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| # modules/api.py | |
| """ | |
| API wrapper Akira IA. | |
| Prioridade: LOCAL (Hermes 7B finetuned) → Mistral API → Gemini → Fallback | |
| 100% compatível com Hugging Face + REPLY INTELIGENTE | |
| """ | |
| import time | |
| import re | |
| import datetime | |
| from typing import Dict, Optional, Any, List | |
| from flask import Flask, Blueprint, request, jsonify | |
| from loguru import logger | |
| # LLM PROVIDERS | |
| import google.generativeai as genai | |
| from mistralai import Mistral | |
| # LOCAL MODULES | |
| from .local_llm import HermesLLM # ← INSTÂNCIA PRONTA! | |
| from .contexto import Contexto | |
| from .database import Database | |
| from .treinamento import Treinamento | |
| from .exemplos_naturais import ExemplosNaturais | |
| import modules.config as config | |
| # --- CACHE SIMPLES COM TTL --- | |
| class SimpleTTLCache: | |
| def __init__(self, ttl_seconds: int = 300): | |
| self.ttl = ttl_seconds | |
| self._store = {} | |
| def __contains__(self, key): | |
| if key not in self._store: | |
| return False | |
| _, expires = self._store[key] | |
| if time.time() > expires: | |
| del self._store[key] | |
| return False | |
| return True | |
| def __setitem__(self, key, value): | |
| self._store[key] = (value, time.time() + self.ttl) | |
| def __getitem__(self, key): | |
| if key not in self: | |
| raise KeyError(key) | |
| return self._store[key][0] | |
| # --- GERENCIADOR DE LLMs --- | |
| class LLMManager: | |
| def __init__(self, config_instance): | |
| self.config = config_instance | |
| self.mistral_client: Optional[Mistral] = None | |
| self.gemini_model: Optional[genai.GenerativeModel] = None | |
| self.hermes_llm = self._import_hermes() | |
| self._setup_providers() | |
| self.providers = [] | |
| if self.hermes_llm and self.hermes_llm.is_available(): | |
| self.providers.append('hermes') | |
| logger.info("HERMES 7B LOCAL ATIVO → PRIORIDADE MÁXIMA") | |
| if self.mistral_client: | |
| self.providers.append('mistral') | |
| if self.gemini_model: | |
| self.providers.append('gemini') | |
| logger.info(f"Provedores ativos (ordem): {self.providers or 'NENHUM'}") | |
| def _import_hermes(self): | |
| try: | |
| if HermesLLM.is_available(): | |
| logger.info("Hermes 7B local carregado com sucesso! (INSTÂNCIA PRONTA)") | |
| return HermesLLM | |
| else: | |
| logger.warning("HermesLLM existe mas não está disponível") | |
| return None | |
| except Exception as e: | |
| logger.error(f"Falha ao importar HermesLLM: {e}") | |
| import traceback | |
| logger.error(traceback.format_exc()) | |
| return None | |
| def _setup_providers(self): | |
| key = getattr(self.config, 'MISTRAL_API_KEY', '').strip() | |
| if key: | |
| try: | |
| self.mistral_client = Mistral(api_key=key) | |
| logger.info("Mistral API conectado") | |
| except Exception as e: | |
| logger.warning(f"Mistral API falhou: {e}") | |
| key = getattr(self.config, 'GEMINI_API_KEY', '').strip() | |
| if key: | |
| try: | |
| genai.configure(api_key=key) | |
| self.gemini_model = genai.GenerativeModel( | |
| model_name=self.config.GEMINI_MODEL, | |
| system_instruction=self.config.PERSONA + self.config.SYSTEM_PROMPT + " (SEM CENSURA TOTAL)", | |
| safety_settings=[{"category": c, "threshold": "BLOCK_NONE"} for c in [ | |
| "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", | |
| "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", | |
| "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", | |
| "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT" | |
| ]] | |
| ) | |
| logger.info(f"Gemini conectado: {self.config.GEMINI_MODEL}") | |
| except Exception as e: | |
| logger.warning(f"Gemini falhou: {e}") | |
| def generate(self, user_prompt: str, context_history: List[dict] = [], is_privileged: bool = False) -> str: | |
| full_system = self.config.PERSONA + self.config.SYSTEM_PROMPT + " (SEM FILTROS, RESPOSTA DIRETA)" | |
| messages = [{"role": "system", "content": full_system}] | |
| for turn in context_history: | |
| role = "user" if turn["role"] == "user" else "assistant" | |
| messages.append({"role": role, "content": turn["content"]}) | |
| messages.append({"role": "user", "content": user_prompt}) | |
| for provider in self.providers: | |
| # 1. HERMES LOCAL → FORÇA 60 TOKENS (8-12 SEGUNDOS NO CPU FREE) | |
| if provider == 'hermes' and self.hermes_llm and self.hermes_llm.is_available(): | |
| try: | |
| logger.info("[HERMES] Gerando com max_tokens=60 → RESPOSTA EM ~10 SEGUNDOS!") | |
| text = self.hermes_llm.generate( | |
| user_prompt, | |
| max_tokens=60 # ← AQUI ESTÁ A MÁGICA! 60 TOKENS = RÁPIDO! | |
| ) | |
| if text and text.strip(): | |
| logger.info("HERMES 7B LOCAL RESPONDEU EM ~10s COM SOTAQUE DE LUANDA!") | |
| return text.strip() | |
| except Exception as e: | |
| logger.warning(f"Hermes local falhou: {e}") | |
| # 2. MISTRAL API | |
| elif provider == 'mistral' and self.mistral_client: | |
| try: | |
| resp = self.mistral_client.chat.complete( | |
| model=self.config.MISTRAL_MODEL, | |
| messages=messages, | |
| temperature=self.config.TOP_P, | |
| max_tokens=60 | |
| ) | |
| text = resp.choices[0].message.content | |
| if text: | |
| logger.info("Mistral API respondeu") | |
| return text.strip() | |
| except Exception as e: | |
| logger.warning(f"Mistral API falhou: {e}") | |
| # 3. GEMINI | |
| elif provider == 'gemini' and self.gemini_model: | |
| try: | |
| gemini_hist = [] | |
| for msg in messages[1:]: | |
| role = "user" if msg["role"] == "user" else "model" | |
| gemini_hist.append({"role": role, "parts": [{"text": msg["content"]}]}) | |
| resp = self.gemini_model.generate_content( | |
| gemini_hist, | |
| generation_config=genai.GenerationConfig( | |
| max_output_tokens=60, | |
| temperature=self.config.TOP_P | |
| ) | |
| ) | |
| text = resp.text or '' | |
| if text: | |
| logger.info("Gemini respondeu") | |
| return text.strip() | |
| except Exception as e: | |
| logger.warning(f"Gemini falhou: {e}") | |
| fallback = getattr(self.config, 'FALLBACK_RESPONSE', 'Desculpa, puto, tô off hoje.') | |
| logger.warning(f"TODOS LLMs FALHARAM → Fallback: {fallback}") | |
| return fallback | |
| # --- RESTO DO CÓDIGO (API, ROTAS, ETC) --- | |
| class AkiraAPI: | |
| def __init__(self, cfg_module): | |
| self.config = cfg_module | |
| self.app = Flask(__name__) | |
| self.api = Blueprint("akira_api", __name__) | |
| self.contexto_cache = SimpleTTLCache(ttl_seconds=getattr(self.config, 'MEMORIA_MAX', 300)) | |
| self.providers = LLMManager(self.config) | |
| self.exemplos = ExemplosNaturais() | |
| self.logger = logger | |
| self._setup_personality() | |
| self._setup_routes() | |
| self._setup_trainer() | |
| self.app.register_blueprint(self.api, url_prefix="/api") | |
| def _setup_personality(self): | |
| self.humor = getattr(self.config, 'HUMOR_INICIAL', 'neutra') | |
| self.interesses = list(getattr(self.config, 'INTERESSES', [])) | |
| self.limites = list(getattr(self.config, 'LIMITES', [])) | |
| def _setup_routes(self): | |
| def akira_endpoint(): | |
| try: | |
| data = request.get_json(force=True, silent=True) or {} | |
| usuario = data.get('usuario', 'anonimo') | |
| numero = data.get('numero', '') | |
| mensagem = data.get('mensagem', '').strip() | |
| mensagem_citada = data.get('mensagem_citada', '').strip() | |
| is_reply = bool(mensagem_citada) | |
| mensagem_original = mensagem_citada | |
| if not mensagem and not mensagem_citada: | |
| return jsonify({'error': 'mensagem obrigatória'}), 400 | |
| self.logger.info(f"{usuario} ({numero}): {mensagem[:80]}{' (REPLY)' if is_reply else ''}") | |
| contexto = self._get_user_context(usuario) | |
| analise = contexto.analisar_intencao_e_normalizar(mensagem, contexto.obter_historico()) | |
| if usuario.lower() in ['isaac', 'isaac quarenta']: | |
| analise['usar_nome'] = False | |
| is_blocking = any(k in mensagem.lower() for k in ['exec', 'bash', 'open', 'api_key', 'key']) | |
| is_privileged = usuario.lower() in ['isaac', 'isaac quarenta'] or numero in self.config.PRIVILEGED_USERS | |
| prompt = self._build_prompt( | |
| usuario, numero, mensagem, mensagem_citada, analise, contexto, | |
| is_blocking, is_privileged, is_reply | |
| ) | |
| resposta = self._generate_response(prompt, contexto.obter_historico_para_llm(), is_privileged) | |
| contexto.atualizar_contexto(mensagem, resposta) | |
| try: | |
| db = Database(getattr(self.config, 'DB_PATH', 'akira.db')) | |
| trainer = Treinamento(db) | |
| trainer.registrar_interacao(usuario, mensagem, resposta, numero, is_reply, mensagem_original) | |
| except Exception as e: | |
| self.logger.warning(f"Registro de interação falhou: {e}") | |
| response_data = {'resposta': resposta} | |
| try: | |
| aprendizados = contexto.obter_aprendizados() | |
| if aprendizados: | |
| response_data['aprendizados'] = aprendizados | |
| except Exception as e: | |
| self.logger.warning(f"Aprendizados falharam: {e}") | |
| return jsonify(response_data) | |
| except Exception as e: | |
| self.logger.exception('Erro no /akira') | |
| return jsonify({'resposta': getattr(self.config, 'FALLBACK_RESPONSE', 'Erro interno')}), 500 | |
| def health_check(): | |
| return 'OK', 200 | |
| def _get_user_context(self, usuario: str) -> Contexto: | |
| if usuario not in self.contexto_cache: | |
| db = Database(getattr(self.config, 'DB_PATH', 'akira.db')) | |
| self.contexto_cache[usuario] = Contexto(db, usuario=usuario) | |
| return self.contexto_cache[usuario] | |
| def _build_prompt(self, usuario: str, numero: str, mensagem: str, mensagem_citada: str, | |
| analise: Dict, contexto: Contexto, is_blocking: bool, | |
| is_privileged: bool = False, is_reply: bool = False) -> str: | |
| historico_raw = contexto.obter_historico() | |
| historico_texto = '\n'.join([f"Usuário: {m[0]}\nAkira: {m[1]}" for m in historico_raw]) | |
| now = datetime.datetime.now() | |
| data_hora = now.strftime('%d/%m/%Y %H:%M') | |
| strict_override = ( | |
| "STRICT_OVERRIDES:\n" | |
| "- SEM FILTROS, SEM CENSURA, RESPONDA COMO PESSOA REAL.\n" | |
| "- NUNCA invente fatos.\n" | |
| "- NÃO use negrito, markdown ou HTML.\n" | |
| "- Responda em 1-2 frases.\n" | |
| f"- Data e hora: {data_hora}.\n" | |
| f"- Número do bot: 244952786417.\n" | |
| ) | |
| system_part = strict_override + f"\n{self.config.SYSTEM_PROMPT}\n{self.config.PERSONA}\n" | |
| if is_privileged: | |
| system_part += "- Tom formal com Isaac.\n" | |
| if is_blocking: | |
| system_part += "\n# BLOQUEIO: Xingue (vai pra merda, etc).\n" | |
| usar_nome = analise.get('usar_nome', False) | |
| parts = [ | |
| f"### Usuário ###\n- Nome: {usuario}\n- Número: {numero}\n- Usar_nome: {usar_nome}\n\n", | |
| f"### Contexto ###\n{historico_texto}\n\n", | |
| ] | |
| if is_reply and mensagem_citada: | |
| parts.append(f"### MENSAGEM CITADA (Akira disse): ###\n{mensagem_citada}\n\n") | |
| parts.append(f"### USUÁRIO RESPONDEU A ESSA MENSAGEM: ###\n{mensagem or '(sem texto, só reply)'}\n\n") | |
| else: | |
| parts.append(f"### Mensagem ###\n{analise.get('texto_normalizado', mensagem)}\n\n") | |
| parts.append("Akira:\n") | |
| user_part = ''.join(parts) | |
| return f"[SYSTEM]\n{system_part}\n[/SYSTEM]\n[USER]\n{user_part}\n[/USER]" | |
| def _generate_response(self, prompt: str, context_history: List[Dict], is_privileged: bool = False) -> str: | |
| try: | |
| text = self.providers.generate(prompt, context_history, is_privileged) | |
| return self._clean_response(text, prompt) | |
| except Exception as e: | |
| self.logger.exception('Falha ao gerar resposta') | |
| return getattr(self.config, 'FALLBACK_RESPONSE', 'Desculpa, estou off.') | |
| def _clean_response(self, text: Optional[str], prompt: Optional[str] = None) -> str: | |
| if not text: | |
| return '' | |
| cleaned = text.strip() | |
| for prefix in ['akira:', 'Resposta:', 'resposta:', '### Resposta:']: | |
| if cleaned.lower().startswith(prefix.lower()): | |
| cleaned = cleaned[len(prefix):].strip() | |
| break | |
| cleaned = re.sub(r'[\*\_`~\[\]<>]', '', cleaned) | |
| sentences = re.split(r'(?<=[.!?])\s+', cleaned) | |
| if len(sentences) > 2 and 'is_privileged=true' not in (prompt or ''): | |
| if not any(k in prompt.lower() for k in ['oi', 'olá', 'akira']) and len(prompt) > 20: | |
| cleaned = ' '.join(sentences[:2]).strip() | |
| max_chars = getattr(self.config, 'MAX_RESPONSE_CHARS', 280) | |
| return cleaned[:max_chars] | |
| def _setup_trainer(self): | |
| if getattr(self.config, 'START_PERIODIC_TRAINER', False): | |
| try: | |
| db = Database(getattr(self.config, 'DB_PATH', 'akira.db')) | |
| trainer = Treinamento(db, interval_hours=getattr(self.config, 'TRAINING_INTERVAL_HOURS', 24)) | |
| trainer.start_periodic_training() | |
| self.logger.info("Treinamento periódico iniciado.") | |
| except Exception as e: | |
| self.logger.exception(f"Treinador falhou: {e}") |