Cleanup: MB 2.0 Gap Analysis előtti állapot (adatok kizárva)

2026-02-23 09:44:02 +01:00
parent 5757754aae
commit 893f39fa15
74 changed files with 34239 additions and 2834 deletions
--- a/backend/app/workers/alchemist_v2_2.py
+++ b/backend/app/workers/alchemist_v2_2.py
@@ -0,0 +1,111 @@
+import asyncio
+import logging
+from sqlalchemy import select, update, func, and_, case # JAVÍTVA: and_ és case importálva
+from app.db.session import SessionLocal
+from app.models.vehicle_definitions import VehicleModelDefinition
+from app.services.ai_service import AIService
+
+# Logolás finomhangolása
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s: %(message)s')
+logger = logging.getLogger("Robot-Alchemist-v2.2")
+
+class AlchemistBot:
+    def __init__(self):
+        self.batch_size = 5 # GPU VRAM kímélése (Ollama párhuzamosítás mellett)
+        self.delay_between_records = 12 # Quadro P4000 hűtési idő/késleltetés
+
+    async def synthesize_vehicle(self, vehicle_id: int):
+        """AI dúsítás végrehajtása a begyűjtött kontextusból."""
+        async with SessionLocal() as db:
+            res = await db.execute(select(VehicleModelDefinition).where(VehicleModelDefinition.id == vehicle_id))
+            v = res.scalar_one_or_none()
+            
+            if not v or not v.raw_search_context:
+                logger.warning(f"⚠️ Nincs kontextus az ID:{vehicle_id} rekordhoz, átugrás.")
+                return
+
+            make, model = v.make, v.marketing_name
+            logger.info(f"🧪 Arany dúsítás indul (AI Synthesis): {make} {model}")
+            
+            # Státusz zárolása a feldolgozás idejére
+            await db.execute(
+                update(VehicleModelDefinition)
+                .where(VehicleModelDefinition.id == vehicle_id)
+                .values(status='ai_synthesis_in_progress')
+            )
+            await db.commit()
+
+        # AI hívás: Gold-Data kinyerése a "szemetesládából"
+        gold_data = await AIService.get_gold_data_from_research(make, model, v.raw_search_context)
+
+        async with SessionLocal() as db:
+            if gold_data:
+                # Értékek kinyerése és normalizálása
+                ccm = gold_data.get("ccm")
+                kw = gold_data.get("kw")
+                m_name = gold_data.get("marketing_name", model)[:50]
+                t_code = gold_data.get("technical_code")
+
+                await db.execute(
+                    update(VehicleModelDefinition)
+                    .where(VehicleModelDefinition.id == vehicle_id)
+                    .values(
+                        marketing_name=m_name,
+                        technical_code=t_code or v.technical_code,
+                        engine_capacity=ccm,
+                        power_kw=kw,
+                        features_json=gold_data, # A teljes technikai JSON (olaj, gumi, stb.)
+                        status='gold_enriched',
+                        updated_at=func.now()
+                    )
+                )
+                logger.info(f"✨ GOLD ENRICHED: {make} {m_name} ({ccm} ccm, {kw} kW)")
+            else:
+                # Hiba esetén visszatesszük a sorba, növelve a kísérletek számát
+                await db.execute(
+                    update(VehicleModelDefinition)
+                    .where(VehicleModelDefinition.id == vehicle_id)
+                    .values(
+                        status='awaiting_ai_synthesis', 
+                        attempts=v.attempts + 1,
+                        last_error="AI extraction failed or returned empty"
+                    )
+                )
+                logger.warning(f"⚠️ Sikertelen dúsítás: {make} {model}")
+            
+            await db.commit()
+
+    async def run(self):
+        logger.info("🚀 Robot 2.2 (Alchemist) ONLINE - Prioritásos feldolgozás")
+        while True:
+            async with SessionLocal() as db:
+                # --- PRIORITÁSI LOGIKA (Megegyezik a Researcher botéval) ---
+                priorities = case(
+                    (and_(VehicleModelDefinition.vehicle_type == 'car', 
+                          VehicleModelDefinition.make.in_(['SUZUKI', 'TOYOTA', 'SKODA', 'VOLKSWAGEN', 'OPEL'])), 1),
+                    (VehicleModelDefinition.vehicle_type == 'car', 2),
+                    (and_(VehicleModelDefinition.vehicle_type == 'motorcycle', 
+                          VehicleModelDefinition.make.in_(['HONDA', 'YAMAHA', 'SUZUKI', 'KAWASAKI'])), 3),
+                    else_=4
+                )
+
+                # Lekérdezés prioritás szerint, majd a legrégebben frissített rekordok szerint
+                stmt = select(VehicleModelDefinition.id).where(
+                    VehicleModelDefinition.status == 'awaiting_ai_synthesis'
+                ).order_by(priorities, VehicleModelDefinition.updated_at.asc()).limit(self.batch_size)
+                
+                res = await db.execute(stmt)
+                ids = [r[0] for r in res.fetchall()]
+
+            if not ids:
+                # Ha üres a tartály, pihenünk és várunk a porszívóra
+                await asyncio.sleep(20)
+                continue
+
+            for vid in ids:
+                await self.synthesize_vehicle(vid)
+                # Quadro P4000 hűtés és Ollama API tehermentesítés
+                await asyncio.sleep(self.delay_between_records)
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(AlchemistBot().run())