Files
service-finder/backend/app/models/service.py

163 lines
6.4 KiB
Python

import uuid
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Boolean, DateTime, ForeignKey, JSON, text, Text, Float, Index, Numeric
from sqlalchemy.orm import relationship, backref
from sqlalchemy.dialects.postgresql import UUID as PG_UUID, JSONB
from geoalchemy2 import Geometry # PostGIS támogatás
from sqlalchemy.sql import func
from app.db.base_class import Base
class ServiceProfile(Base):
"""
Szerviz szolgáltató kiterjesztett adatai (v1.3.1).
Egy Organization-höz (org_type='service') kapcsolódik.
Támogatja a hierarchiát (Franchise/Telephely) és az automatizált dúsítást.
"""
__tablename__ = "service_profiles"
__table_args__ = (
# Egyedi ujjlenyomat index a robot számára a duplikációk elkerülésére
Index('idx_service_fingerprint', 'fingerprint', unique=True),
{"schema": "data"}
)
id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
# --- KAPCSOLAT A CÉGES IKERHEZ (Twin) ---
organization_id = Column(Integer, ForeignKey("data.organizations.id"), unique=True)
# --- HIERARCHIA (Fa struktúra) ---
# Ez tárolja a szülő egység ID-ját (pl. hálózat központja)
parent_id = Column(Integer, ForeignKey("data.service_profiles.id"), nullable=True)
# --- ROBOT IDENTITÁS ---
# Normalize(Név + Város + Utca) hash, hogy ne legyen duplikáció
fingerprint = Column(String(255), nullable=False, index=True)
# PostGIS GPS pont (SRID 4326 = WGS84 koordináták)
location = Column(Geometry(geometry_type='POINT', srid=4326), index=True)
# Állapotkezelés: ghost (robot találta), active, flagged, inactive
status = Column(String(20), server_default=text("'ghost'"), index=True)
last_audit_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), onupdate=func.now())
# --- GOOGLE ÉS KÜLSŐ ADATOK ---
google_place_id = Column(String(100), unique=True)
rating = Column(Float)
user_ratings_total = Column(Integer)
# --- MÉLYFÚRÁS (Deep Enrichment) ADATOK ---
# AI elemzés: {"tone": "barátságos", "pricing": "közép", "reliability": "magas"}
vibe_analysis = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))
# Közösségi háló: {"facebook": "url", "tiktok": "url", "insta": "url"}
social_links = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))
# Speciális szűrő címkék: {"brands": ["Yamaha", "Suzuki"], "specialty": ["engine", "tuning"]}
specialization_tags = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))
# Trust Engine (Bot Discovery=30, User Entry=50, Admin/Partner=100)
trust_score = Column(Integer, default=30)
is_verified = Column(Boolean, default=False)
verification_log = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))
# --- ELÉRHETŐSÉG ---
opening_hours = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))
contact_phone = Column(String)
contact_email = Column(String)
website = Column(String)
bio = Column(Text)
# --- KAPCSOLATOK ---
organization = relationship("Organization", back_populates="service_profile")
expertises = relationship("ServiceExpertise", back_populates="service")
# --- ÖNMAGÁRA HIVATKOZÓ KAPCSOLAT (Hierarchia) ---
sub_services = relationship(
"ServiceProfile",
backref=backref("parent_service", remote_side=[id]),
cascade="all, delete-orphan"
)
created_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())
updated_at = Column(DateTime(timezone=True), onupdate=func.now())
class ExpertiseTag(Base):
"""Szakmai szempontok taxonómiája."""
__tablename__ = "expertise_tags"
__table_args__ = {"schema": "data"}
id = Column(Integer, primary_key=True)
key = Column(String(50), unique=True, index=True) # pl. 'bmw_gs_specialist'
name_hu = Column(String(100))
category = Column(String(30)) # 'repair', 'fuel', 'food', 'emergency'
class ServiceExpertise(Base):
"""Kapcsolótábla a szerviz és a szakterület között."""
__tablename__ = "service_expertises"
__table_args__ = {"schema": "data"}
service_id = Column(Integer, ForeignKey("data.service_profiles.id"), primary_key=True)
expertise_id = Column(Integer, ForeignKey("data.expertise_tags.id"), primary_key=True)
# Validációs szint (0-100% - Mennyire hiteles ez a szakértelem)
validation_level = Column(Integer, default=0)
service = relationship("ServiceProfile", back_populates="expertises")
expertise = relationship("ExpertiseTag")
class ServiceStaging(Base):
"""
Átmeneti tábla a Hunter (n8n/scraping) adatoknak.
"""
__tablename__ = "service_staging"
__table_args__ = (
Index('idx_staging_fingerprint', 'fingerprint', unique=True),
{"schema": "data"}
)
id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
# --- Alapadatok ---
name = Column(String, nullable=False, index=True)
# --- Strukturált cím adatok ---
postal_code = Column(String(10), index=True)
city = Column(String(100), index=True)
street_name = Column(String(150))
street_type = Column(String(50))
house_number = Column(String(20))
stairwell = Column(String(20))
floor = Column(String(20))
door = Column(String(20))
hrsz = Column(String(50))
full_address = Column(String)
contact_phone = Column(String, nullable=True)
email = Column(String, nullable=True)
website = Column(String, nullable=True)
# --- Forrás és Azonosítás ---
source = Column(String(50), nullable=True, index=True)
external_id = Column(String(100), nullable=True, index=True)
# Robot ujjlenyomat a Staging szintű deduplikációhoz
fingerprint = Column(String(255), nullable=False)
# --- Adatmentés ---
raw_data = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))
# --- Státusz és Bizalom ---
status = Column(String(20), server_default=text("'pending'"), index=True)
trust_score = Column(Integer, default=0)
created_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())
class DiscoveryParameter(Base):
"""Robot vezérlési paraméterek."""
__tablename__ = "discovery_parameters"
__table_args__ = {"schema": "data"}
id = Column(Integer, primary_key=True)
city = Column(String(100), nullable=False)
keyword = Column(String(100), nullable=False)
country_code = Column(String(2), default="HU")
is_active = Column(Boolean, default=True)
last_run_at = Column(DateTime(timezone=True))