_DATABASE"),
|
98 |
+
table_name=os.getenv("MYSQL_TABLE")
|
99 |
+
)
|
100 |
+
chat_memory = ChatMemoryBuffer.from_defaults(
|
101 |
+
token_limit=3000,
|
102 |
+
chat_store=chat_store,
|
103 |
+
chat_store_key="Sicoob", #Tendo algumas dificuldades ainda pra passar o user
|
104 |
+
)
|
105 |
+
from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine
|
106 |
+
query_engine = RetrieverQueryEngine.from_args(retriever)
|
107 |
+
from llama_index.core.chat_engine import CondensePlusContextChatEngine
|
108 |
+
chat_engine = CondensePlusContextChatEngine.from_defaults(
|
109 |
+
query_engine,
|
110 |
+
memory=chat_memory,
|
111 |
+
context_prompt=(
|
112 |
+
"Você é um assistente virtual capaz de interagir normalmente, além de"
|
113 |
+
" fornecer informações sobre organogramas e listar funcionários."
|
114 |
+
" Aqui estão os documentos relevantes para o contexto:\n"
|
115 |
+
"{context_str}"
|
116 |
+
"\nInstrução: Use o histórico da conversa anterior, ou o contexto acima, para responder."
|
117 |
+
"No final da resposta, depois de uma quebra de linha escreva o nome do documento que contém a informação entre dois ||, como ||Documento Nome||"
|
118 |
+
|
119 |
+
),
|
120 |
+
)
|
121 |
+
|
122 |
+
|
123 |
+
|
124 |
+
@app.route("/chat", methods=["POST"])
|
125 |
+
def chat():
|
126 |
+
user_input = request.json.get("message", "")
|
127 |
+
if not user_input:
|
128 |
+
return jsonify({"error": "Mensagem vazia"}), 400
|
129 |
+
|
130 |
+
def generate_response():
|
131 |
+
try:
|
132 |
+
response = chat_engine.stream_chat(user_input)
|
133 |
+
for token in response.response_gen:
|
134 |
+
yield token # Envia cada token
|
135 |
+
except Exception as e:
|
136 |
+
yield f"Erro: {str(e)}"
|
137 |
+
|
138 |
+
return Response(generate_response(), content_type="text/plain")
|
139 |
+
if __name__ == "__main__":
|
140 |
+
app.run(port=5001, debug=False)
|
mysqlchatstore.py
ADDED
@@ -0,0 +1,278 @@
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|
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|
|
|
|
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1 |
+
from typing import Optional, Any
|
2 |
+
from sqlalchemy import create_engine, text
|
3 |
+
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession
|
4 |
+
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
|
5 |
+
from pydantic import Field
|
6 |
+
import pymysql
|
7 |
+
|
8 |
+
from llama_index.core.storage.chat_store import BaseChatStore
|
9 |
+
from llama_index.core.llms import ChatMessage
|
10 |
+
from llama_index.core.memory import ChatMemoryBuffer
|
11 |
+
|
12 |
+
|
13 |
+
|
14 |
+
class MySQLChatStore(BaseChatStore):
|
15 |
+
"""
|
16 |
+
Implementação de um ChatStore que armazena mensagens em uma tabela MySQL,
|
17 |
+
unindo a pergunta do usuário e a resposta do assistente na mesma linha.
|
18 |
+
"""
|
19 |
+
table_name: Optional[str] = Field(default="chatstore", description="Nome da tabela MySQL.")
|
20 |
+
|
21 |
+
_session: Optional[sessionmaker] = None
|
22 |
+
_async_session: Optional[sessionmaker] = None
|
23 |
+
|
24 |
+
def __init__(self, session: sessionmaker, async_session: sessionmaker, table_name: str):
|
25 |
+
super().__init__(table_name=table_name.lower())
|
26 |
+
self._session = session
|
27 |
+
self._async_session = async_session
|
28 |
+
self._initialize()
|
29 |
+
|
30 |
+
@classmethod
|
31 |
+
def from_params(cls, host: str, port: str, database: str, user: str, password: str, table_name: str = "chatstore") -> "MySQLChatStore":
|
32 |
+
"""
|
33 |
+
Cria o sessionmaker síncrono e assíncrono, retornando a instância da classe.
|
34 |
+
"""
|
35 |
+
conn_str = f"mysql+pymysql://{user}:{password}@{host}:{port}/{database}"
|
36 |
+
async_conn_str = f"mysql+aiomysql://{user}:{password}@{host}:{port}/{database}"
|
37 |
+
session, async_session = cls._connect(conn_str, async_conn_str)
|
38 |
+
return cls(session=session, async_session=async_session, table_name=table_name)
|
39 |
+
|
40 |
+
@classmethod
|
41 |
+
def _connect(cls, connection_string: str, async_connection_string: str) -> tuple[sessionmaker, sessionmaker]:
|
42 |
+
"""
|
43 |
+
Cria e retorna um sessionmaker síncrono e um sessionmaker assíncrono.
|
44 |
+
"""
|
45 |
+
engine = create_engine(connection_string, echo=False)
|
46 |
+
session = sessionmaker(bind=engine)
|
47 |
+
|
48 |
+
async_engine = create_async_engine(async_connection_string)
|
49 |
+
async_session = sessionmaker(bind=async_engine, class_=AsyncSession)
|
50 |
+
|
51 |
+
return session, async_session
|
52 |
+
|
53 |
+
def _initialize(self):
|
54 |
+
"""
|
55 |
+
Garante que a tabela exista, com colunas para armazenar user_input e response.
|
56 |
+
"""
|
57 |
+
with self._session() as session:
|
58 |
+
session.execute(text(f"""
|
59 |
+
CREATE TABLE IF NOT EXISTS {self.table_name} (
|
60 |
+
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
|
61 |
+
chat_store_key VARCHAR(255) NOT NULL,
|
62 |
+
user_input TEXT,
|
63 |
+
response TEXT,
|
64 |
+
timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
|
65 |
+
)
|
66 |
+
"""))
|
67 |
+
session.commit()
|
68 |
+
|
69 |
+
def get_keys(self) -> list[str]:
|
70 |
+
"""
|
71 |
+
Retorna todas as chaves armazenadas.
|
72 |
+
"""
|
73 |
+
with self._session() as session:
|
74 |
+
result = session.execute(text(f"""
|
75 |
+
SELECT DISTINCT chat_store_key FROM {self.table_name}
|
76 |
+
"""))
|
77 |
+
return [row[0] for row in result.fetchall()]
|
78 |
+
|
79 |
+
def get_messages(self, key: str) -> list[ChatMessage]:
|
80 |
+
"""
|
81 |
+
Retorna a conversa inteira (perguntas e respostas), na ordem de inserção (id).
|
82 |
+
Cada linha pode conter o user_input, o response ou ambos (caso já respondido).
|
83 |
+
"""
|
84 |
+
with self._session() as session:
|
85 |
+
rows = session.execute(text(f"""
|
86 |
+
SELECT user_input, response
|
87 |
+
FROM {self.table_name}
|
88 |
+
WHERE chat_store_key = :key
|
89 |
+
ORDER BY id
|
90 |
+
"""), {"key": key}).fetchall()
|
91 |
+
|
92 |
+
messages = []
|
93 |
+
for user_in, resp in rows:
|
94 |
+
if user_in is not None:
|
95 |
+
messages.append(ChatMessage(role='user', content=user_in))
|
96 |
+
if resp is not None:
|
97 |
+
messages.append(ChatMessage(role='assistant', content=resp))
|
98 |
+
return messages
|
99 |
+
|
100 |
+
def set_messages(self, key: str, messages: list[ChatMessage]) -> None:
|
101 |
+
"""
|
102 |
+
Sobrescreve o histórico de mensagens de uma chave (apaga tudo e insere novamente).
|
103 |
+
Se quiser somente acrescentar, use add_message.
|
104 |
+
|
105 |
+
Aqui, cada pergunta do usuário gera uma nova linha.
|
106 |
+
Assim que encontrar uma mensagem de assistente, atualiza essa mesma linha.
|
107 |
+
Se houver assistentes sem usuários, insere normalmente.
|
108 |
+
"""
|
109 |
+
with self._session() as session:
|
110 |
+
# Limpa histórico anterior
|
111 |
+
session.execute(text(f"""
|
112 |
+
DELETE FROM {self.table_name} WHERE chat_store_key = :key
|
113 |
+
"""), {"key": key})
|
114 |
+
|
115 |
+
# Reinsere na ordem
|
116 |
+
current_id = None
|
117 |
+
for msg in messages:
|
118 |
+
if msg.role == 'user':
|
119 |
+
# Cria nova linha com user_input
|
120 |
+
result = session.execute(text(f"""
|
121 |
+
INSERT INTO {self.table_name} (chat_store_key, user_input)
|
122 |
+
VALUES (:key, :ui)
|
123 |
+
"""), {"key": key, "ui": msg.content})
|
124 |
+
# Pega o id do insert
|
125 |
+
current_id = result.lastrowid
|
126 |
+
|
127 |
+
else:
|
128 |
+
# Tenta atualizar a última linha se existir
|
129 |
+
if current_id is not None:
|
130 |
+
session.execute(text(f"""
|
131 |
+
UPDATE {self.table_name}
|
132 |
+
SET response = :resp
|
133 |
+
WHERE id = :id
|
134 |
+
"""), {"resp": msg.content, "id": current_id})
|
135 |
+
# Depois de atualizar a linha, zera o current_id
|
136 |
+
current_id = None
|
137 |
+
else:
|
138 |
+
# Se não houver pergunta pendente, insere como nova linha
|
139 |
+
session.execute(text(f"""
|
140 |
+
INSERT INTO {self.table_name} (chat_store_key, response)
|
141 |
+
VALUES (:key, :resp)
|
142 |
+
"""), {"key": key, "resp": msg.content})
|
143 |
+
|
144 |
+
session.commit()
|
145 |
+
|
146 |
+
def add_message(self, key: str, message: ChatMessage) -> None:
|
147 |
+
"""
|
148 |
+
Acrescenta uma nova mensagem no fluxo. Se for do usuário, insere nova linha;
|
149 |
+
se for do assistente, tenta preencher a linha pendente que não tenha resposta.
|
150 |
+
"""
|
151 |
+
|
152 |
+
with self._session() as session:
|
153 |
+
if message.role == 'user':
|
154 |
+
# Sempre cria uma nova linha para mensagens de usuário
|
155 |
+
insert_stmt = text(f"""
|
156 |
+
INSERT INTO {self.table_name} (chat_store_key, user_input)
|
157 |
+
VALUES (:key, :ui)
|
158 |
+
""")
|
159 |
+
session.execute(insert_stmt, {
|
160 |
+
"key": key,
|
161 |
+
"ui": message.content
|
162 |
+
})
|
163 |
+
else:
|
164 |
+
# Tenta encontrar a última linha sem resposta
|
165 |
+
|
166 |
+
row = session.execute(text(f"""
|
167 |
+
SELECT id
|
168 |
+
FROM {self.table_name}
|
169 |
+
WHERE chat_store_key = :key
|
170 |
+
AND user_input IS NOT NULL
|
171 |
+
AND response IS NULL
|
172 |
+
ORDER BY id DESC
|
173 |
+
LIMIT 1
|
174 |
+
"""), {"key": key}).fetchone()
|
175 |
+
|
176 |
+
if row:
|
177 |
+
# Atualiza com a resposta
|
178 |
+
msg_id = row[0]
|
179 |
+
|
180 |
+
update_stmt = text(f"""
|
181 |
+
UPDATE {self.table_name}
|
182 |
+
SET response = :resp
|
183 |
+
WHERE id = :id
|
184 |
+
""")
|
185 |
+
session.execute(update_stmt, {
|
186 |
+
"resp": message.content,
|
187 |
+
"id": msg_id
|
188 |
+
})
|
189 |
+
else:
|
190 |
+
# Se não achar linha pendente, insere como nova
|
191 |
+
|
192 |
+
insert_stmt = text(f"""
|
193 |
+
INSERT INTO {self.table_name} (chat_store_key, response)
|
194 |
+
VALUES (:key, :resp)
|
195 |
+
""")
|
196 |
+
session.execute(insert_stmt, {
|
197 |
+
"key": key,
|
198 |
+
"resp": message.content
|
199 |
+
})
|
200 |
+
|
201 |
+
session.commit()
|
202 |
+
|
203 |
+
|
204 |
+
|
205 |
+
def delete_messages(self, key: str) -> None:
|
206 |
+
"""
|
207 |
+
Remove todas as linhas associadas a 'key'.
|
208 |
+
"""
|
209 |
+
with self._session() as session:
|
210 |
+
session.execute(text(f"""
|
211 |
+
DELETE FROM {self.table_name} WHERE chat_store_key = :key
|
212 |
+
"""), {"key": key})
|
213 |
+
session.commit()
|
214 |
+
|
215 |
+
def delete_last_message(self, key: str) -> Optional[ChatMessage]:
|
216 |
+
"""
|
217 |
+
Apaga a última mensagem da conversa (considerando a ordem de inserção).
|
218 |
+
Se a última linha tiver pergunta e resposta, remove primeiro a resposta;
|
219 |
+
caso não exista resposta, remove a linha inteira.
|
220 |
+
"""
|
221 |
+
with self._session() as session:
|
222 |
+
# Localiza a última linha
|
223 |
+
row = session.execute(text(f"""
|
224 |
+
SELECT id, user_input, response
|
225 |
+
FROM {self.table_name}
|
226 |
+
WHERE chat_store_key = :key
|
227 |
+
ORDER BY id DESC
|
228 |
+
LIMIT 1
|
229 |
+
"""), {"key": key}).fetchone()
|
230 |
+
|
231 |
+
if not row:
|
232 |
+
return None
|
233 |
+
|
234 |
+
row_id, user_in, resp = row
|
235 |
+
|
236 |
+
# Se a linha tiver somente pergunta, apagamos a linha inteira.
|
237 |
+
# Se tiver também a resposta, apagamos só a parte do assistente.
|
238 |
+
if user_in and resp:
|
239 |
+
# Remove a resposta
|
240 |
+
session.execute(text(f"""
|
241 |
+
UPDATE {self.table_name}
|
242 |
+
SET response = NULL
|
243 |
+
WHERE id = :id
|
244 |
+
"""), {"id": row_id})
|
245 |
+
session.commit()
|
246 |
+
return ChatMessage(role='assistant', content=resp)
|
247 |
+
else:
|
248 |
+
# Deleta a linha inteira
|
249 |
+
session.execute(text(f"""
|
250 |
+
DELETE FROM {self.table_name}
|
251 |
+
WHERE id = :id
|
252 |
+
"""), {"id": row_id})
|
253 |
+
session.commit()
|
254 |
+
|
255 |
+
if user_in:
|
256 |
+
return ChatMessage(role='user', content=user_in)
|
257 |
+
elif resp:
|
258 |
+
return ChatMessage(role='assistant', content=resp)
|
259 |
+
else:
|
260 |
+
return None
|
261 |
+
|
262 |
+
def delete_message(self, key: str, idx: int) -> Optional[ChatMessage]:
|
263 |
+
"""
|
264 |
+
Deleta a mensagem com base na ordem total do histórico. O índice 'idx' é
|
265 |
+
calculado após reconstruir a lista de ChatMessages (user e assistant).
|
266 |
+
"""
|
267 |
+
messages = self.get_messages(key)
|
268 |
+
if idx < 0 or idx >= len(messages):
|
269 |
+
return None
|
270 |
+
|
271 |
+
removed = messages[idx]
|
272 |
+
|
273 |
+
# Agora precisamos traduzir 'idx' para saber qual registro no banco será modificado.
|
274 |
+
# É mais simples recriar todos os dados com set_messages sem a mensagem em 'idx':
|
275 |
+
messages.pop(idx)
|
276 |
+
self.set_messages(key, messages)
|
277 |
+
|
278 |
+
return removed
|
requirements.txt
CHANGED
@@ -1,11 +1,13 @@
|
|
1 |
-
llama-index==0.12.12
|
2 |
-
llama-index-retrievers-bm25==0.5.2
|
3 |
-
llama-index-vector-stores-chroma==0.4.1
|
4 |
-
llama-index-readers-google==0.6.0
|
5 |
-
openpyxl==3.1.5
|
6 |
-
flask==3.1.0
|
7 |
-
streamlit==1.41.1
|
8 |
-
streamlit-authenticator==0.4.1
|
9 |
-
python-levenshtein==0.26.1
|
10 |
-
streamlit_feedback
|
11 |
-
fuzzywuzzy
|
|
|
|
|
|
1 |
+
llama-index==0.12.12
|
2 |
+
llama-index-retrievers-bm25==0.5.2
|
3 |
+
llama-index-vector-stores-chroma==0.4.1
|
4 |
+
llama-index-readers-google==0.6.0
|
5 |
+
openpyxl==3.1.5
|
6 |
+
flask==3.1.0
|
7 |
+
streamlit==1.41.1
|
8 |
+
streamlit-authenticator==0.4.1
|
9 |
+
python-levenshtein==0.26.1
|
10 |
+
streamlit_feedback
|
11 |
+
fuzzywuzzy
|
12 |
+
pymysql==1.1.1
|
13 |
+
aiomysql==0.2.0
|