Files
astrololo/services/logic/app/llm/factory.py
T
gitea 163ace4283
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (pull_request) Successful in 11m14s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (pull_request) Successful in 10m19s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (pull_request) Successful in 46s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (pull_request) Successful in 27s
build / build (push) Successful in 1m18s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (push) Successful in 11m45s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (push) Successful in 10m2s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (push) Successful in 36s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (push) Successful in 23s
feat(ui): interaktywny wybor modelu u dostawcy
Uzytkownik wybiera nie tylko dostawce, ale konkretny model — Fable czy Opus
u Anthropica, gpt-4o-mini czy gpt-5 u OpenAI, cokolwiek ma pobrane lokalnie.

- app/llm/catalog.py: podpowiedzi modeli per dostawca wraz z oknem kontekstu,
  nadpisywalne przez <DOSTAWCA>_MODELS; GET /llm/models wystawia je dla UI.
- Pole modelu w UI jest TEKSTOWE z datalista, nie zamknietym <select> — konto
  moze miec dostep do modeli, o ktorych kod nie wie, a nowe wychodza szybciej,
  niz aktualizuje sie katalog. Puste pole = model domyslny dostawcy.
- static/models.js: zmiana dostawcy przelacza podpowiedzi, podmienia placeholder
  na model domyslny i pokazuje okno kontekstu wybranego modelu.
- build_provider(name, model) — model z zadania wygrywa nad konfiguracja.

WAZNE (znalezione przy tescie e2e): liczenie budzetu „maksymalny kontekst modelu"
szlo przez build_provider(), ktory WYMAGA klucza API — bez klucza budzet cicho
spadal do wartosci zapasowej i byl identyczny dla wszystkich modeli Anthropic.
Budzet zalezy wylacznie od okna kontekstu, wiec doszlo resolve_model(), ktore
rozwiazuje nazwe modelu bez budowania dostawcy. Teraz budzet realnie sie rozni:
Opus/Fable 3,48 mln znakow, Haiku 536 tys., gpt-4o-mini 438 tys., llama3.1 8 tys.

Pewnosc danych w katalogu: modele Anthropic pochodza z oficjalnej dokumentacji
API (okna i limity zgodne z limits.py); modele OpenAI to podpowiedzi, ktorych
nie weryfikowalem; lokalne zaleza od tego, co masz pobrane.

Testy: 174 passed / 1 skipped (logika) + 17 (prezentacja). Nowy test strukturalny
pilnuje, ze KAZDE wywolanie w dol niesie wybrany model i dostawce — dokladnie ta
klasa bledu zlapala brakujacy parametr przy horoskopie okresowym.
Zweryfikowane w przegladarce: przelaczanie dostawcy podmienia liste modeli.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-22 21:40:19 +02:00

122 lines
4.9 KiB
Python

"""Wybór dostawcy LLM (LOG-31) — jedyne miejsce znające konkretne implementacje.
Domyślny jest **model lokalny**: prompt niesie oryginalne opisy z baz, więc
domyślnie nic nie opuszcza naszej sieci (LOG-32). Chmurę włącza się świadomie —
przez konfigurację albo pojedyncze żądanie.
Konfiguracja jest **per dostawca**, bo UI pozwala przełączać go przy każdym żądaniu.
Wspólne `LLM_*` nie wystarczy: ustawienie `LLM_BASE_URL` na lokalny model kierowałoby
tam także żądania do OpenAI, a `LLM_MODEL=llama3.1:8b` kazałoby Anthropic użyć modelu
llama. Dlatego każdy dostawca ma własny komplet zmiennych.
Zmienne środowiskowe:
LLM_PROVIDER local (domyślnie) | openai | anthropic — dostawca domyślny
LLM_TIMEOUT sekundy (domyślnie 120)
LLM_MAX_TOKENS limit długości odpowiedzi (domyślnie 2000)
<DOSTAWCA>_MODEL / _BASE_URL / _API_KEY — konfiguracja konkretnego dostawcy:
LOCAL_MODEL, LOCAL_BASE_URL (klucz zwykle zbędny)
OPENAI_MODEL, OPENAI_BASE_URL, OPENAI_API_KEY
ANTHROPIC_MODEL, ANTHROPIC_BASE_URL, ANTHROPIC_API_KEY
Klucze WYŁĄCZNIE z sekretu — nigdy w repo, w UI ani w logach.
Zgodność wstecz: wspólne `LLM_MODEL` / `LLM_BASE_URL` / `LLM_API_KEY` nadal działają,
ale stosują się TYLKO do dostawcy domyślnego (LLM_PROVIDER) — czyli konfiguracja
instalacji jednodostawcowej zostaje nietknięta, a pozostali dostawcy jej nie dziedziczą.
"""
from __future__ import annotations
import os
from app.llm.base import LLMError, LLMProvider
from app.llm.providers import AnthropicProvider, ChatCompletionsProvider
LOCAL = "local"
OPENAI = "openai"
ANTHROPIC = "anthropic"
PROVIDERS = (LOCAL, OPENAI, ANTHROPIC)
_DEFAULT_MODEL = {
LOCAL: "llama3.1:8b",
OPENAI: "gpt-4o-mini",
# Opus 4.8 świadomie zamiast Sonnet 5: Sonnet uruchamia myślenie adaptacyjne,
# gdy pominąć parametr `thinking`, a jego tokeny liczą się do max_tokens —
# przy ciasnym limicie cała tura wychodziła jako samo myślenie z pustym
# tekstem. To była przyczyna pustych odpowiedzi na Anthropicu.
ANTHROPIC: "claude-opus-4-8",
}
_DEFAULT_URL = {
# Ollama i vLLM wystawiają zgodne API pod /v1
LOCAL: "http://localhost:11434/v1",
OPENAI: "https://api.openai.com/v1",
ANTHROPIC: "https://api.anthropic.com",
}
def default_provider_name() -> str:
return os.getenv("LLM_PROVIDER", LOCAL).lower()
def max_tokens() -> int:
return int(os.getenv("LLM_MAX_TOKENS", "2000"))
def timeout() -> float:
return float(os.getenv("LLM_TIMEOUT", "120"))
def setting(provider: str, suffix: str, fallback: str = "") -> str:
"""Ustawienie dostawcy: <DOSTAWCA>_<SUFIKS> → LLM_<SUFIKS> → wbudowana domyślna.
Wspólne `LLM_*` stosuje się WYŁĄCZNIE do dostawcy domyślnego — inaczej adres
lokalnego modelu przejąłby żądania do chmury (i odwrotnie).
"""
specific = os.getenv(f"{provider.upper()}_{suffix}")
if specific:
return specific
if provider == default_provider_name():
generic = os.getenv(f"LLM_{suffix}")
if generic:
return generic
return fallback
def resolve_model(name: str | None = None, model: str | None = None) -> tuple[str, str]:
"""(dostawca, model) BEZ budowania dostawcy — czyli bez wymogu klucza API.
Rozmiar budżetu promptu zależy tylko od okna kontekstu modelu, więc nie może
zależeć od tego, czy klucz jest już skonfigurowany.
"""
provider = (name or default_provider_name()).lower()
if provider not in PROVIDERS:
provider = default_provider_name()
chosen = (model or "").strip() or setting(provider, "MODEL", _DEFAULT_MODEL[provider])
return provider, chosen
def build_provider(name: str | None = None, model: str | None = None) -> LLMProvider:
"""Dostawca modelu. `model` z żądania wygrywa nad konfiguracją — użytkownik
wybiera model w UI, a konfiguracja podaje tylko wartość domyślną."""
name = (name or default_provider_name()).lower()
if name not in PROVIDERS:
raise LLMError(f"Nieznany dostawca LLM: {name!r} (dostępne: {', '.join(PROVIDERS)})")
model = (model or "").strip() or setting(name, "MODEL", _DEFAULT_MODEL[name])
base_url = setting(name, "BASE_URL", _DEFAULT_URL[name])
api_key = setting(name, "API_KEY")
if name in (OPENAI, ANTHROPIC) and not api_key:
raise LLMError(
f"Brak klucza dla dostawcy {name} — ustaw {name.upper()}_API_KEY "
f"(z sekretu). Model lokalny klucza nie wymaga."
)
if name == ANTHROPIC:
return AnthropicProvider(base_url, model, api_key, timeout())
if name == OPENAI:
return ChatCompletionsProvider(OPENAI, base_url, model, api_key, timeout(),
leaves_lan=True)
# lokalny — klucz zwykle zbędny; treść NIE opuszcza sieci
return ChatCompletionsProvider(LOCAL, base_url, model, api_key, timeout(),
leaves_lan=False)