B14+B15: чистый SearchEngine + слоистая модель данных
B14 (поведение-сохраняющий рефакторинг): - services/search_engine.py — вся SAR-математика из analyze.py: SearchInput/SearchModel, build_search_model (чистая функция, без DB/auth/HTTP), деривации профилей/времени суток, unmodeled. - analyze.py — тонкая обёртка: сборка SearchInput + запись БД. - closed_cases.py — импорты хелперов из движка. - 12 юнит-тестов движка (claude_analyze мокается). - Контракт /analyze не изменён; регресс спеки подтверждён: bike 8yo 2h лес день -> 5.4 км. B15 (слои данных, Alembic): - backend/alembic (env из DATABASE_URL) + миграция 006_b15_layers. - Слой 4: search_models (case_id, version, input_snapshot, model_json). - Слой 3: search_teams, field_observations, areas_checked, found_events (geom JSONB GeoJSON, PostGIS в B16). - Слой 1: reference_priors (пустой, B12 заблокирован). - Бэкфилл: cases.analysis_log (объект с primary_zones) -> search_models v1; legacy-массивы и analysis_log-таблица не тронуты. - Проверено на CT108 в одноразовых pg16-контейнерах: чистая БД (без данных и с ними), бэкфилл=1 из 3 seed-кейсов, downgrade->upgrade идемпотентен, check-constraints работают, источник не модифицирован. pytest: 214 passed.
This commit is contained in:
+39
-181
@@ -10,21 +10,13 @@ from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from backend.database import db
|
||||
from backend.routers.auth import require_roles
|
||||
from services.claude_service import analyze_case as claude_analyze
|
||||
from services.distance_service import (
|
||||
calculate_max_distance,
|
||||
get_base_speed,
|
||||
get_diagnosis_coefficient,
|
||||
get_terrain_coefficient,
|
||||
get_time_of_day_coefficient,
|
||||
get_transport_coefficient,
|
||||
get_weather_coefficient,
|
||||
from services.search_engine import (
|
||||
SearchInput,
|
||||
build_search_model,
|
||||
derive_profiles,
|
||||
derive_time_of_day,
|
||||
unmodeled_profiles,
|
||||
)
|
||||
from services.psychotype_service import (
|
||||
detect_psychotype,
|
||||
get_psychotype_modifiers,
|
||||
get_search_recommendations,
|
||||
)
|
||||
from services.scoring_service import WeightedScorer
|
||||
|
||||
router = APIRouter(prefix='/api/v1/analyze', tags=['analyze'])
|
||||
|
||||
@@ -51,19 +43,14 @@ class AnalysisRequest(BaseModel):
|
||||
profiles: list[str] = Field(default_factory=list)
|
||||
|
||||
|
||||
def _first_terrain(value: str | list[str] | None) -> str | None:
|
||||
if isinstance(value, list):
|
||||
return value[0] if value else None
|
||||
return value
|
||||
|
||||
|
||||
def _as_case_data(payload: AnalysisRequest) -> dict[str, Any]:
|
||||
terrain = _first_terrain(payload.terrain)
|
||||
@router.post('', dependencies=[Depends(require_roles(['operator', 'field', 'admin']))])
|
||||
async def analyze_case(payload: AnalysisRequest) -> dict[str, Any]:
|
||||
# B14: роутер — тонкая обёртка. Вся расчётная логика — в
|
||||
# services/search_engine.py::build_search_model (без DB/auth/HTTP).
|
||||
case_data: dict[str, Any] = {
|
||||
'age': payload.age,
|
||||
'gender': payload.gender,
|
||||
'terrain': terrain,
|
||||
'terrain_primary': terrain,
|
||||
'terrain': payload.terrain,
|
||||
'weather': payload.weather,
|
||||
'elapsed_hours': payload.elapsed_hours,
|
||||
'last_location': payload.last_location,
|
||||
@@ -73,178 +60,49 @@ def _as_case_data(payload: AnalysisRequest) -> dict[str, Any]:
|
||||
'season': payload.season,
|
||||
'diagnosis_type': payload.diagnosis_type,
|
||||
'has_transport': payload.has_transport,
|
||||
'profiles': list(payload.profiles or []),
|
||||
'psychotype_answers': payload.psychotype_answers,
|
||||
'lat': payload.lat if payload.lat is not None else payload.tnp_lat,
|
||||
'lon': payload.lon if payload.lon is not None else payload.tnp_lon,
|
||||
}
|
||||
# Отфильтровываем None и пустые контейнеры ([], {}), чтобы при merge
|
||||
# {**to_detail, **case_data} значения из карточки случая не затирались
|
||||
# «пустышками» из дефолтов payload (psychotype_answers={}, diagnosis_type=[]).
|
||||
return {
|
||||
case_data = {
|
||||
k: v for k, v in case_data.items()
|
||||
if v is not None and not (isinstance(v, (list, dict)) and len(v) == 0)
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
# Диагнозы, которые форма собирает, но поведенческая модель не покрывает
|
||||
# (vector_tasks.md B12: профили без аналога/данных — честно помечать «вне модели»).
|
||||
UNMODELED_DIAGNOSES: dict[str, str] = {
|
||||
'ДЦП': 'Двигательные нарушения — модель не учитывает; учесть вручную при планировании (доступность местности, темп).',
|
||||
'слабое_зрение': 'Слабое зрение — модель не учитывает; вероятность следования по открытым/звуковым ориентирам выше.',
|
||||
'слабый_слух': 'Слабый слух — модель не учитывает; голосовой поиск менее эффективен, приоритет визуальным сигналам.',
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _unmodeled_profiles(case_data: dict[str, Any]) -> list[dict[str, str]]:
|
||||
"""Диагнозы вне поведенческой модели (не влияют на скоринг) + пояснение."""
|
||||
out: list[dict[str, str]] = []
|
||||
for diag in (case_data.get('diagnosis_type') or []):
|
||||
d = str(diag).lower()
|
||||
for key, note in UNMODELED_DIAGNOSES.items():
|
||||
if d == key.lower() and not any(o['profile'] == key for o in out):
|
||||
out.append({'profile': key, 'note': note})
|
||||
return out
|
||||
|
||||
|
||||
def _derive_profiles(case_data: dict[str, Any]) -> list[str]:
|
||||
"""
|
||||
Формирует список поведенческих профилей из диагнозов и транспорта, если они
|
||||
не переданы явно. Ключи WeightedScorer.PROFILES — русские (§8 контекста).
|
||||
Это закрывает рассинхрон bike/велосипед на границе бэкенд↔фронтенд.
|
||||
"""
|
||||
explicit = list(case_data.get('profiles') or [])
|
||||
if explicit:
|
||||
return explicit
|
||||
derived: list[str] = []
|
||||
for diag in (case_data.get('diagnosis_type') or []):
|
||||
d = str(diag).lower()
|
||||
if 'рас' in d or 'аутизм' in d:
|
||||
derived.append('РАС')
|
||||
elif 'эпилепси' in d:
|
||||
derived.append('эпилепсия')
|
||||
elif 'сдвг' in d:
|
||||
derived.append('СДВГ')
|
||||
elif 'зпр' in d:
|
||||
derived.append('ЗПР')
|
||||
transport = str(case_data.get('has_transport') or '').lower()
|
||||
if transport == 'bike':
|
||||
derived.append('велосипед')
|
||||
elif transport == 'scooter':
|
||||
derived.append('самокат')
|
||||
if case_data.get('cant_swim'):
|
||||
derived.append('не_умеет_плавать')
|
||||
seen: set[str] = set()
|
||||
out: list[str] = []
|
||||
for p in derived:
|
||||
if p not in seen:
|
||||
seen.add(p)
|
||||
out.append(p)
|
||||
return out
|
||||
|
||||
|
||||
def _derive_time_of_day(loss_time: Any) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Выводит время суток из loss_time: 6-18 день, 18-22 сумерки, иначе ночь.
|
||||
Порт фронтендовой getTimeOfDay. Принимает datetime или ISO-строку.
|
||||
"""
|
||||
if not loss_time:
|
||||
return 'день'
|
||||
try:
|
||||
if isinstance(loss_time, str):
|
||||
hour = int(loss_time.split('T')[1].split(':')[0])
|
||||
else:
|
||||
hour = loss_time.hour
|
||||
except Exception:
|
||||
return 'день'
|
||||
if 6 <= hour < 18:
|
||||
return 'день'
|
||||
if 18 <= hour < 22:
|
||||
return 'сумерки'
|
||||
return 'ночь'
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post('', dependencies=[Depends(require_roles(['operator', 'field', 'admin']))])
|
||||
async def analyze_case(payload: AnalysisRequest) -> dict[str, Any]:
|
||||
case_data = _as_case_data(payload)
|
||||
|
||||
if payload.case_id is not None:
|
||||
case = db.get_case(str(payload.case_id))
|
||||
if not case:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail='Case not found')
|
||||
case_data = {**case.to_detail(), **case_data}
|
||||
|
||||
# Время суток из loss_time (порт фронтендовой getTimeOfDay)
|
||||
if not case_data.get('time_of_day'):
|
||||
case_data['time_of_day'] = _derive_time_of_day(case_data.get('loss_time'))
|
||||
# terrain_primary из terrain, если вдруг не дошёл
|
||||
if not case_data.get('terrain_primary') and case_data.get('terrain'):
|
||||
case_data['terrain_primary'] = _first_terrain(case_data['terrain'])
|
||||
search_input = SearchInput(
|
||||
age=case_data.get('age'),
|
||||
gender=case_data.get('gender'),
|
||||
terrain=case_data.get('terrain'),
|
||||
terrain_primary=case_data.get('terrain_primary'),
|
||||
weather=case_data.get('weather'),
|
||||
elapsed_hours=case_data.get('elapsed_hours'),
|
||||
last_location=case_data.get('last_location'),
|
||||
circumstances=case_data.get('circumstances'),
|
||||
physical_condition=case_data.get('physical_condition'),
|
||||
experience=case_data.get('experience'),
|
||||
season=case_data.get('season'),
|
||||
diagnosis_type=case_data.get('diagnosis_type') or [],
|
||||
has_transport=case_data.get('has_transport'),
|
||||
cant_swim=bool(case_data.get('cant_swim')),
|
||||
psychotype_answers=case_data.get('psychotype_answers') or {},
|
||||
profiles=case_data.get('profiles') or [],
|
||||
lat=case_data.get('lat'),
|
||||
lon=case_data.get('lon'),
|
||||
loss_time=case_data.get('loss_time'),
|
||||
time_of_day=case_data.get('time_of_day'),
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Поведенческие профили из диагнозов + транспорта (если не заданы явно)
|
||||
case_data['profiles'] = _derive_profiles(case_data)
|
||||
model = await build_search_model(search_input, analyzer=claude_analyze)
|
||||
result = model.model_dump()
|
||||
|
||||
# Психотип детектим ДО анализа, чтобы применить его к ранжированию зон.
|
||||
# get_psychotype_modifiers возвращает таблицу полос по дистанции, которую
|
||||
# WeightedScorer.score_zone читает из case['psychotype_modifiers'].
|
||||
psychotype = None
|
||||
psychotype_modifiers = None
|
||||
psychotype_recommendations = None
|
||||
if case_data.get('psychotype_answers'):
|
||||
psychotype = detect_psychotype(case_data['psychotype_answers'])
|
||||
psychotype_modifiers = get_psychotype_modifiers(psychotype)
|
||||
psychotype_recommendations = get_search_recommendations(psychotype)
|
||||
case_data['psychotype'] = psychotype
|
||||
case_data['psychotype_modifiers'] = psychotype_modifiers
|
||||
|
||||
max_distance_km = calculate_max_distance(case_data)
|
||||
claude_result = await claude_analyze(case_data)
|
||||
|
||||
scorer = WeightedScorer()
|
||||
if case_data.get('age'):
|
||||
scorer.apply_age_modifiers(int(case_data['age']))
|
||||
if case_data.get('season'):
|
||||
scorer.apply_season_modifiers(str(case_data['season']))
|
||||
if case_data.get('profiles'):
|
||||
scorer.apply_profile(list(case_data['profiles']))
|
||||
scorer._normalize_weights()
|
||||
|
||||
# Разбивка коэффициентов формулы Экстремум для отображения на фронте
|
||||
elapsed = float(case_data.get('elapsed_hours') or 1)
|
||||
age_val = int(case_data.get('age') or 10)
|
||||
coefficients = {
|
||||
'base_speed': get_base_speed(age_val),
|
||||
'terrain': get_terrain_coefficient(case_data.get('terrain_primary', 'лес')),
|
||||
'diagnosis': get_diagnosis_coefficient(case_data.get('diagnosis_type')),
|
||||
'urgency': get_transport_coefficient(case_data.get('has_transport')),
|
||||
'fatigue': max(0.3, 1.0 - 0.05 * elapsed),
|
||||
'time_of_day': get_time_of_day_coefficient(case_data.get('time_of_day', 'день')),
|
||||
'weather': get_weather_coefficient(case_data.get('weather', 'нет')),
|
||||
}
|
||||
|
||||
result = {
|
||||
'case_id': str(payload.case_id) if payload.case_id else None,
|
||||
'analyzed_at': datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
|
||||
'max_distance_km': max_distance_km,
|
||||
'coefficients': coefficients,
|
||||
'time_of_day': case_data.get('time_of_day', 'день'),
|
||||
'psychotype': psychotype,
|
||||
'psychotype_modifiers': psychotype_modifiers,
|
||||
'psychotype_recommendations': psychotype_recommendations,
|
||||
'weights': scorer.weights,
|
||||
'distance_multiplier': scorer.distance_multiplier,
|
||||
'active_profiles': scorer.get_active_profiles_info(),
|
||||
'critical_warnings': scorer.critical_warnings,
|
||||
'unmodeled_profiles': _unmodeled_profiles(case_data),
|
||||
'urgency': claude_result.urgency,
|
||||
'primary_zones': [zone.model_dump() for zone in claude_result.primary_zones],
|
||||
'search_radius_km': claude_result.search_radius_km,
|
||||
'key_locations': claude_result.key_locations,
|
||||
'behavioral_prediction': claude_result.behavioral_prediction,
|
||||
'immediate_actions': claude_result.immediate_actions,
|
||||
'summary': claude_result.summary,
|
||||
'fallback_used': claude_result.fallback_used,
|
||||
}
|
||||
result['case_id'] = str(payload.case_id) if payload.case_id else None
|
||||
result['analyzed_at'] = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
|
||||
|
||||
if payload.case_id is not None:
|
||||
db.update_case(str(payload.case_id), analysis_log=result, status='analyzed')
|
||||
@@ -269,4 +127,4 @@ def get_analysis(case_id: str) -> dict[str, Any]:
|
||||
'case_id': case_id,
|
||||
'analysis_log': detail['analysis_log'],
|
||||
'created_at': detail['created_at'],
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -24,10 +24,11 @@ from uuid import UUID
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
|
||||
|
||||
from backend.database import db
|
||||
from backend.routers.analyze import (
|
||||
AnalysisRequest,
|
||||
_derive_profiles,
|
||||
_derive_time_of_day,
|
||||
from backend.routers.analyze import AnalysisRequest
|
||||
from services.search_engine import (
|
||||
derive_profiles as _derive_profiles,
|
||||
derive_time_of_day as _derive_time_of_day,
|
||||
unmodeled_profiles as _unmodeled_profiles,
|
||||
)
|
||||
from backend.routers.auth import require_roles
|
||||
from backend.schemas import ClosedCaseCreate, ClosedCaseListResponse, ClosedCaseResponse
|
||||
@@ -74,7 +75,12 @@ def _run_model(data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
|
||||
psychotype_recommendations = get_search_recommendations(psychotype)
|
||||
|
||||
time_of_day = _derive_time_of_day(data.get('loss_time'))
|
||||
profiles = _derive_profiles({**data, 'profiles': data.get('profiles') or []})
|
||||
profiles = _derive_profiles(
|
||||
data.get('diagnosis_type') or [],
|
||||
data.get('has_transport'),
|
||||
bool(data.get('cant_swim')),
|
||||
explicit=data.get('profiles') or [],
|
||||
)
|
||||
|
||||
max_distance_km = calculate_max_distance(data)
|
||||
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user