crm.clientright.ru/aiassist/vectorgpt.php

<?php
// aiassist/vectorgpt.php
require_once 'config.php';
require_once 'logger.php';

function createVectorStore() {
    $curl = curl_init();
    $payload = json_encode(['name' => 'Vector Store']);
    logMessage("Создание Vector Store. Отправляем payload: " . $payload);
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => OPENAI_VECTOR_STORES_API,
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $payload,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            'Content-Type: application/json',
            'Authorization: Bearer ' . OPENAI_API_KEY,
            'OpenAI-Beta: assistants=v2'
        ]
    ]);
    $response = curl_exec($curl);
    $httpCode = curl_getinfo($curl, CURLINFO_HTTP_CODE);
    $curlError = curl_error($curl);
    curl_close($curl);
    logMessage("Ответ OpenAI (создание Vector Store): HTTP $httpCode - " . $response);
    if ($curlError) {
        logMessage("Ошибка cURL при создании Vector Store: " . $curlError);
        return null;
    }
    $decoded = json_decode($response, true);
    if ($httpCode !== 200 || !isset($decoded['id'])) {
        logMessage("Ошибка при создании Vector Store: " . json_encode($decoded, JSON_UNESCAPED_UNICODE));
        return null;
    }
    return $decoded['id'];
}
function uploadFileToOpenAI($filePath) {
    if (!file_exists($filePath) || filesize($filePath) == 0) {
        logMessage("❌ Ошибка: Файл не найден или пустой! $filePath");
        return null;
    }

    logMessage("📤 Загружаем файл в OpenAI: $filePath");
    logMessage("🔑 Используем API-ключ: " . substr(OPENAI_API_KEY, 0, 8) . "********");

    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => OPENAI_FILES_API,
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => [
            'file' => new CURLFile($filePath),
            'purpose' => 'assistants'
        ],
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"
            // Content-Type: multipart/form-data автоматически добавляется cURL с правильным boundary
        ]
    ]);

    $response = curl_exec($curl);
    $httpCode = curl_getinfo($curl, CURLINFO_HTTP_CODE);
    $curlError = curl_error($curl);
    curl_close($curl);

    logMessage("📡 Ответ OpenAI (загрузка файла): HTTP $httpCode - " . $response);

    if ($curlError) {
        logMessage("❌ Ошибка cURL при загрузке файла: " . $curlError);
        return null;
    }

    $decoded = json_decode($response, true);
    if ($httpCode !== 200 || !isset($decoded['id'])) {
        logMessage("❌ Ошибка при загрузке файла в OpenAI: " . json_encode($decoded, JSON_UNESCAPED_UNICODE));
        return null;
    }

    logMessage("✅ Файл успешно загружен в OpenAI (ID: " . $decoded['id'] . ")");
    return $decoded['id'];
}

/*function uploadFileToOpenAI($filePath) {
    logMessage("Загрузка файла в OpenAI: $filePath");
    $curl = curl_init();
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => OPENAI_FILES_API,
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => [
            'file' => new CURLFile($filePath),
            'purpose' => 'assistants'
        ],
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            'Authorization: Bearer ' . OPENAI_API_KEY,
            'OpenAI-Beta: assistants=v2'
        ]
    ]);
    $response = curl_exec($curl);
    $httpCode = curl_getinfo($curl, CURLINFO_HTTP_CODE);
    $curlError = curl_error($curl);
    curl_close($curl);
    logMessage("Ответ OpenAI (загрузка файла): HTTP $httpCode - " . $response);
    if ($curlError) {
        logMessage("Ошибка cURL при загрузке файла: " . $curlError);
        return null;
    }
    $decoded = json_decode($response, true);
    if ($httpCode !== 200 || !isset($decoded['id'])) {
        logMessage("Ошибка при загрузке файла: " . json_encode($decoded, JSON_UNESCAPED_UNICODE));
        return null;
    }
    return $decoded['id'];
}
*/
function addFileToVectorStore($vectorStoreId, $fileId) {
    $curl = curl_init();
    $payload = json_encode(['file_id' => $fileId]);
    logMessage("Добавление файла в Vector Store. Payload: " . $payload);
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => OPENAI_VECTOR_STORES_API . "/$vectorStoreId/files",
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_POST => true,
        CURLOPT_POSTFIELDS => $payload,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            'Content-Type: application/json',
            'Authorization: Bearer ' . OPENAI_API_KEY,
            'OpenAI-Beta: assistants=v2'
        ]
    ]);
    $response = curl_exec($curl);
    $httpCode = curl_getinfo($curl, CURLINFO_HTTP_CODE);
    $curlError = curl_error($curl);
    curl_close($curl);
    logMessage("Ответ OpenAI (добавление файла): HTTP $httpCode - " . $response);
    if ($curlError) {
        logMessage("Ошибка cURL при добавлении файла в Vector Store: " . $curlError);
        return false;
    }
    $decoded = json_decode($response, true);
    if ($httpCode !== 200 || !isset($decoded['id'])) {
        logMessage("Ошибка добавления файла: " . json_encode($decoded, JSON_UNESCAPED_UNICODE));
        return false;
    }
    return true;
}

function updateAssistantWithVectorStore($vectorStoreId) {
    $data = [
        'tool_resources' => [
            'file_search' => [
                'vector_store_ids' => [$vectorStoreId]
            ]
        ]
    ];
    $curl = curl_init();
    $payload = json_encode($data);
    logMessage("Обновление ассистента. Payload: " . $payload);
    curl_setopt_array($curl, [
        CURLOPT_URL => OPENAI_ASSISTANT_API . "/" . ASSISTANT_ID,
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
        CURLOPT_POSTFIELDS => $payload,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            'Content-Type: application/json',
            'Authorization: Bearer ' . OPENAI_API_KEY,
            'OpenAI-Beta: assistants=v2'
        ]
    ]);
    $response = curl_exec($curl);
    $httpCode = curl_getinfo($curl, CURLINFO_HTTP_CODE);
    $curlError = curl_error($curl);
    curl_close($curl);
    logMessage("Ответ OpenAI (обновление ассистента): HTTP $httpCode - " . $response);
    if ($curlError) {
        logMessage("Ошибка обновления ассистента: " . $curlError);
        return false;
    }
    $decoded = json_decode($response, true);
    if ($httpCode !== 200 || !isset($decoded['id'])) {
        logMessage("Ошибка обновления ассистента: " . json_encode($decoded, JSON_UNESCAPED_UNICODE));
        return false;
    }
    return true;
}
function getTextEmbedding($text) {
    $command = "sudo -u fastuser /var/www/laws/legal/bin/python3 /var/www/laws/legal/vectorize.py";

    $descriptors = [
        0 => ["pipe", "r"],  // stdin (передаем текст)
        1 => ["pipe", "w"],  // stdout (читаем результат)
        2 => ["pipe", "w"]   // stderr (читаем ошибки)
    ];

    // Логируем команду перед её выполнением
    file_put_contents(__DIR__ . '/logs/vectorizer_debug.log', 
        date('Y-m-d H:i:s') . " - Executing command: $command\n", FILE_APPEND);

    $process = proc_open($command, $descriptors, $pipes);

    if (!is_resource($process)) {
        error_log("Ошибка запуска Python через proc_open: $command");
        return [
            "embedding_1024" => array_fill(0, 1024, 0.001),
            "embedding_2048" => array_fill(0, 2048, 0.001)
        ];
    }

    // Передаем текст в stdin
    fwrite($pipes[0], $text);
    fclose($pipes[0]);

    // Читаем результат из stdout
    $output = stream_get_contents($pipes[1]);
    fclose($pipes[1]);

    // Читаем stderr (ошибки)
    $errorOutput = stream_get_contents($pipes[2]);
    fclose($pipes[2]);

    proc_close($process);

    // Логируем результат выполнения Python
    file_put_contents(__DIR__ . '/logs/vectorizer_debug.log', 
        date('Y-m-d H:i:s') . " - Raw output: " . $output . "\n", FILE_APPEND);

    if (!empty($errorOutput)) {
        file_put_contents(__DIR__ . '/logs/vectorizer_debug.log', 
            date('Y-m-d H:i:s') . " - Python error: " . $errorOutput . "\n", FILE_APPEND);
        return [
            "embedding_1024" => array_fill(0, 1024, 0.001),
            "embedding_2048" => array_fill(0, 2048, 0.001)
        ];
    }

    $decoded = json_decode($output, true);
    
    return [
        "embedding_1024" => $decoded["embedding_1024"] ?? array_fill(0, 1024, 0.001),
        "embedding_2048" => $decoded["embedding_2048"] ?? array_fill(0, 2048, 0.001)
    ];
}

function logVectorStoreFiles($vectorStoreId) {
    $url = OPENAI_VECTOR_STORES_API . '/' . $vectorStoreId . '/files';

    $ch = curl_init();
    curl_setopt_array($ch, [
        CURLOPT_URL => $url,
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Content-Type: application/json",
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"  // добавляем заголовок для использования Assistants v2
        ]
    ]);

    $response = curl_exec($ch);
    
    // Проверка ошибок cURL
    if (curl_errno($ch)) {
        logMessage("❌ Ошибка cURL: " . curl_error($ch));
        curl_close($ch);
        return;
    }
    curl_close($ch);

    // Проверка на ошибки декодирования JSON
    $data = json_decode($response, true);
    if (json_last_error() !== JSON_ERROR_NONE) {
        logMessage("❌ Ошибка при декодировании JSON: " . json_last_error_msg());
        return;
    }

    // Проверка, что данные о файлах действительно получены
    if (isset($data['data'])) {
        logMessage("📦 Содержимое Vector Store ($vectorStoreId):");

        // Логируем данные по каждому файлу в Vector Store
        foreach ($data['data'] as $file) {
            $id = $file['id'] ?? '???';
            $filename = $file['filename'] ?? 'без имени';
            $bytes = $file['bytes'] ?? 0;
            $status = $file['status'] ?? 'неизвестно';

            // Логируем информацию о файле
            logMessage("📄 [$id] $filename | Статус: $status | Размер: " . round($bytes / 1024, 1) . " КБ");

            // Если файл проиндексирован, извлекаем первые 400 символов текста
            if ($status === 'completed') {
                $text = extractTextFromFile($filename); // извлекаем текст из файла
                $fragment = mb_substr($text, 0, 400, 'UTF-8');
                logMessage("📜 Фрагмент из $filename: $fragment...");
            } else {
                logMessage("⚠️ Файл не проиндексирован или текст не доступен: $filename");
            }
        }
    } else {
        logMessage("❌ Не удалось получить файлы из Vector Store ID: $vectorStoreId");
    }
}


function checkFileStatus($vectorStoreId) {
//    $url = "https://api.proxyapi.ru/openai/v1/vector_stores/$vectorStoreId/files";
$url = OPENAI_VECTOR_STORES_API . '/' . $vectorStoreId . '/files';  
$ch = curl_init();
    curl_setopt_array($ch, [
        CURLOPT_URL => $url,
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
        CURLOPT_HTTPHEADER => [
            "Content-Type: application/json",
            "Authorization: Bearer " . OPENAI_API_KEY,
            "OpenAI-Beta: assistants=v2"  // Этот заголовок нужно добавить!
        ]
    ]);

    $response = curl_exec($ch);
    curl_close($ch);

    $data = json_decode($response, true);
    if (isset($data['data'])) {
        foreach ($data['data'] as $file) {
            $id = $file['id'] ?? '???';
            $filename = $file['filename'] ?? 'без имени';
            $status = $file['status'] ?? 'неизвестно';
            logMessage("📄 Файл: $filename | Статус: $status");
        }
    } else {
        logMessage("❌ Ошибка при получении статуса файлов из Vector Store.");
    }
}


/*
function getTextEmbedding($text) {
    $command = "sudo -u fastuser /var/www/laws/legal/bin/python3 /var/www/laws/legal/vectorize.py";
    
    $descriptors = [
        0 => ["pipe", "r"],
        1 => ["pipe", "w"],
        2 => ["pipe", "w"]
    ];

    $process = proc_open($command, $descriptors, $pipes);

    if (!is_resource($process)) {
        error_log("Ошибка запуска Python через proc_open: $command");
        return [
            "embedding_1024" => array_fill(0, 1024, 0.001),
            "embedding_2048" => array_fill(0, 2048, 0.001)
        ];
    }

    fwrite($pipes[0], $text);
    fclose($pipes[0]);

    $output = stream_get_contents($pipes[1]);
    fclose($pipes[1]);

    $errorOutput = stream_get_contents($pipes[2]);
    fclose($pipes[2]);

    proc_close($process);

    file_put_contents(__DIR__ . '/logs/vectorizer.log', 
        date('Y-m-d H:i:s') . " - Raw output: " . $output . "\n", FILE_APPEND);

    if (!empty($errorOutput)) {
        error_log("Ошибка Python: " . $errorOutput);
        return [
            "embedding_1024" => array_fill(0, 1024, 0.001),
            "embedding_2048" => array_fill(0, 2048, 0.001)
        ];
    }

    $decoded = json_decode($output, true);
    
    return [
        "embedding_1024" => $decoded["embedding_1024"] ?? array_fill(0, 1024, 0.001),
        "embedding_2048" => $decoded["embedding_2048"] ?? array_fill(0, 2048, 0.001)
    ];
}*/
?>