Files
astrololo/services/logic/app/llm/factory.py
T
gitea 5203ba9e76
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (pull_request) Waiting to run
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (pull_request) Waiting to run
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (pull_request) Waiting to run
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (push) Successful in 10m29s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (push) Successful in 9m53s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (push) Failing after 25s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (push) Successful in 21s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (pull_request) Has started running
fix(llm): konfiguracja per dostawca — przelacznik w UI byl iluzja
UI pozwala wybrac dostawce przy KAZDYM zadaniu, ale factory czytalo jedna
wspolna trojke LLM_MODEL / LLM_BASE_URL / LLM_API_KEY dla wszystkich. Na
klastrze LLM_BASE_URL trzeba ustawic na lokalny model (localhost:11434 w podzie
nie istnieje) — i wtedy:
  - wybor „OpenAI" wysylal zadanie do Ollamy,
  - LLM_MODEL=llama3.1:8b kazal Anthropic uzyc modelu llama,
  - jeden LLM_API_KEY nie moze byc kluczem OpenAI i Anthropic naraz.
Czyli nie bylo miejsca, w ktore dalo sie sensownie wpisac klucze do chmury.

- konfiguracja per dostawca: <DOSTAWCA>_MODEL / _BASE_URL / _API_KEY
  (LOCAL_*, OPENAI_*, ANTHROPIC_*),
- zgodnosc wstecz: wspolne LLM_* dziala nadal, ale stosuje sie WYLACZNIE do
  dostawcy domyslnego (LLM_PROVIDER) — instalacja jednodostawcowa bez zmian,
- Anthropic dostal brakujaca walidacje klucza (mial ja tylko OpenAI),
- komunikat bledu wskazuje konkretna zmienna do ustawienia.

Testy regresyjne pilnuja, ze ustawienia jednego dostawcy NIE przeciekaja na
pozostalych. Calosc: 143 passed / 1 skipped.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-21 22:32:04 +02:00

103 lines
3.8 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",
ANTHROPIC: "claude-sonnet-5",
}
_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 build_provider(name: str | None = None) -> LLMProvider:
name = (name or default_provider_name()).lower()
if name not in PROVIDERS:
raise LLMError(f"Nieznany dostawca LLM: {name!r} (dostępne: {', '.join(PROVIDERS)})")
model = 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)