Complete DDS training workflow and delivery package

backend/app/scoring/group_insight.py

@@ -0,0 +1,77 @@
+"""Локальный Qwen-инсайт по обезличенной агрегированной аналитике группы."""
+
+import json
+
+from app.config import get_settings
+from app.dialog.llm import LlmClient, LlmRequest, LlmUnavailable, is_loopback_url
+
+
+class InsightInvalid(ValueError):
+    pass
+
+
+async def generate_group_insight(data: dict) -> dict:
+    settings = get_settings()
+    if (not settings.llm_model_caller or not is_loopback_url(
+        settings.llm_base_url, allow_docker_host=settings.allow_docker_host_models
+    )):
+        raise LlmUnavailable("локальная модель аналитики не настроена")
+    schema = {"type": "json_object", "schema": {
+        "type": "object",
+        "properties": {
+            "summary": {"type": "string", "minLength": 20, "maxLength": 700},
+            "priorities": {
+                "type": "array", "minItems": 1, "maxItems": 3,
+                "items": {"type": "string", "minLength": 8, "maxLength": 240},
+            },
+        },
+        "required": ["summary", "priorities"],
+        "additionalProperties": False,
+    }}
+    prompt = {
+        "active_trainees": data["active_trainees"],
+        "scored_attempts": data["scored_attempts"],
+        "average_score": data["average_score"],
+        "typical_errors": [{
+            "code": item["code"],
+            "title": item["title"],
+            "rate_percent": item["rate_percent"],
+            "rule_recommendation": item["recommendation"],
+        } for item in data["errors"][:8]],
+    }
+    request = LlmRequest(
+        model=settings.llm_model_caller,
+        messages=[{
+            "role": "system",
+            "content": (
+                "Ты методист учебного центра системы-112. По обезличенной агрегированной "
+                "статистике сформулируй краткий русский вывод и от одной до трёх конкретных "
+                "тем следующего занятия. Не придумывай персональные данные, новые числа, "
+                "диагнозы или нормативы. Верни только JSON по заданной схеме. /no_think"
+            ),
+        }, {"role": "user", "content": json.dumps(prompt, ensure_ascii=False)}],
+        temperature=0.0,
+        max_tokens=420,
+        response_format=schema,
+        strip_reasoning=True,
+    )
+    client = LlmClient(base_url=settings.llm_base_url, timeout=25)
+    try:
+        raw = await client.complete(request, use_cache=True)
+    finally:
+        await client.aclose()
+    try:
+        payload = json.loads(raw)
+    except json.JSONDecodeError as exc:
+        raise InsightInvalid("модель вернула не JSON") from exc
+    if set(payload) != {"summary", "priorities"}:
+        raise InsightInvalid("неверный набор полей инсайта")
+    summary = payload["summary"]
+    priorities = payload["priorities"]
+    if not isinstance(summary, str) or not 20 <= len(summary.strip()) <= 700:
+        raise InsightInvalid("неверная длина вывода")
+    if (not isinstance(priorities, list) or not 1 <= len(priorities) <= 3
+            or any(not isinstance(item, str) or not 8 <= len(item.strip()) <= 240
+                   for item in priorities)):
+        raise InsightInvalid("неверные приоритеты")
+    return {"summary": summary.strip(), "priorities": [item.strip() for item in priorities]}