omp
2043d5ddcf
- corpus/: Almeida (João Ferreira de Almeida) em USFX, domínio público, 66 livros / 1189 capítulos / 31098 versículos, versionado com SHA-256 - app/corpus.py: parser USFX (texto no tail de <v/>), nomes canônicos dos livros, aliases (abreviaturas e numerais romanos), VerseChunk sem página - indexer: descobre *.xml em CORPUS_DIR, progresso em versículos, lote configurável, manifesto incremental por SHA-256 - remove extraction.py, parallel.py, bible_parser.py, Tesseract e PyMuPDF - campo page removido de Source/SearchResult/StatusResponse e do frontend - embedder: propriedade name; status reporta o embedder em uso, não o do .env - create_app constrói o embedder ANTES do store (o default HashEmbedder do VectorStore impedia o modelo configurado de ser carregado em produção) - fallback do modelo agora aparece em /api/status.errors - torch 2.6.0 + transformers 5.22.1 pinados (transformers 5.x exige torch>=2.6)
334 lines
12 KiB
Python
334 lines
12 KiB
Python
"""API HTTP do Pastor Online.
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Rotas:
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* `GET /api/health` — verificação de saúde
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* `GET /api/status` — estado da indexação (fontes lidas e vetores indexados)
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* `POST /api/reindex` — força a reindexação do corpus
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* `POST /api/chat` — chat em streaming (SSE)
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* `GET /api/sources` — últimos trechos recuperados (inspeção)
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"""
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from __future__ import annotations
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import asyncio
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import json
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import logging
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from contextlib import asynccontextmanager
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from dataclasses import dataclass
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from typing import AsyncIterator
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from fastapi import FastAPI, Header, HTTPException, Request
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from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
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from fastapi.responses import StreamingResponse
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from .chat import ChatService
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from .config import Settings, get_settings
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from .embedding import Embedder, HashEmbedder, SentenceTransformerEmbedder
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from .indexer import Indexer
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from .llm import LLMProvider, LLMProviderError, build_provider
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from .models import (
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ChatRequest,
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HealthResponse,
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ReindexResponse,
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Source,
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SourcesResponse,
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StatusResponse,
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)
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from .vector_store import InMemoryVectorStore, VectorStore
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logger = logging.getLogger(__name__)
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@dataclass
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class Services:
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"""Dependências de longa duração da aplicação."""
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settings: Settings
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store: VectorStore
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embedder: Embedder
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provider: LLMProvider
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indexer: Indexer
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chat: ChatService
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last_sources: list[Source]
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embedder_warning: str | None = None
|
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|
|
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def _build_embedder(settings: Settings) -> tuple[Embedder, str | None]:
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"""Cria o embedder conforme o modelo configurado.
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Devolve `(embedder, aviso)`. O aviso existe porque o fallback é silencioso por
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natureza — sem ele, `/api/status` reportaria o nome do modelo configurado
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enquanto a busca roda sem semântica nenhuma, e ninguém perceberia.
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"""
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model = settings.embedding_model.strip().lower()
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|
if model in ("", "hash", "hash-test", "none"):
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return HashEmbedder(), None
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try:
|
|
return (
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SentenceTransformerEmbedder(
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settings.embedding_model, batch_size=settings.embedding_batch_size
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),
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|
None,
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|
)
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|
except Exception as exc:
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|
logger.error(
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|
"Não foi possível carregar o modelo de embedding %s: %s. "
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|
"Usando embedder determinístico.",
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settings.embedding_model,
|
|
exc,
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|
)
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|
return HashEmbedder(), (
|
|
f"O modelo de embedding '{settings.embedding_model}' não carregou ({exc}). "
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|
"A busca está rodando com um embedder determinístico SEM semântica: "
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|
"os resultados não são confiáveis. Corrija as dependências e reindexe."
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)
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def create_app(
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settings: Settings | None = None,
|
|
store: VectorStore | None = None,
|
|
embedder: Embedder | None = None,
|
|
provider: LLMProvider | None = None,
|
|
indexer: Indexer | None = None,
|
|
embedder_warning: str | None = None,
|
|
) -> FastAPI:
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|
"""Cria a aplicação FastAPI. As dependências podem ser injetadas nos testes."""
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settings = settings or get_settings()
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# A ordem importa: o embedder precisa existir antes do store. `VectorStore`
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# default para `HashEmbedder` quando nasce sem um, e herdar o embedder dele
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# faria a aplicação nunca carregar o modelo configurado — a busca passaria a
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|
# rodar sem semântica enquanto `/api/status` anunciaria o nome do modelo.
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if embedder is None and store is not None:
|
|
embedder = getattr(store, "embedder", None)
|
|
if embedder is None:
|
|
embedder, built_warning = _build_embedder(settings)
|
|
embedder_warning = embedder_warning or built_warning
|
|
if store is None:
|
|
store = VectorStore(
|
|
persist_dir=settings.vector_db_dir,
|
|
collection_name=settings.collection_name,
|
|
embedder=embedder,
|
|
)
|
|
if provider is None:
|
|
provider = build_provider(settings)
|
|
|
|
if indexer is None:
|
|
indexer = Indexer(settings=settings, embedder=embedder, store=store)
|
|
|
|
chat = ChatService(
|
|
settings=settings, store=store, embedder=embedder, provider=provider
|
|
)
|
|
|
|
services = Services(
|
|
settings=settings,
|
|
store=store,
|
|
embedder=embedder,
|
|
provider=provider,
|
|
indexer=indexer,
|
|
chat=chat,
|
|
last_sources=[],
|
|
embedder_warning=embedder_warning,
|
|
)
|
|
reindex_lock = asyncio.Lock()
|
|
|
|
@asynccontextmanager
|
|
async def lifespan(app: FastAPI) -> AsyncIterator[None]:
|
|
"""Dispara a indexação inicial sem bloquear o startup."""
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|
if settings.auto_index:
|
|
asyncio.create_task(_run_initial_index(services))
|
|
yield
|
|
close = getattr(provider, "aclose", None)
|
|
if close is not None:
|
|
await close()
|
|
|
|
app = FastAPI(
|
|
title="Pastor Online",
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|
description="Sistema RAG para consulta bíblica com agente pastoral.",
|
|
version="1.0.0",
|
|
lifespan=lifespan,
|
|
)
|
|
app.state.services = services
|
|
|
|
app.add_middleware(
|
|
CORSMiddleware,
|
|
allow_origins=settings.cors_origin_list,
|
|
allow_credentials=False,
|
|
allow_methods=["GET", "POST"],
|
|
allow_headers=["Content-Type", "X-Reindex-Token"],
|
|
)
|
|
|
|
# ------------------------------------------------------------------ #
|
|
# Rotas
|
|
# ------------------------------------------------------------------ #
|
|
|
|
@app.get("/api/health", response_model=HealthResponse)
|
|
async def health() -> HealthResponse:
|
|
"""Verificação de saúde do serviço."""
|
|
state = services.indexer.status().state
|
|
return HealthResponse(
|
|
status="ok",
|
|
llm_provider=settings.llm_provider,
|
|
indexing="indexing" if state == "indexing" else "ready",
|
|
)
|
|
|
|
@app.get("/api/status", response_model=StatusResponse)
|
|
async def status() -> StatusResponse:
|
|
"""Estado da indexação: fontes lidas e vetores indexados."""
|
|
current = services.indexer.status()
|
|
errors = list(current.errors)
|
|
if services.embedder_warning:
|
|
errors.insert(0, services.embedder_warning)
|
|
return StatusResponse(
|
|
state=current.state,
|
|
sources_total=current.sources_total,
|
|
sources_indexed=current.sources_indexed,
|
|
chunks=current.chunks,
|
|
model=current.model,
|
|
last_indexed_at=current.last_indexed_at,
|
|
errors=errors,
|
|
verses_indexed=current.verses_indexed,
|
|
verses_total=current.verses_total,
|
|
current_file=current.current_file,
|
|
)
|
|
|
|
@app.post("/api/reindex", response_model=ReindexResponse, status_code=202)
|
|
async def reindex(
|
|
x_reindex_token: str | None = Header(default=None),
|
|
) -> ReindexResponse:
|
|
"""Força a releitura e reindexação do corpus."""
|
|
if settings.reindex_token:
|
|
if x_reindex_token != settings.reindex_token:
|
|
raise HTTPException(status_code=401, detail="Token inválido")
|
|
|
|
if reindex_lock.locked():
|
|
raise HTTPException(
|
|
status_code=409, detail="Uma reindexação já está em andamento"
|
|
)
|
|
|
|
# O lock é adquirido e liberado pela tarefa de background: a rota apenas
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|
# agenda o trabalho. Liberá-lo aqui permitiria reindexações concorrentes.
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|
await reindex_lock.acquire()
|
|
asyncio.create_task(_run_reindex(services, reindex_lock))
|
|
|
|
return ReindexResponse(state="indexing")
|
|
|
|
@app.post("/api/chat")
|
|
async def chat(request: ChatRequest) -> StreamingResponse:
|
|
"""Responde a uma pergunta em streaming (SSE)."""
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|
if len(request.message) > settings.max_message_length:
|
|
raise HTTPException(status_code=422, detail="Mensagem muito longa")
|
|
|
|
history = [
|
|
{"role": entry.role, "content": entry.content} for entry in request.history
|
|
]
|
|
|
|
async def event_stream() -> AsyncIterator[str]:
|
|
try:
|
|
result = await services.chat.answer(request.message, history)
|
|
except LLMProviderError as exc:
|
|
logger.error("Falha no provedor de LLM: %s", exc)
|
|
yield _sse("error", {"message": "Provedor de LLM indisponível."})
|
|
return
|
|
except Exception as exc: # pragma: no cover - erro inesperado
|
|
logger.exception("Erro ao processar a pergunta")
|
|
yield _sse("error", {"message": "Erro interno ao processar a pergunta."})
|
|
return
|
|
|
|
sources = [
|
|
{
|
|
"reference": source.reference,
|
|
"text": source.text,
|
|
"book": source.book,
|
|
"chapter": source.chapter,
|
|
"verse": source.verse,
|
|
"file": source.file,
|
|
"score": round(source.score, 4),
|
|
}
|
|
for source in result.sources
|
|
]
|
|
services.last_sources = result.sources
|
|
|
|
yield _sse("sources", {"sources": sources})
|
|
yield _sse("token", {"text": result.text})
|
|
yield _sse("done", {"citations": result.citations})
|
|
|
|
return StreamingResponse(
|
|
event_stream(),
|
|
media_type="text/event-stream",
|
|
headers={
|
|
"Cache-Control": "no-cache",
|
|
"Connection": "keep-alive",
|
|
"X-Accel-Buffering": "no",
|
|
},
|
|
)
|
|
|
|
@app.get("/api/sources", response_model=SourcesResponse)
|
|
async def sources() -> SourcesResponse:
|
|
"""Trechos consultados na última resposta."""
|
|
return SourcesResponse(
|
|
sources=[
|
|
Source(
|
|
reference=source.reference,
|
|
text=source.text,
|
|
book=source.book,
|
|
chapter=source.chapter,
|
|
verse=source.verse,
|
|
file=source.file,
|
|
score=source.score,
|
|
)
|
|
for source in services.last_sources
|
|
]
|
|
)
|
|
|
|
return app
|
|
|
|
|
|
def _sse(event: str, data: dict) -> str:
|
|
"""Serializa um evento SSE."""
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|
return f"event: {event}\ndata: {json.dumps(data, ensure_ascii=False)}\n\n"
|
|
|
|
|
|
async def _run_initial_index(services: Services) -> None:
|
|
"""Indexa o corpus na inicialização, sem bloquear o startup."""
|
|
await asyncio.to_thread(services.indexer.reindex)
|
|
|
|
|
|
async def _run_reindex(services: Services, lock: asyncio.Lock) -> None:
|
|
"""Executa a reindexação em background, segurando o lock durante o trabalho."""
|
|
try:
|
|
await asyncio.to_thread(services.indexer.reindex, True)
|
|
finally:
|
|
if lock.locked():
|
|
lock.release()
|
|
|
|
|
|
def _build_default_app() -> FastAPI:
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|
"""Cria a aplicação padrão, tolerando falha no carregamento do Chroma.
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|
|
|
O Uvicorn importa este módulo no arranque. Se o banco vetorial não puder ser
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|
aberto (volume ainda não montado, por exemplo), a aplicação precisa subir e
|
|
reportar o erro em `/api/status`, não recusar o arranque.
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|
"""
|
|
try:
|
|
return create_app()
|
|
except Exception as exc: # pragma: no cover - depende do ambiente
|
|
logger.error("Falha ao inicializar a aplicação: %s", exc)
|
|
settings = get_settings()
|
|
embedder, embedder_warning = _build_embedder(settings)
|
|
store = InMemoryVectorStore(embedder=embedder)
|
|
provider = build_provider(settings)
|
|
indexer = Indexer(settings=settings, embedder=embedder, store=store)
|
|
return create_app(
|
|
settings=settings,
|
|
store=store,
|
|
embedder=embedder,
|
|
provider=provider,
|
|
indexer=indexer,
|
|
embedder_warning=embedder_warning,
|
|
)
|
|
|
|
|
|
app = _build_default_app()
|