lct-hack/backend/app/scenarios/schema.py

137 lines
4.8 KiB
Python
Raw Normal View History

lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
"""Схема сценария. Формат: docs/spec/SCENARIO-FORMAT.md
Сценарий — контент, а не код: его пишет методист, и читается он глазами.
Поэтому схема строгая (`extra="forbid"`): опечатка в имени поля должна падать
на старте приложения, а не тихо игнорироваться и всплывать посреди занятия.
"""
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, model_validator
from app.domain.classifiers import DDSCode, IncidentType, Level
from app.domain.events import Mood
class Strict(BaseModel):
model_config = ConfigDict(extra="forbid")
class ArcStage(Strict):
stage: str
mood: Mood
class Persona(Strict):
base: str
arc: list[ArcStage] = []
class Background(Strict):
loop: str
gain_db: float = -18
class RevealOn(Strict):
"""Два вида условий: вопрос из чек-листа либо подход оператора."""
question: str | None = None
approach: str | None = None
@model_validator(mode="after")
def exactly_one(self):
if bool(self.question) == bool(self.approach):
raise ValueError("reveal_on: ровно одно из `question` или `approach`")
return self
class Fact(Strict):
id: str
value: str
hidden: bool = False
reveal_on: RevealOn | None = None
@model_validator(mode="after")
def hidden_needs_condition(self):
if self.hidden and (self.reveal_on is None or not self.reveal_on.approach):
raise ValueError(
f"факт {self.id}: hidden требует reveal_on.approach — "
"скрытый факт не раскрывается прямым вопросом"
)
return self
class ChecklistItem(Strict):
lct-07 (без LLM): слот-автомат, персона, звонящий на заготовках, make repl Звонящий не выдаёт данные сам: автомат держит раскрытые факты явно и отдаёт звонящему только их. Тест прогоняет длинную серию реплик и проверяет, что ни один нераскрытый факт не прозвучал. Главная находка — матчинг по порогу близости не работает. На multilingual-e5-small настоящие вопросы дают 0.79–0.95, а «Оставайтесь на линии» — до 0.89: диапазоны перекрываются, и любой порог либо выдаёт адрес на «успокойтесь», либо не слышит «где вы находитесь?». Решение — сравнение с ближайшим соседом: у пункта чек-листа несколько формулировок (examples), рядом общий список не-вопросов (checklists/common.yaml), и реплика засчитывается пункту, только если она ближе к нему, чем к любому не-вопросу. На отложенных фразах: 19 из 20 вопросов, 0 из 8 ложных срабатываний. Реплика режется только по границам предложений, со знаком: «?» для e5 — сильный признак вопроса, без него «Куда ехать» уходит к не-вопросам. Подсказка берёт неотработанный пункт из автомата. В живой сессии автомат начнёт слышать оператора, когда голосовой контур передаст ему stt.final. Ждёт ключа LLM: условие approach у скрытых фактов, звонящий своими словами, dialog/llm.py с кэшем.
2026-09-17 13:57:43 +03:00
"""Пункт эталонного опроса.
`examples` — другие формулировки того же вопроса. Без них матчинг
по эмбеддингам не отличает вопрос от не-вопроса: на e5 «Оставайтесь
на линии» ближе к пункту чек-листа, чем половина настоящих вопросов.
"""
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
id: str
question: str | None = None
fact: str | None = None
lct-07 (без LLM): слот-автомат, персона, звонящий на заготовках, make repl Звонящий не выдаёт данные сам: автомат держит раскрытые факты явно и отдаёт звонящему только их. Тест прогоняет длинную серию реплик и проверяет, что ни один нераскрытый факт не прозвучал. Главная находка — матчинг по порогу близости не работает. На multilingual-e5-small настоящие вопросы дают 0.79–0.95, а «Оставайтесь на линии» — до 0.89: диапазоны перекрываются, и любой порог либо выдаёт адрес на «успокойтесь», либо не слышит «где вы находитесь?». Решение — сравнение с ближайшим соседом: у пункта чек-листа несколько формулировок (examples), рядом общий список не-вопросов (checklists/common.yaml), и реплика засчитывается пункту, только если она ближе к нему, чем к любому не-вопросу. На отложенных фразах: 19 из 20 вопросов, 0 из 8 ложных срабатываний. Реплика режется только по границам предложений, со знаком: «?» для e5 — сильный признак вопроса, без него «Куда ехать» уходит к не-вопросам. Подсказка берёт неотработанный пункт из автомата. В живой сессии автомат начнёт слышать оператора, когда голосовой контур передаст ему stt.final. Ждёт ключа LLM: условие approach у скрытых фактов, звонящий своими словами, dialog/llm.py с кэшем.
2026-09-17 13:57:43 +03:00
examples: list[str] = []
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
class EraGlonass(Strict):
vin: str
coords: dict
passengers: int
impact_force: str
class Tree(Strict):
pregenerated: bool = False
class GroundTruth(Strict):
"""Выводится кодом. В YAML допускаются только нормализованные ожидания
(адрес и число пострадавших): вывести «улица Ленина, 14» из фразы
«улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом нельзя, а сверять оценку
с сырым текстом факта — значит штрафовать курсанта за правильный ответ.
Всё остальное загрузчик проставляет сам и запрещает писать руками —
иначе генератор сценариев рассинхронизирует факты и эталон.
"""
incident_type: IncidentType | None = None
dds: DDSCode | None = None
required_facts: list[str] = []
address: str | None = None
victims: int | None = None
class Scenario(Strict):
id: str
title: str
type: IncidentType
level: Level
topics: list[str] = []
modes: list[str] = ["training"]
extends: str | None = None
persona: Persona
background: Background | None = None
first_line: str
facts: list[Fact] = []
checklist: list[ChecklistItem] = []
required_fields: list[str] = Field(default_factory=list)
lct-07 (без LLM): слот-автомат, персона, звонящий на заготовках, make repl Звонящий не выдаёт данные сам: автомат держит раскрытые факты явно и отдаёт звонящему только их. Тест прогоняет длинную серию реплик и проверяет, что ни один нераскрытый факт не прозвучал. Главная находка — матчинг по порогу близости не работает. На multilingual-e5-small настоящие вопросы дают 0.79–0.95, а «Оставайтесь на линии» — до 0.89: диапазоны перекрываются, и любой порог либо выдаёт адрес на «успокойтесь», либо не слышит «где вы находитесь?». Решение — сравнение с ближайшим соседом: у пункта чек-листа несколько формулировок (examples), рядом общий список не-вопросов (checklists/common.yaml), и реплика засчитывается пункту, только если она ближе к нему, чем к любому не-вопросу. На отложенных фразах: 19 из 20 вопросов, 0 из 8 ложных срабатываний. Реплика режется только по границам предложений, со знаком: «?» для e5 — сильный признак вопроса, без него «Куда ехать» уходит к не-вопросам. Подсказка берёт неотработанный пункт из автомата. В живой сессии автомат начнёт слышать оператора, когда голосовой контур передаст ему stt.final. Ждёт ключа LLM: условие approach у скрытых фактов, звонящий своими словами, dialog/llm.py с кэшем.
2026-09-17 13:57:43 +03:00
# Реплики оператора, которые вопросом не являются: «успокойтесь»,
# «оставайтесь на линии». Общий список — checklists/common.yaml,
# сценарий может дополнить своими.
not_questions: list[str] = Field(default_factory=list)
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
ground_truth: GroundTruth = GroundTruth()
era_glonass: EraGlonass | None = None
tree: Tree = Tree()
@model_validator(mode="after")
def era_only_for_era_type(self):
if self.era_glonass is not None and self.type is not IncidentType.ERA_GLONASS:
raise ValueError("era_glonass задан, но type не era_glonass")
if self.type is IncidentType.ERA_GLONASS and self.era_glonass is None:
raise ValueError("type era_glonass требует блок era_glonass")
return self
def fact_ids(self) -> set[str]:
return {fact.id for fact in self.facts}