# Агент для работы с проектной документацией

## 1. Общее описание
Приложение представляет собой backend агентного режима для работы с документацией и кодом проекта.

Система решает следующие задачи:
- индексирует локальную копию проекта в `rag_session` и использует ее как основной рабочий контекст пользователя;
- принимает webhook коммитов репозитория в `rag_repo` и фиксирует контекст изменений по `story_id`;
- ускоряет построение `rag_session` за счет переиспользования кэша чанков и эмбеддингов из `rag_repo`;
- обрабатывает пользовательские запросы через `chat`, `agent`, оркестратор и специализированные графы;
- сохраняет quality-метрики, Story-контекст и артефакты сессии в PostgreSQL.

Ключевая идея архитектуры:
- `rag_session` отвечает за пользовательскую рабочую сессию и всегда остается основным источником retrieval;
- `rag_repo` не участвует напрямую в пользовательском ответе, а служит фоновым источником кэша и контекста коммитов;
- `story_id` связывает изменения аналитика, документацию и последующую работу тестировщика.

## 2. Архитектура
```mermaid
flowchart LR
    User["Пользователь"]
    Git["Git репозиторий\n(Gitea / Bitbucket)"]
    Chat["Модуль chat"]
    Agent["Модуль agent"]
    RagSession["Модуль rag_session"]
    RagRepo["Модуль rag_repo"]
    Shared["Модуль shared"]
    DB["PostgreSQL + pgvector"]
    Giga["GigaChat API"]

    User --> Chat
    Chat --> Agent
    Agent --> RagSession
    Agent --> Shared
    RagSession --> Shared
    RagRepo --> Shared
    Chat --> DB
    Agent --> DB
    RagSession --> DB
    RagRepo --> DB
    RagSession --> Giga
    Agent --> Giga
    Git --> RagRepo
    RagRepo -.кэш и контекст коммитов.-> RagSession
```

Кратко по ролям модулей:
- `chat` — внешний API чата, фоновые задачи, SSE события, диалоги.
- `agent` — роутер интентов, оркестратор, графы, tools, генерация ответа и changeset.
- `rag_session` — создание и сопровождение пользовательского RAG индекса по локальным файлам.
- `rag_repo` — прием webhook коммитов, определение `story_id`, фиксация контекста коммита и заполнение repo-cache.
- `shared` — инфраструктурный слой: БД, retry, event bus, GigaChat client, настройки.

## 3. Типичный флоу
```mermaid
sequenceDiagram
    actor User as Пользователь
    participant Git as Git репозиторий
    participant RagRepo as Модуль rag_repo
    participant DB as PostgreSQL
    participant RagSession as Модуль rag_session
    participant Chat as Модуль chat
    participant Agent as Модуль agent

    Note over User,RagSession: Первая рабочая сессия: кэша репозитория еще нет
    User->>RagSession: Создание rag_session и загрузка файлов проекта
    RagSession->>DB: Проверка cache hit/miss
    DB-->>RagSession: Кэш пуст
    RagSession->>RagSession: Чанкинг и расчет embeddings без repo-cache
    RagSession->>DB: Сохранение rag_chunks и rag_index_jobs
    User->>Chat: Отправка запроса в чат
    Chat->>Agent: Передача задачи
    Agent->>RagSession: Retrieval контекста
    RagSession->>DB: Чтение rag_chunks
    DB-->>RagSession: Релевантные чанки
    RagSession-->>Agent: Контекст
    Agent-->>Chat: Ответ / changeset

    Note over User,Git: Пользователь вручную делает commit и push
    Git->>RagRepo: Webhook push
    RagRepo->>RagRepo: Определение provider, commit_sha, changed_files, story_id
    RagRepo->>DB: Запись story_records/story_links/story_artifacts
    RagRepo->>DB: Запись rag_blob_cache/rag_chunk_cache/rag_session_chunk_map

    Note over User,RagSession: Вторая рабочая сессия: repo-cache уже существует
    User->>RagSession: Создание новой rag_session и загрузка файлов проекта
    RagSession->>DB: Проверка cache hit/miss
    DB-->>RagSession: Найдены cache hit по части файлов
    RagSession->>RagSession: Переиспользование чанков из rag_repo cache
    RagSession->>RagSession: Пересчет embeddings только для cache miss файлов
    RagSession->>DB: Сохранение rag_chunks, rag_session_chunk_map, rag_index_jobs
    User->>Chat: Новый запрос
    Chat->>Agent: Передача задачи
    Agent->>RagSession: Retrieval по новой сессии
    RagSession-->>Agent: Контекст из session-RAG
    Agent-->>Chat: Ответ / changeset
```

Что важно в этом сценарии:
- первый запуск индексации может быть полностью без кэша;
- после коммита `rag_repo` фиксирует контекст изменений и наполняет cache-таблицы;
- во второй и последующих сессиях `rag_session` использует `cache_hit_files`, чтобы уменьшить объем новых embeddings.

## 4. Инструкции к запуску

### Локальный запуск
```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload --port 15000
```

### Запуск через Docker Compose
1. Создать `.env` на основе примера:
```bash
cp .env.example .env
```

2. Заполнить как минимум `GIGACHAT_TOKEN`.

3. Запустить сервисы:
```bash
docker compose up -d --build
```

4. Проверить доступность backend:
```bash
curl http://localhost:15000/health
```

Ожидаемый ответ:
```json
{"status":"ok"}
```

### Основные адреса
- Backend API: `http://localhost:15000`
- PostgreSQL + pgvector: `localhost:5432`
- Webhook репозитория: `POST /internal/rag-repo/webhook`

### Базовый сценарий проверки
1. Создать `rag_session` через `POST /api/rag/sessions`.
2. Дождаться завершения index-job через `GET /api/rag/sessions/{rag_session_id}/jobs/{index_job_id}`.
3. Создать диалог через `POST /api/chat/dialogs`.
4. Отправить сообщение через `POST /api/chat/messages`.
5. Настроить webhook репозитория на `POST /internal/rag-repo/webhook`.
6. Сделать commit с `story_id` в сообщении, например `FEAT-1 ...`.
7. Проверить заполнение таблиц:
   - `story_records`, `story_links`, `story_artifacts`
   - `rag_blob_cache`, `rag_chunk_cache`, `rag_session_chunk_map`
8. Во второй сессии индексации проверить поля job-статуса:
   - `indexed_files`
   - `cache_hit_files`
   - `cache_miss_files`

### Полезные замечания
- Текущая chat-модель: `GigaChat`.
- Основной retrieval всегда идет из `rag_session`.
- `rag_repo` используется как фоновый источник кэша и контекста коммитов.
- Если в webhook не найден `story_id`, commit-контекст Story не будет привязан, но cache-таблицы все равно должны наполняться.
