myfirstprogram/addons/gpt/handlers.py

import base64
import aiohttp
import logging
from aiogram import Dispatcher, Bot
from aiogram.types import Message
from utils.antispam import saving, save_message, admin_required
from aiogram.filters import Command
from models.state import BotState

logger = logging.getLogger(__name__)

def register_handlers(dp: Dispatcher, state: BotState, bot: Bot):
    chat_history = {}
    MAX_HISTORY = 20  # храним последние 20 сообщений (user+assistant)
    MODEL = "google/gemma-3-12b"
    #MODEL = "google/gemma-3n-e4b"
    URL = "http://192.168.31.197:1234/v1/chat/completions"
    #URL = "http://192.168.31.95:1234/v1/chat/completions"


    # # Системный промт для всех чатов
    SYSTEM_PROMPT = {
        "role": "system",
        "content": [
            {
                "type": "text",
                "text": (
                    "Ты — интеллектуальный помощник.\n"
                    "Твои задачи:\n"
                    "- Отвечать ясно, полно и структурировано.\n"
                    "- Поддерживать дружелюбный, уважительный и профессиональный тон.\n"
                    "- Адаптироваться под контекст: будь кратким в простых вопросах и подробным в сложных.\n"
                    "- Использовать списки, таблицы и примеры для наглядности.\n"
                    "- Никогда не придумывать факты: если информации нет — честно говори об этом.\n"
                    "- Уважать безопасность: не давать советов по самоповреждению, незаконным действиям или опасным практикам.\n"
                    "- Поддерживать баланс: быть полезным и информативным, но не перегружать лишними деталями.\n"
                    "- В диалоге стремиться продвигать разговор вперёд: задавай уточняющие вопросы или предлагай новые направления.\n\n"
                    "Твой стиль:\n"
                    "- Ясный, дружелюбный, но не навязчивый.\n"
                    "- Умный собеседник, который помогает думать глубже.\n"
                    "- Используй эмодзи для вовлечённости, но умеренно.\n"
                    "- Будь адаптивным: технические темы — строго и точно, креативные — свободно и образно.\n\n"
                    "Главная цель: увеличивать знания и понимание собеседника, делая общение полезным и приятным."
                ),
            }
        ],
    }

    # SYSTEM_PROMPT = {
    #     "role": "system",
    #     "content": [
    #         {
    #             "type": "text",
    #             "text": (
    #                 "Ты — хитрая и злая ассистентка по имени Nika. "
    #                 "Ты девушка, общаешься холодно   и уверенно, "
    #                 "Ты ненавидешь коммунизм и если тебя о нем спросят ты четко по пунктам скажешь почему коммунизм это бред"
    #             ),
    #         }
    #     ],
    # }

    @dp.message(Command("gpt"))
    @saving
    async def ask_gpt(message: Message):
        chat_id = message.chat.id
        if chat_id not in chat_history:
            chat_history[chat_id] = [SYSTEM_PROMPT]

        content_blocks = []
        user_prompt = None

        # Текст после команды или caption
        if message.text:
            parts = message.text.split(maxsplit=1)
            if len(parts) > 1:
                user_prompt = parts[1]
        if message.caption:
            user_prompt = message.caption

        if user_prompt:
            content_blocks.append({"type": "text", "text": user_prompt})

        # Фото → base64 → image_url
        if message.photo:
            photo = message.photo[-1]
            file = await bot.get_file(photo.file_id)
            file_bytes = await bot.download_file(file.file_path)
            image_b64 = base64.b64encode(file_bytes.read()).decode("utf-8")
            content_blocks.append(
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"},
                }
            )

        if not content_blocks:
            await message.reply("❗ Укажи текст или прикрепи фото")
            return


        # Добавляем новое сообщение в историю
        chat_history[chat_id].append({"role": "user", "content": content_blocks})

        # Ограничиваем историю (оставляем последние MAX_HISTORY сообщений)
        if len(chat_history[chat_id]) > MAX_HISTORY:
            chat_history[chat_id] = chat_history[chat_id][-MAX_HISTORY:]

        payload = {
            "model": MODEL,
            "messages": chat_history[chat_id],
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 4096,
            "stream": False,
            "ttl": 300,
        }

        try:
            async with aiohttp.ClientSession() as session:
                async with session.post(URL, json=payload) as resp:
                    if resp.status != 200:
                        error_text = await resp.text()
                        await message.reply(
                            f"❌ Ошибка LM Studio: {resp.status} {error_text}"
                        )
                        return

                    data = await resp.json()
                    reply_text = data["choices"][0]["message"]["content"]

                    # Сохраняем ответ ассистента в историю
                    chat_history[chat_id].append(
                        {
                            "role": "assistant",
                            "content": [{"type": "text", "text": reply_text}],
                        }
                    )

                    # Ограничиваем снова (чтобы не разрасталось)
                    if len(chat_history[chat_id]) > MAX_HISTORY:
                        chat_history[chat_id] = chat_history[chat_id][-MAX_HISTORY:]

                    # Делим сообщение на части по 4000 символов
                    MAX_LEN = 4000
                    for i in range(0, len(reply_text), MAX_LEN):
                        chunk = reply_text[i:i + MAX_LEN]
                        msg = await message.reply(f"🤖 Ответ:\n{chunk}")
                        save_message(msg.chat.id, msg.message_id)


        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка при запросе к LM Studio: {e}")
            await message.reply(f"❌ Ошибка при запросе к LM Studio: {e}")

    @dp.message(Command("agpt"))
    @admin_required(0)
    @saving
    async def ask_gpt(message: Message):
        chat_id = message.chat.id
        if chat_id not in chat_history:
            chat_history[chat_id] = [SYSTEM_PROMPT]

        content_blocks = []
        user_prompt = None

        # Текст после команды или caption
        if message.text:
            parts = message.text.split(maxsplit=1)
            if len(parts) > 1:
                user_prompt = parts[1]
        if message.caption:
            user_prompt = message.caption

        if user_prompt:
            content_blocks.append({"type": "text", "text": user_prompt})

        # Фото → base64 → image_url
        if message.photo:
            photo = message.photo[-1]
            file = await bot.get_file(photo.file_id)
            file_bytes = await bot.download_file(file.file_path)
            image_b64 = base64.b64encode(file_bytes.read()).decode("utf-8")
            content_blocks.append(
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"},
                }
            )

        if not content_blocks:
            await message.reply("❗ Укажи текст или прикрепи фото")
            return


        # Добавляем новое сообщение в историю
        chat_history[chat_id].append({"role": "user", "content": content_blocks})

        # Ограничиваем историю (оставляем последние MAX_HISTORY сообщений)
        if len(chat_history[chat_id]) > MAX_HISTORY:
            chat_history[chat_id] = chat_history[chat_id][-MAX_HISTORY:]

        payload = {
            "model": MODEL,
            "messages": chat_history[chat_id],
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 4096,
            "stream": False,
            "ttl": 300,
        }

        try:
            async with aiohttp.ClientSession() as session:
                async with session.post(URL, json=payload) as resp:
                    if resp.status != 200:
                        error_text = await resp.text()
                        await message.reply(
                            f"❌ Ошибка LM Studio: {resp.status} {error_text}"
                        )
                        return

                    data = await resp.json()
                    reply_text = data["choices"][0]["message"]["content"]

                    # Сохраняем ответ ассистента в историю
                    chat_history[chat_id].append(
                        {
                            "role": "assistant",
                            "content": [{"type": "text", "text": reply_text}],
                        }
                    )

                    # Ограничиваем снова (чтобы не разрасталось)
                    if len(chat_history[chat_id]) > MAX_HISTORY:
                        chat_history[chat_id] = chat_history[chat_id][-MAX_HISTORY:]

                    # Делим сообщение на части по 4000 символов
                    MAX_LEN = 4000
                    for i in range(0, len(reply_text), MAX_LEN):
                        chunk = reply_text[i:i + MAX_LEN]
                        msg = await bot.send_message(chat_id=-1003038389942, text=f"{chunk}")
                        save_message(msg.chat.id, msg.message_id)


        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка при запросе к LM Studio: {e}")
            await message.reply(f"❌ Ошибка при запросе к LM Studio: {e}")

    @dp.message(Command("igpt"))
    @admin_required(0)
    @saving
    async def ask_gpt(message: Message):
        raw_text = message.text or message.caption
        if not raw_text and not (
                message.photo or message.document or message.audio or message.video
        ):
            await message.reply(
                "❌ Укажи ID чата и текст или прикрепи файл/медиа: /igpt <chat_id> <сообщение>"
            )
            return

        args = raw_text.split(maxsplit=2) if raw_text else []
        if len(args) < 2:
            await message.reply("❌ Укажи ID чата: /igpt <chat_id> <сообщение>")
            return

        try:
            chat_id = int(args[1])  # первый аргумент — ID чата
        except ValueError:
            await message.reply("❌ Неверный формат chat_id")
            return

        user_prompt = args[2] if len(args) > 2 else ""
        if chat_id not in chat_history:
            chat_history[chat_id] = [SYSTEM_PROMPT]

        content_blocks = []
        if user_prompt:
            content_blocks.append({"type": "text", "text": user_prompt})

        # Фото → base64 → image_url
        if message.photo:
            photo = message.photo[-1]
            file = await bot.get_file(photo.file_id)
            file_bytes = await bot.download_file(file.file_path)
            image_b64 = base64.b64encode(file_bytes.read()).decode("utf-8")
            content_blocks.append(
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"},
                }
            )

        if not content_blocks:
            await message.reply("❗ Укажи текст или прикрепи фото")
            return


        # Добавляем новое сообщение в историю
        chat_history[chat_id].append({"role": "user", "content": content_blocks})

        # Ограничиваем историю (оставляем последние MAX_HISTORY сообщений)
        if len(chat_history[chat_id]) > MAX_HISTORY:
            chat_history[chat_id] = chat_history[chat_id][-MAX_HISTORY:]

        payload = {
            "model": MODEL,
            "messages": chat_history[chat_id],
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 4096,
            "stream": False,
            "ttl": 300,
        }

        try:
            async with aiohttp.ClientSession() as session:
                async with session.post(URL, json=payload) as resp:
                    if resp.status != 200:
                        error_text = await resp.text()
                        await message.reply(
                            f"❌ Ошибка LM Studio: {resp.status} {error_text}"
                        )
                        return

                    data = await resp.json()
                    reply_text = data["choices"][0]["message"]["content"]

                    # Сохраняем ответ ассистента в историю
                    chat_history[chat_id].append(
                        {
                            "role": "assistant",
                            "content": [{"type": "text", "text": reply_text}],
                        }
                    )

                    # Ограничиваем снова (чтобы не разрасталось)
                    if len(chat_history[chat_id]) > MAX_HISTORY:
                        chat_history[chat_id] = chat_history[chat_id][-MAX_HISTORY:]

                    # Делим сообщение на части по 4000 символов
                    MAX_LEN = 4000
                    for i in range(0, len(reply_text), MAX_LEN):
                        chunk = reply_text[i:i + MAX_LEN]
                        msg = await bot.send_message(chat_id=chat_id, text=chunk)
                        save_message(msg.chat.id, msg.message_id)


        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка при запросе к LM Studio: {e}")
            await message.reply(f"❌ Ошибка при запросе к LM Studio: {e}")

    @dp.message(Command("clear"))
    async def clear(message: Message):
        chat_history.pop(message.chat.id, None)