sdc_classifier.py

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import json
from typing import Dict, List
from openai import OpenAI
from pathlib import Path
from embedding_cache import EmbeddingCache

class SDCClassifier:
    def __init__(self, openai_api_key: str = None, cache_path: str = "embeddings_cache.db"):
        """
        Ініціалізація класифікатора SDC
        
        Args:
            openai_api_key: API ключ для OpenAI (опціонально, можна взяти з env)
            cache_path: шлях до файлу кешу ембедінгів
        """
        self.client = OpenAI(api_key=openai_api_key or os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
        self.classes_json = {}
        self.class_signatures = None
        self.df = None
        self.embeddings = None
        self.embeddings_mean = None
        self.embeddings_std = None
        
        # Ініціалізація кешу
        from embedding_cache import EmbeddingCache
        self.cache = EmbeddingCache(cache_path)
        
        # Базовий стан
        self.base_classes_json = {}
        self.base_signatures = None

    def load_initial_state(self, classes_file: str, signatures_file: str) -> str:
        """
        Завантаження початкового стану при старті застосунку
        
        Args:
            classes_file: шлях до файлу з класами
            signatures_file: шлях до файлу з signatures
            
        Returns:
            str: повідомлення про результат завантаження
        """
        try:
            self.base_classes_json = self.load_classes(classes_file)
            if os.path.exists(signatures_file):
                self.base_signatures = self.load_signatures(signatures_file)
            
            # Встановлюємо поточний стан як базовий
            self.classes_json = self.base_classes_json.copy()
            self.class_signatures = self.base_signatures.copy() if self.base_signatures else None
            
            return f"Завантажено {len(self.base_classes_json)} базових класів"
        except Exception as e:
            return f"Помилка при завантаженні базового стану: {str(e)}"
            
    def restore_base_state(self) -> None:
        """Відновлення базового стану"""
        self.classes_json = self.base_classes_json.copy()
        self.class_signatures = self.base_signatures.copy() if self.base_signatures else None

    def load_initial_state(self, classes_file: str, signatures_file: str):
        """Завантаження початкового стану при старті застосунку"""
        self.base_classes_json = self.load_classes(classes_file)
        self.base_signatures = self.load_signatures(signatures_file)
        
        # Встановлюємо поточний стан як базовий
        self.classes_json = self.base_classes_json.copy()
        self.class_signatures = self.base_signatures.copy() if self.base_signatures else None
        
    def restore_base_state(self):
        """Відновлення базового стану"""
        self.classes_json = self.base_classes_json.copy()
        self.class_signatures = self.base_signatures.copy() if self.base_signatures else None

    def load_classes(self, json_path: str) -> dict:
        """Завантаження класів та їх хінтів з JSON файлу"""
        try:
            # Якщо передано вміст файлу замість шляху
            if isinstance(json_path, dict):
                self.classes_json = json_path
            else:
                with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                    self.classes_json = json.load(f)
                    
            # Валідація структури
            if not all(isinstance(hints, list) for hints in self.classes_json.values()):
                raise ValueError("Кожен клас повинен мати список хінтів")
                
            return self.classes_json
        except FileNotFoundError:
            print(f"Файл {json_path} не знайдено!")
            return {}
        except json.JSONDecodeError:
            print(f"Помилка читання JSON з файлу {json_path}!")
            return {}
    
    def save_signatures(self, filename: str = "signatures.npz") -> None:
        """Зберігає signatures у NPZ файл"""
        if self.class_signatures:
            np.savez(filename, **self.class_signatures)

    def load_signatures(self, filename: str = "signatures.npz") -> Dict[str, np.ndarray]:
        """Завантажує signatures з NPZ файлу"""
        try:
            with np.load(filename) as data:
                self.class_signatures = {key: data[key] for key in data.files}
            return self.class_signatures
        except (FileNotFoundError, IOError):
            return None

    def get_openai_embedding(self, text: str, model_name: str = "text-embedding-3-large") -> list:
        """
        Отримання ембедінгу тексту через OpenAI API з використанням кешу
        
        Args:
            text: текст для ембедінгу
            model_name: назва моделі OpenAI
            
        Returns:
            list: ембедінг тексту
        """
        # Спроба отримати з кешу
        cached_embedding = self.cache.get(text, model_name)
        if cached_embedding is not None:
            return cached_embedding.tolist()
            
        # Якщо нема в кеші - отримуємо через API
        response = self.client.embeddings.create(
            input=text,
            model=model_name
        )
        embedding = response.data[0].embedding
        
        # Зберігаємо в кеш
        self.cache.put(text, model_name, embedding)
        
        return embedding
        
    def get_cache_stats(self) -> dict:
        """Отримання статистики кешування"""
        return self.cache.get_stats()
        
    def clear_old_cache(self, days: int = 30) -> int:
        """Очищення старих записів з кешу"""
        return self.cache.clear_old(days)

    def embed_hints(self, hint_list: List[str], model_name: str) -> np.ndarray:
        """Створення ембедінгів для списку хінтів"""
        emb_list = []
        total_hints = len(hint_list)
        
        for idx, hint in enumerate(hint_list, 1):
            try:
                print(f"  Отримання embedding {idx}/{total_hints}: '{hint}'")
                emb = self.get_openai_embedding(hint, model_name=model_name)
                emb_list.append(emb)
            except Exception as e:
                print(f"  Помилка при отриманні embedding для '{hint}': {str(e)}")
                continue
        
        if not emb_list:
            raise ValueError("Не вдалося отримати жодного embedding")
        
        return np.array(emb_list, dtype=np.float32)


    def initialize_signatures(self, model_name: str = "text-embedding-3-large",
                        signatures_file: str = "signatures.npz",
                        force_rebuild: bool = False) -> str:
        """
        Ініціалізує signatures: завантажує існуючі або створює нові
        
        Args:
            model_name: назва моделі для ембедінгів
            signatures_file: шлях до файлу для збереження (None - не зберігати)
            force_rebuild: примусово перебудувати signatures
        """
        if not self.classes_json:
            return "Помилка: Не знайдено жодного класу в classes.json"
        
        print(f"Знайдено {len(self.classes_json)} класів")
        
        # Завантажуємо існуючі signatures, якщо є файл і не примусове оновлення
        if not force_rebuild and signatures_file and os.path.exists(signatures_file):
            try:
                loaded_signatures = self.load_signatures(signatures_file)
                if loaded_signatures and all(cls in loaded_signatures for cls in self.classes_json):
                    self.class_signatures = loaded_signatures
                    print("Успішно завантажено збережені signatures")
                    return f"Завантажено існуючі signatures для {len(self.class_signatures)} класів"
            except Exception as e:
                print(f"Помилка при завантаженні signatures: {str(e)}")
        
        try:
            self.class_signatures = {}
            total_classes = len(self.classes_json)
            print(f"Починаємо створення нових signatures для {total_classes} класів...")
            
            for idx, (cls_name, hints) in enumerate(self.classes_json.items(), 1):
                if not hints:
                    print(f"Пропускаємо клас {cls_name} - немає хінтів")
                    continue
                    
                print(f"Обробка класу {cls_name} ({idx}/{total_classes})...")
                try:
                    arr = self.embed_hints(hints, model_name=model_name)
                    self.class_signatures[cls_name] = arr.mean(axis=0)
                    print(f"Успішно створено signature для {cls_name}")
                except Exception as e:
                    print(f"Помилка при створенні signature для {cls_name}: {str(e)}")
                    continue
            
            if not self.class_signatures:
                return "Помилка: Не вдалося створити жодного signature"
            
            # Зберігаємо signatures тільки якщо вказано шлях до файлу
            if signatures_file:
                try:
                    self.save_signatures(signatures_file)
                    print("Signatures збережено у файл")
                except Exception as e:
                    print(f"Помилка при збереженні signatures: {str(e)}")
            
            return f"Створено нові signatures для {len(self.class_signatures)} класів"
        except Exception as e:
            return f"Помилка при створенні signatures: {str(e)}"
    
    def load_data(self, csv_path: str = "messages.csv", emb_path: str = "embeddings.npy"):
        """Завантаження даних з CSV та NPY файлів"""
        self.df = pd.read_csv(csv_path)
        emb_local = np.load(emb_path)
        assert len(self.df) == len(emb_local), "CSV і embeddings різної довжини!"

        self.df["Target"] = "Unlabeled"
        
        self.embeddings_mean = emb_local.mean(axis=0)
        self.embeddings_std = emb_local.std(axis=0)
        self.embeddings = (emb_local - self.embeddings_mean) / self.embeddings_std
        
        return f"Завантажено {len(self.df)} рядків"

    def predict_classes(self, text_embedding: np.ndarray, threshold: float = 0.0) -> Dict[str, float]:
        """Передбачення класів для одного тексту"""
        results = {}
        for cls, sign in self.class_signatures.items():
            score = float(np.dot(text_embedding, sign))
            if score > threshold:
                results[cls] = score
                
        return dict(sorted(results.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))

    def process_single_text(self, text: str, threshold: float = 0.3) -> dict:
        """Обробка одного тексту"""
        if self.class_signatures is None:
            return {"error": "Спочатку збудуйте signatures!"}
            
        emb = self.get_openai_embedding(text)
        
        if self.embeddings_mean is not None and self.embeddings_std is not None:
            emb = (emb - self.embeddings_mean) / self.embeddings_std
        
        predictions = self.predict_classes(emb, threshold)
        
        if not predictions:
            return {"message": text, "result": "Жодного класу не знайдено"}
        
        formatted_results = []
        for cls, score in predictions.items():
            formatted_results.append(f"{cls}: {score:.2%}")
        
        return {
            "message": text,
            "result": "\n".join(formatted_results)
        }

    def classify_rows(self, filter_substring: str = "", threshold: float = 0.3):
        """Класифікація всіх або відфільтрованих рядків"""
        if self.class_signatures is None:
            return "Спочатку збудуйте signatures!"

        if self.df is None or self.embeddings is None:
            return "Дані не завантажені! Спочатку викличте load_data."

        if filter_substring:
            filtered_idx = self.df[self.df["Message"].str.contains(filter_substring, 
                                                                 case=False, 
                                                                 na=False)].index
        else:
            filtered_idx = self.df.index
            
        for cls in self.class_signatures.keys():
            self.df[f"Score_{cls}"] = 0.0
            
        for i in filtered_idx:
            emb_vec = self.embeddings[i]
            predictions = self.predict_classes(emb_vec, threshold=threshold)
            
            for cls, score in predictions.items():
                self.df.at[i, f"Score_{cls}"] = score
                
            main_classes = [cls for cls, score in predictions.items() 
                           if score > threshold]
            self.df.at[i, "Target"] = "|".join(main_classes) if main_classes else "None"

        result_columns = ["Message", "Target"] + [f"Score_{cls}" 
                                                for cls in self.class_signatures.keys()]
        result_df = self.df.loc[filtered_idx, result_columns].copy()
        return result_df.reset_index(drop=True)

    def save_results(self, output_path: str = "messages_with_labels.csv") -> str:
        """Зберігання результатів класифікації"""
        if self.df is None:
            return "Дані відсутні!"
        
        self.df.to_csv(output_path, index=False)
        return f"Дані збережено у файл {output_path}"