Тест-режим: проверка через /api/photo-bot/check/ сайта (CV+гримасы+ИИ), метрики из llama.cpp, удаление прямого llama.cpp-клиента

2026-08-22 20:47:57 +07:00
parent ab58203982
commit f18c564ead
9 changed files with 117 additions and 205 deletions
@@ -1,148 +0,0 @@
-# /opt/trueconf_bot/photo_bot/ai_validator.py
-# Тестовый мод фото-бота: прямая проверка фото ИИ (llama.cpp).
-# Endpoint, модель и промпт — 1:1 из SibCemProfile/PhotoApp/photo_validator.py.
-# Фото никуда не отправляется: только в ИИ, ответ возвращается пользователю.
-import base64
-import io
-import json
-import logging
-import time
-import urllib.request
-from PIL import Image
-
-import config.config as config
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-# Тег рассуждений thinking-моделей (конкатенация без литерала)
-THINK_CLOSE_TAG = '</' + 'think>'
-
-
-def _build_prompt() -> str:
-    """Промпт проверки фото (без подсказки MediaPipe — в тест-моде геометрия не считается)."""
-    cv_hint = 'ℹ️ ПОДСКАЗКА ОТ ALGORITHM: Геометрическая проверка в тестовом режиме не выполняется, проверяй визуально.'
-
-    return ('''Ты — строгий инспектор пропускной системы. Проверь фотографию сотрудника на соответствие регламенту.
-
-%s
-
-ЗАПРЕЩЕНО выводить внутренние рассуждения и теги размышлений. Сразу пиши финальный ответ.
-
-ПРЯМО СЕЙЧАС ВНИМАТЕЛЬНО РАССМОТРИ ФОТО И ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНО ЗАФИКСИРУЙ:
-A) РЕАЛЬНОСТЬ: это живое фото, а не ИИ-генерация, рисунок, 3D, мультфильм, фильтр?
-B) ГРАФИКА: есть ли рамка, любые буквы/надписи/подписи (включая подпись с именем внизу), водяные знаки, декоративный фон с буквами, коллаж?
-C) МИМИКА: высунут ли язык? Скривлены ли губы? Есть ли гримаса, смешная рожа, щёлканье зубами, смех, скос глаз, закатанные глаза?
-D) РАКУРС: профиль, затылок, взгляд в сторону?
-E) МАСШТАБ: ниже линии груди видны ли живот, талия, подмышки?
-
-ПРАВИЛО ОТКАЗА: если по любому пункту A–E есть хоть малейшее отклонение — вердикт «Не прошел».
-Смех, ржа, рожи, высунутый язык, скривлённые губы — фото НЕ ПРОХОДИТ, даже если лицо анфас и хорошо освещено.
-Рамка или буквы/подпись на фоне или по краю кадра — фото НЕ ПРОХОДИТ.
-
-ИТОГОВЫЙ ВЕРДИКТ:
- «Прошел» — только если все пункты A–E идеальны: нейтральное спокойное лицо, чистый кадр без рамки и букв.
- «Не прошел» — любое отклонение, описанное выше.
- «На модерацию» — только если фото реальное и лицо нейтральное, но масштаб или ракурс на грани нормы.
-
-ФОРМАТ ОТВЕТА — СТРОГО 4 строки, без других слов:
-Мимика: <нейтрально / высунут язык / гримаса / скривленная улыбка / смех — что именно видно>
-Графика: <нет / рамка / буквы / подпись / коллаж — что именно видно>
-Вердикт: [Прошел / Не прошел / На модерацию]
-Причина: [1–2 предложения с указанием конкретного пункта A–E]
-''') % cv_hint
-
-
-def validate_photo_with_ai(file_bytes: bytes) -> dict:
-    """
-    Прямая проверка фото ИИ (тестовый мод).
-
-    Возвращает {'ok': bool, 'verdict': str, 'reason': str, 'error': str,
-                'metrics': {'total_time', 'prompt_tokens', 'completion_tokens',
-                            'prompt_per_second', 'predicted_per_second'},
-                'error_time': float}
-    """
-    t0 = time.perf_counter()
-    try:
-        # Сжатие (PIL): разрешение настраивается в config (PHOTO_TEST_AI_MAX_SIDE)
-        side = int(config.PHOTO_TEST_AI_MAX_SIDE)
-        with Image.open(io.BytesIO(file_bytes)) as img:
-            img = img.convert('RGB')
-            img.thumbnail((side, side))
-            buffer = io.BytesIO()
-            img.save(buffer, format='JPEG', quality=85)
-            b64_img = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
-
-        payload = {
-            'model': config.PHOTO_TEST_AI_MODEL,
-            'messages': [{
-                'role': 'user',
-                'content': [
-                    {'type': 'text', 'text': _build_prompt()},
-                    {'type': 'image_url', 'image_url': {'url': 'data:image/jpeg;base64,' + b64_img}}
-                ]
-            }],
-            'temperature': 0.1,
-            'max_tokens': 1000
-        }
-
-        req = urllib.request.Request(
-            config.PHOTO_TEST_AI_URL,
-            data=json.dumps(payload).encode('utf-8'),
-            headers={'Content-Type': 'application/json'}
-        )
-
-        with urllib.request.urlopen(req, timeout=config.PHOTO_TEST_AI_TIMEOUT) as resp:
-            res = json.loads(resp.read().decode('utf-8'))
-        total_time = time.perf_counter() - t0
-
-        # llama.cpp в ответ кладёт usage (токены) и timings (скорости)
-        usage = res.get('usage') or {}
-        timings = res.get('timings') or {}
-        metrics = {
-            'total_time': total_time,
-            'prompt_tokens': usage.get('prompt_tokens'),
-            'completion_tokens': usage.get('completion_tokens'),
-            'prompt_per_second': timings.get('prompt_per_second'),
-            'predicted_per_second': timings.get('predicted_per_second'),
-        }
-
-        full_content = (res['choices'][0]['message'].get('content') or '').strip()
-        clean_ans = full_content.split(THINK_CLOSE_TAG)[-1].strip() if THINK_CLOSE_TAG in full_content else full_content.strip()
-
-        text_lower = clean_ans.lower()
-        if 'вердикт: прошел' in text_lower or ('прошел' in text_lower and 'не прошел' not in text_lower and 'модерац' not in text_lower):
-            verdict = 'Прошел'
-        elif 'на модерацию' in text_lower or 'модерац' in text_lower:
-            verdict = 'На модерацию'
-        else:
-            verdict = 'Не прошел'
-
-        reason = ''
-        mimi = ''
-        grafika = ''
-        for line in clean_ans.splitlines():
-            ls = line.strip().lower()
-            if ls.startswith('причина:'):
-                reason = line.split(':', 1)[1].strip()
-            elif ls.startswith('мимика:'):
-                mimi = line.split(':', 1)[1].strip()
-            elif ls.startswith('графика:'):
-                grafika = line.split(':', 1)[1].strip()
-        if not reason:
-            reason = clean_ans.replace('\n', ' ').strip()
-
-        logger.info(
-            f"[TEST MODE] ИИ-вердикт: {verdict} | мимика={mimi} | графика={grafika} | {reason}"
-            f" | total={metrics['total_time']:.2f}s "
-            f"prompt={metrics['prompt_tokens']}tok/({metrics['prompt_per_second']:.1f} tps) "
-            f"gen={metrics['completion_tokens']}tok/({metrics['predicted_per_second']:.1f} tps)"
-        )
-        return {'ok': True, 'verdict': verdict, 'reason': reason, 'error': '',
-                'mimi': mimi, 'grafika': grafika, 'metrics': metrics}
-
-    except Exception as e:
-        err = f"{type(e).__name__}: {e}"
-        elapsed = time.perf_counter() - t0
-        logger.error(f"[TEST MODE] Ошибка обращения к ИИ через {elapsed:.1f} сек: {err}")
-        return {'ok': False, 'verdict': '', 'reason': '', 'error': err,
-                'error_time': elapsed}
@@ -14,8 +14,7 @@ from trueconf.types import FSInputFile
 import config.config as config
 from utils import states
 from utils.menu import MENU_TEXT
-from photo_bot.photo_processor import prepare_ad_photo, get_crop_coordinates
-from photo_bot.ai_validator import validate_photo_with_ai
+from photo_bot.photo_processor import prepare_ad_photo, get_crop_coordinates, check_photo_api
 from utils.texts import (
    UNKNOWN_MAIN_CMD_TEXT,
    EMOJI_DIGITS,
@@ -324,29 +323,36 @@ async def photo_module_handler(msg: Message):
            try:
                with open(original_path, 'rb') as f:
                    raw_photo = f.read()
-                ai_res = await asyncio.to_thread(validate_photo_with_ai, raw_photo)
+                # Dry-run: полный пайплайн проверки на САЙТЕ (CV + гримасы + ИИ),
+                # фото в БД/AD/Orion не попадает
+                check_res = await asyncio.to_thread(check_photo_api, raw_photo)
            except Exception as e:
-                logger.error(f"🔥 [TEST MODE] Ошибка чтения фото: {e}")
-                ai_res = {'ok': False, 'verdict': '', 'reason': '', 'error': str(e)}
+                logger.error(f"🔥 [TEST MODE] Ошибка проверки фото: {e}")
+                check_res = {"status": "error", "reason": f"Ошибка бота: {e}"}

-            if not ai_res['ok']:
+            if check_res.get("status") != "ok":
                # Фото остаётся в pending — можно повторить проверку (кнопка 1)
-                log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", "Ошибка обращения к ИИ")
+                log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", f"Ошибка проверки: {check_res.get('reason')}")
                await msg.answer(
-                    photo_test_ai_error(ai_res.get('error', ''), ai_res.get('error_time')),
+                    photo_test_ai_error(check_res.get('reason', 'Неизвестная ошибка')),
                    parse_mode="html"
                )
                return

-            verdict = ai_res['verdict']
-            reason = ai_res['reason'] or 'Причина не указана.'
-            mimi = ai_res.get('mimi', '')
-            grafika = ai_res.get('grafika', '')
-            log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", f"ИИ-вердикт: {verdict}")
+            verdict = check_res.get('verdict', '—')
+            log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", f"Вердикт проверки: {verdict}")

            # Фото остаётся в pending — можно повторить проверку другим фото (кнопка 2)
            await msg.answer(
-                photo_test_result(verdict, reason, mimi, grafika, ai_res.get('metrics')),
+                photo_test_result(
+                    verdict,
+                    check_res.get('ai_reason') or '',
+                    check_res.get('cv_approved'),
+                    check_res.get('cv_reason') or '',
+                    check_res.get('forced_moderation'),
+                    check_res.get('timings'),
+                    check_res.get('ai_metrics'),
+                ),
                parse_mode="html"
            )
            return
@@ -187,3 +187,36 @@ def prepare_ad_photo(input_path: str, user_id: str, output_path: str = None, tar
    except Exception as e:
        logger.error(f"Ошибка в prepare_ad_photo: {e}", exc_info=True)
        return {"success": False, "error": str(e)}
+
+
+def check_photo_api(image_bytes: bytes, timeout: float = 300.0) -> dict:
+    """
+    Dry-run проверка фото через API сайта (POST /api/photo-bot/check/).
+
+    Фото проходит полный пайплайн проверки на сайте (MediaPipe CV +
+    ARKit-формы + VLM ИИ), НО ни в БД, ни в AD, ни в Orion не попадает —
+    ответ возвращается боту для тест-под-режима.
+
+    Returns:
+        {"status": "ok", "verdict", "ai_reason", "cv_approved", "cv_reason",
+         "raw_answer", "forced_moderation", "timings", "ai_metrics"}
+        или {"status": "error", "reason"}
+    """
+    url = API_URL.replace("/upload/", "check/")
+    try:
+        response = requests.post(
+            url,
+            headers={"X-API-Key": API_KEY},
+            files={"image": ("photo.jpg", image_bytes, "image/jpeg")},
+            timeout=timeout,
+            verify=False
+        )
+        response.raise_for_status()
+        logger.info(f"API /check/ response: status={response.status_code}, body[:500]: {response.text[:500]}")
+        return response.json()
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        logger.error(f"Ошибка /check/ API: {e}")
+        return {"status": "error", "reason": f"Ошибка сети при обращении к сайту: {e}"}
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка /check/: {e}")
+        return {"status": "error", "reason": f"Ошибка сайта проверки: {e}"}