Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- yandex_ai [2026/06/27 09:32]
val created
+++ yandex_ai [2026/06/29 14:16] (current)
val
@@ Line 2: / Line 2: @@
   * [[https://aistudio.yandex.ru/docs/ru/ai-studio/quickstart/|Как начать работать с Yandex AI Studio]]
+<code>
+(venv1) ~/ai$ pip install yandex-ai-studio-sdk
+(venv1) ~/ai$  export API_KEY="y0_AgAAA11AA5aXjoAATuwQAAAADqIwuHRJ5znNT2QAm6HmHHbKjtghcsbgk"
+(venv1) ~/ai$ export FOLDER_ID=b1gg4j6ru4esprat3uu7
+(venv1) root@server:~/ai# cat app.py
+import os
+from yandex_ai_studio_sdk import AIStudio
+sdk = AIStudio(
+    folder_id=os.getenv("FOLDER_ID"),
+    auth=os.getenv("API_KEY")
+)
+#model = sdk.models.completions("aliceai-llm")
+model = sdk.models.completions("yandexgpt")
+model = model.configure(temperature=0.8, max_tokens=1500)
+result = model.run("Придумай 3 необычные идеи для стартапа в сфере путешествий.")
+for alternative in result:
+    print(alternative.text)
+</code><code>
+(venv1) root@server:~/ai# cat agent_rand_hello.py
+import warnings
+warnings.filterwarnings('ignore', category=UserWarning, module='yandex_ai_studio_sdk._auth')
+import os
+import sys
+import random
+from yandex_ai_studio_sdk import AIStudio
+sdk = AIStudio(
+    folder_id=os.getenv("FOLDER_ID"),
+    auth=os.getenv("API_KEY")
+)
+# 2. Локальная Python-функция
+def get_random_lucky_number() -> int:
+    return random.randint(1, 100)
+# Регистрируем инструмент через метод sdk.tools.function
+lucky_number_tool = sdk.tools.function(
+    parameters={
+        "type": "object",
+        "properties": {}
+    },
+    name="get_random_lucky_number",
+    description="Используй эту функцию, когда пользователь просит назвать его счастливое число."
+)
+# 3. Инициализируем модель через chat.completions
+model = sdk.chat.completions("yandexgpt").configure(
+    temperature=0.3,
+    tools=[lucky_number_tool]
+)
+# Начальный запрос пользователя
+messages = [
+    {"role": "user", "content": "Привет! Назови мое счастливое число на сегодня и пожелай удачи разнообразно."}
+]
+#messages = [
+#    {"role": "user", "content": "Привет! Пожелай удачи разнообразно."}
+#]
+print("Отправка первого запроса агенту...")
+response = model.run(messages)
+# Извлекаем первый вариант ответа из кортежа
+choice = response.choices[0]
+if hasattr(choice, 'tool_calls') and choice.tool_calls:
+    print(f"-> Агент запросил вызов инструмента.")
+    formatted_tool_calls = []
+    for call in choice.tool_calls:
+        if call.function.name == "get_random_lucky_number":
+            tool_result = get_random_lucky_number()
+            print(f"-> Результат локальной функции: {tool_result}")
+            # Простой подход: добавляем результат как ответ пользователя
+            messages.append({
+                "role": "user",
+                "content": f"Результат выполнения функции get_random_lucky_number: {tool_result}"
+            })
+            # Отправляем обновленную историю обратно модели
+            print("Отправка результата выполнения функции обратно агенту...")
+            # В run() передаем только messages, tools уже настроены
+            final_response = model.run(messages=messages)
+            print("\nИтоговый ответ AI агента:")
+            print(final_response.choices[0].text)
+else:
+    print("\nОтвет модели:")
+    print(choice.text)
+</code><code>
+(venv1) root@server:~/ai# cat agent_email_or_cal.py
+import os
+import sys
+#import random
+import re
+import json
+from yandex_ai_studio_sdk import AIStudio
+sdk = AIStudio(
+    folder_id=os.getenv("FOLDER_ID"),
+    auth=os.getenv("API_KEY")
+)
+# Функция для интеграции с календарем
+def add_to_calendar(task_title: str):
+    """
+    Ваша кастомная функция для добавления события в календарь.
+    """
+    print(f"[Вызов функции]: Успешно добавлено в календарь: '{task_title}'")
+# Примеры для тестирования (раскомментируйте нужный для проверки):
+user_request = "Привет! Слушай, отправь пожалуйста письмо Ивану с отчетом."
+#user_request = "Напомни мне завтра в 15:00 созвониться с коллегами по проекту."
+# Расширяем системный промт для обработки двух типов команд
+system_prompt = (
+    "Ты — ассистент, который анализирует команды пользователя и классифицирует их.\n"
+    "Определи, что просит сделать пользователь. Ответь строго в формате JSON.\n"
+    "Схема ответа JSON должна содержать следующие поля:\n"
+    "- 'intent': строка, может принимать значения: 'send_email', 'add_calendar' или 'unknown'.\n"
+    "- 'recipient_name': имя получателя (строка), если intent == 'send_email', иначе null.\n"
+    "- 'calendar_task': текст напоминания (строка), если intent == 'add_calendar', иначе null."
+)
+messages = [
+    {"role": "system", "text": system_prompt},
+    {"role": "user", "text": user_request}
+]
+# Вызываем модель YandexGPT
+model = sdk.chat.completions("yandexgpt").configure(
+    temperature=0.3
+)
+response = model.run(messages)
+match = re.search(r"\{.*\}", response.choices[0].text, re.DOTALL)
+result_text = match.group(0)
+#print(result_text)
+#sys.exit()
+try:
+    # Парсим JSON-ответ от модели
+    data = json.loads(result_text)
+    intent = data.get("intent")
+    # Сценарий 1: Отправка письма
+    if intent == "send_email":
+        recipient = data.get("recipient_name")
+        if recipient:
+            print(f"Обнаружена команда отправки письма. Получатель: {recipient}")
+        else:
+            print("Обнаружена команда отправки письма, но имя получателя не указано.")
+    # Сценарий 2: Добавление в календарь
+    elif intent == "add_calendar":
+        task = data.get("calendar_task")
+        if task:
+            print("Обнаружена команда календаря. Вызываю функцию...")
+            add_to_calendar(task)
+        else:
+            print("Обнаружена команда календаря, но текст напоминания пуст.")
+    # Сценарий 3: Команда не распознана
+    else:
+        print("Команда не распознана или не требует автоматических действий.")
+except json.JSONDecodeError:
+    print("Ошибка парсинга ответа модели:", result_text)
+</code><code>
+(venv1) root@server:~/ai# cat agent_email_or_cal_2.py
+import os
+import sys
+import re
+import json
+from yandex_ai_studio_sdk import AIStudio
+sdk = AIStudio(
+    folder_id=os.getenv("FOLDER_ID"),
+    auth=os.getenv("API_KEY")
+)
+# Функция-заглушка для отправки письма
+def send_email(recipient_name: str, subject: str, body: str):
+    """
+    Заглушка для отправки письма.
+    В реальном проекте здесь был бы код для отправки через SMTP или API почтового сервиса.
+    """
+    print("\n" + "="*50)
+    print(f"[ОТПРАВКА ПИСЬМА]")
+    print(f"Получатель: {recipient_name}")
+    print(f"Тема: {subject}")
+    print(f"Тело письма:\n{body}")
+    print("="*50 + "\n")
+    print("[Заглушка] Письмо успешно отправлено (симуляция)")
+# Функция для интеграции с календарем
+def add_to_calendar(task_title: str):
+    """
+    Ваша кастомная функция для добавления события в календарь.
+    """
+    print(f"[Вызов функции]: Успешно добавлено в календарь: '{task_title}'")
+# Функция для определения интента (что хочет пользователь)
+def detect_intent(user_request: str):
+    """
+    Первый этап: определяем намерение пользователя.
+    """
+    system_prompt_intent = (
+        "Ты — ассистент, который анализирует команды пользователя и классифицирует их.\n"
+        "Определи, что просит сделать пользователь. Ответь строго в формате JSON.\n"
+        "Схема ответа JSON должна содержать только одно поле:\n"
+        "- 'intent': строка, может принимать значения: 'send_email', 'add_calendar' или 'unknown'.\n"
+        "\nПримеры:\n"
+        "Запрос: 'Отправь письмо Ивану с отчетом' -> {\"intent\": \"send_email\"}\n"
+        "Запрос: 'Напомни мне завтра в 15:00 созвониться' -> {\"intent\": \"add_calendar\"}\n"
+        "Запрос: 'Какая сегодня погода?' -> {\"intent\": \"unknown\"}"
+    )
+    messages = [
+        {"role": "system", "text": system_prompt_intent},
+        {"role": "user", "text": user_request}
+    ]
+    model = sdk.chat.completions("yandexgpt").configure(temperature=0.1)
+    response = model.run(messages)
+    match = re.search(r"\{.*\}", response.choices[0].text, re.DOTALL)
+    if match:
+        try:
+            data = json.loads(match.group(0))
+            return data.get("intent", "unknown")
+        except json.JSONDecodeError:
+            return "unknown"
+    return "unknown"
+# Функция для обработки отправки письма
+def process_email(user_request: str):
+    """
+    Второй этап: если определили, что нужно отправить письмо,
+    запрашиваем у модели составление темы и тела.
+    """
+    system_prompt_email = (
+        "Ты — ассистент, который помогает составлять деловые письма.\n"
+        "Проанализируй запрос пользователя и составь письмо.\n"
+        "Ответь строго в формате JSON со следующими полями:\n"
+        "- 'recipient_name': имя получателя (строка). Извлеки из запроса.\n"
+        "- 'subject': тема письма (строка). Составь краткую и понятную тему.\n"
+        "- 'body': тело письма (строка). Напиши вежливое, содержательное письмо.\n"
+        "\nПравила:\n"
+        "- Тема должна быть краткой и отражать суть письма (максимум 5-7 слов)\n"
+        "- Тело письма должно быть вежливым, структурированным и соответствовать запросу\n"
+        "- Используй стандартный деловой тон\n"
+        "- Если в запросе не указано имя получателя, используй 'Уважаемый коллега'\n"
+        "\nПример:\n"
+        "Запрос: 'Отправь Ивану отчет по продажам за май'\n"
+        "Ответ: {\"recipient_name\": \"Иван\", \"subject\": \"Отчет по продажам за май\", \"body\": \"Здравствуйте, Иван!\\n\\nНаправляю вам отчет по продажам за май месяц. В отчете вы найдете детальную информацию по каждому региону и сравнительный анализ с прошлым месяцем.\\n\\nС уважением,\\nАссистент\"}"
+    )
+    messages = [
+        {"role": "system", "text": system_prompt_email},
+        {"role": "user", "text": user_request}
+    ]
+    model = sdk.chat.completions("yandexgpt").configure(temperature=0.3)
+    response = model.run(messages)
+    match = re.search(r"\{.*\}", response.choices[0].text, re.DOTALL)
+    if match:
+        try:
+            data = json.loads(match.group(0))
+            return data
+        except json.JSONDecodeError:
+            return None
+    return None
+# Функция для обработки добавления в календарь
+def process_calendar(user_request: str):
+    """
+    Второй этап: если определили, что нужно добавить в календарь,
+    запрашиваем у модели составление напоминания.
+    """
+    system_prompt_calendar = (
+        "Ты — ассистент, который помогает создавать напоминания для календаря.\n"
+        "Проанализируй запрос пользователя и составь четкое напоминание.\n"
+        "Ответь строго в формате JSON с одним полем:\n"
+        "- 'calendar_task': текст напоминания (строка). Составь конкретное, понятное описание события.\n"
+        "\nПравила:\n"
+        "- Напоминание должно быть четким и конкретным\n"
+        "- Включай дату и время, если они указаны в запросе\n"
+        "- Формулируй как действие, которое нужно выполнить\n"
+        "\nПример:\n"
+        "Запрос: 'Напомни мне завтра в 15:00 созвониться с коллегами по проекту'\n"
+        "Ответ: {\"calendar_task\": \"Завтра в 15:00 созвониться с коллегами по проекту\"}"
+    )
+    messages = [
+        {"role": "system", "text": system_prompt_calendar},
+        {"role": "user", "text": user_request}
+    ]
+    model = sdk.chat.completions("yandexgpt").configure(temperature=0.2)
+    response = model.run(messages)
+    match = re.search(r"\{.*\}", response.choices[0].text, re.DOTALL)
+    if match:
+        try:
+            data = json.loads(match.group(0))
+            return data
+        except json.JSONDecodeError:
+            return None
+    return None
+# Основная логика
+def main():
+    # Примеры для тестирования
+    #user_request = "Привет! Слушай, отправь пожалуйста письмо Ивану с отчетом по продажам за май."
+    user_request = "Напомни мне завтра в двенадцать созвониться с коллегами по проекту."
+    print(f"Запрос пользователя: {user_request}\n")
+    print("Обработка запроса...\n")
+    # Шаг 1: Определяем намерение
+    intent = detect_intent(user_request)
+    print(f"Определенное намерение: {intent}")
+    # Шаг 2: Обрабатываем в зависимости от намерения
+    if intent == "send_email":
+        print("\nСоставляю письмо...")
+        email_data = process_email(user_request)
+        if email_data:
+            recipient = email_data.get("recipient_name")
+            subject = email_data.get("subject")
+            body = email_data.get("body")
+            if subject and body:
+                print(f"✓ Письмо составлено успешно")
+                print(f"  Получатель: {recipient}")
+                print(f"  Тема: {subject}")
+                # Отправляем письмо
+                send_email(recipient, subject, body)
+            else:
+                print("✗ Не удалось составить письмо: недостаточно данных")
+        else:
+            print("✗ Ошибка при составлении письма")
+    elif intent == "add_calendar":
+        print("\nСоставляю напоминание...")
+        calendar_data = process_calendar(user_request)
+        if calendar_data:
+            task = calendar_data.get("calendar_task")
+            if task:
+                print(f"✓ Напоминание составлено: {task}")
+                add_to_calendar(task)
+            else:
+                print("✗ Не удалось составить напоминание")
+        else:
+            print("✗ Ошибка при составлении напоминания")
+    else:
+        print("\nКоманда не распознана. Я не могу обработать этот запрос.")
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+(venv1) root@server:~/ai#
+</code>

Методические материалы Лохтурова Вячеслава

User Tools

Site Tools

Differences

Page Tools