from typing import Dict, List, Optional from vkbottle.bot import Message from vkbottle.framework.labeler import BotLabeler from vkbottle_types.codegen.objects import GroupsGroup from openrouter import OpenRouter from dataclasses import dataclass import utils import vk.vk_database as database labeler = BotLabeler() @dataclass class ChatContext: def __init__(self, max_messages: int): self.max_messages: int = max_messages self.messages: List[Dict[str, str]] = [] def add_message(self, role: str, content: str): if len(self.messages) == self.max_messages: # Всегда сохраняем в контексте системное сообщение self.messages.pop(1) self.messages.append({"role": role, "content": content}) def get_messages_for_api(self) -> List[Dict[str, str]]: return self.messages chat_contexts: Dict[int, ChatContext] = {} bot_user: Optional[GroupsGroup] = None system_prompt = """ Ты - помощник в групповом чате Telegram. Отвечай на вопросы и поддерживай контекст беседы. Ты не можешь обсуждать политику и религию. Сообщения пользователей будут приходить в следующем формате: '[Имя]: текст сообщения' При ответе НЕ нужно указывать пользователя, которому он предназначен. """ def get_ai_chat_context(chat_id: int) -> ChatContext: """Get or create chat context for a specific chat""" if chat_id not in chat_contexts: chat_contexts[chat_id] = ChatContext(10) chat = database.DB.get_chat(chat_id) prompt = system_prompt if chat['ai_prompt'] is not None: prompt += '\n\n' + chat['ai_prompt'] chat_contexts[chat_id].add_message(role="system", content=prompt) return chat_contexts[chat_id] def reset_ai_chat_context(chat_id: int): chat_contexts.pop(chat_id, None) get_ai_chat_context(chat_id) async def ai_message_handler(message: Message): chat_id = message.peer_id # Extract user information and message content user = await message.ctx_api.users.get(user_ids=[message.from_id]) if len(user) == 1: user_name = "{} {}".format(user[0].first_name, user[0].last_name) else: user_name = '@id' + str(message.from_id) bot_mention = '@' + bot_user.screen_name message_text = message.text.replace(bot_mention, bot_user.name) context = get_ai_chat_context(chat_id) context.add_message( role="user", content=f"[{user_name}]: {message_text}" ) # noinspection PyUnresolvedReferences api_key = message.ctx_api.config['openrouter_token'] client = OpenRouter(api_key=api_key) messages_for_api = context.get_messages_for_api() await message.ctx_api.messages.set_activity(peer_id=chat_id, type='typing') try: # Get response from OpenRouter response = await client.chat.send_async( model="meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free", messages=messages_for_api, max_tokens=500, temperature=0.7 ) # Extract AI response ai_response = response.choices[0].message.content # Add AI response to context context.add_message(role="assistant", content=ai_response) # Send response back to chat await message.reply(ai_response) except Exception as e: print(f"Error processing message: {e}") await message.reply("Извините, при обработке запроса произошла ошибка.") # Обычные сообщения (не команды и не действия) @labeler.chat_message() async def any_message_handler(message: Message): chat_id = message.peer_id chat = database.DB.create_chat_if_not_exists(chat_id) if chat['active'] == 0: return # Игнорировать ботов if message.from_id < 0: return # Не учитывать служебные сообщения if message.action is not None: return user_id = message.from_id database.DB.create_user_if_not_exists(chat_id, user_id) database.DB.user_set_last_message(chat_id, user_id, utils.posix_time()) database.DB.user_increment_messages(chat_id, user_id) global bot_user if bot_user is None: bot_user = (await message.ctx_api.groups.get_by_id()).groups[0] bot_mention = '@' + bot_user.screen_name if message.text is not None and message.text.find(bot_mention) != -1: await ai_message_handler(message)