átlagos kiegészítséek jó sok

backend/app/services/ai_ocr_service.py

@@ -2,14 +2,79 @@
 import json
 import httpx
 import base64
+import logging
+from typing import Dict, Any, Optional
 from app.schemas.evidence import RegistrationDocumentExtracted
 
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 class AiOcrService:
-    OLLAMA_URL = "http://service_finder_ollama:11434/api/generate" 
+    OLLAMA_URL = "http://sf_ollama:11434/api/generate"
     MODEL_NAME = "llama3.2-vision"
+    DEFAULT_TIMEOUT = 90.0
+
+    @classmethod
+    async def analyze_image(cls, image_bytes: bytes, prompt: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Általános képfeldolgozás Ollama Vision modellel.
+        
+        Args:
+            image_bytes: A kép bájtjai
+            prompt: A prompt szöveg, amit a modelnek küldünk
+        
+        Returns:
+            Dict a válasz adataival (a 'response' mezőből parse-olt JSON)
+        
+        Raises:
+            httpx.RequestError: Ha a hálózati kérés sikertelen
+            json.JSONDecodeError: Ha a válasz nem érvényes JSON
+            ValueError: Ha más hiba történik
+        """
+        base64_image = base64.b64encode(image_bytes).decode('utf-8')
+        
+        payload = {
+            "model": cls.MODEL_NAME,
+            "prompt": prompt,
+            "images": [base64_image],
+            "stream": False,
+            "format": "json"
+        }
+        
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=cls.DEFAULT_TIMEOUT) as client:
+            try:
+                logger.info(f"Ollama API hívás: {cls.OLLAMA_URL}, model: {cls.MODEL_NAME}")
+                response = await client.post(cls.OLLAMA_URL, json=payload)
+                response.raise_for_status()
+                
+                result = response.json()
+                ai_response_text = result.get("response", "{}")
+                
+                # Próbáljuk JSON-ként értelmezni a választ
+                try:
+                    parsed = json.loads(ai_response_text)
+                except json.JSONDecodeError:
+                    # Ha nem JSON, visszaadjuk szövegként
+                    parsed = {"raw_response": ai_response_text}
+                
+                logger.info(f"Ollama válasz sikeresen feldolgozva")
+                return parsed
+                
+            except httpx.TimeoutException:
+                logger.error("Ollama API timeout")
+                raise ValueError("Ollama API időtúllépés")
+            except httpx.HTTPStatusError as e:
+                logger.error(f"Ollama HTTP hiba: {e.response.status_code} - {e.response.text}")
+                raise ValueError(f"Ollama HTTP hiba: {e.response.status_code}")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Ollama API hiba: {e}")
+                raise ValueError(f"AI hiba a képfeldolgozás során: {str(e)}")
 
     @classmethod
     async def extract_registration_data(cls, clean_image_bytes: bytes) -> RegistrationDocumentExtracted:
+        """
+        Speciális metódus magyar forgalmi engedély adatainak kinyerésére.
+        A régi kompatibilitás miatt megtartva.
+        """
         base64_image = base64.b64encode(clean_image_bytes).decode('utf-8')
 
         prompt = """
@@ -49,7 +114,7 @@ class AiOcrService:
             "format": "json"
         }
 
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=90.0) as client:
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=cls.DEFAULT_TIMEOUT) as client:
             try:
                 response = await client.post(cls.OLLAMA_URL, json=payload)
                 response.raise_for_status()
@@ -60,5 +125,5 @@ class AiOcrService:
                 return RegistrationDocumentExtracted(**data_dict)
 
             except Exception as e:
-                print(f"Robot 3 AI Hiba: {e}")
+                logger.error(f"Robot 3 AI Hiba: {e}")
                 raise ValueError(f"AI hiba az adatkivonás során: {str(e)}")