120 lines
7.6 KiB
Python
120 lines
7.6 KiB
Python
"""Рабочее место менеджера сервисной компании."""
|
|
import os
|
|
from datetime import datetime
|
|
from pathlib import Path
|
|
from uuid import uuid4
|
|
|
|
import streamlit as st
|
|
from dotenv import load_dotenv
|
|
|
|
from src.economics import calculate, estimate_request_usd
|
|
from src.llm_service import classify
|
|
from src.storage import append, snapshot
|
|
|
|
|
|
ROOT = Path(__file__).resolve().parent
|
|
load_dotenv(ROOT / ".env")
|
|
JOURNAL = Path(os.getenv("LEADS_FILE", ROOT / "data" / "processed_leads.xlsx"))
|
|
LABELS = {"urgent": "Срочно", "normal": "Не срочно", "spam": "Спам"}
|
|
COLORS = {"urgent": "red", "normal": "green", "spam": "gray"}
|
|
|
|
st.set_page_config(page_title="AI Lead Processor", layout="wide")
|
|
st.title("AI Lead Processor — обработка клиентских заявок")
|
|
st.write("ИИ анализирует входящие обращения, определяет их приоритет и подготавливает черновики ответов.")
|
|
mode = st.radio("Режим обработки", ["REAL AI", "DEMO"], horizontal=True, key="mode")
|
|
if mode == "DEMO":
|
|
st.info("DEMO · Локальные правила. Можно проверить весь процесс без ключа.")
|
|
else:
|
|
st.caption("REAL AI · Текст передаётся в OpenAI. Для демонстрации используйте синтетические обращения.")
|
|
|
|
def discard_pending():
|
|
st.session_state.pop("pending", None)
|
|
|
|
text = st.text_area("Введите текст заявки клиента", key="lead", max_chars=4000,
|
|
placeholder="Например, из стиральной машины течёт вода на пол.",
|
|
on_change=discard_pending)
|
|
if st.button("Обработать заявку", key="process", type="primary"):
|
|
discard_pending()
|
|
try:
|
|
with st.spinner("Обработка заявки…"):
|
|
result = classify(text, mode)
|
|
st.session_state.pending = (str(uuid4()), text.strip(), mode, result)
|
|
except ValueError as exc:
|
|
st.error(str(exc))
|
|
if mode == "REAL AI":
|
|
st.caption("Для демонстрации выберите DEMO и снова нажмите «Обработать заявку».")
|
|
|
|
pending = st.session_state.get("pending")
|
|
if pending and pending[2] != mode:
|
|
discard_pending()
|
|
pending = None
|
|
if pending:
|
|
uid, original, used_mode, result = pending
|
|
st.subheader("Проверка заявки")
|
|
st.caption("Ожидает проверки менеджером")
|
|
st.markdown(f":{COLORS[result.category]}-background[**{LABELS[result.category]}**]")
|
|
st.text(result.reason)
|
|
usage = f"{used_mode} · {result.model}"
|
|
if used_mode == "REAL AI" and result.input_tokens is not None:
|
|
usage += f" · Входные токены: {result.input_tokens} · Выходные токены: {result.output_tokens}"
|
|
st.caption(usage)
|
|
category = st.selectbox("Категория после проверки", list(LABELS),
|
|
index=list(LABELS).index(result.category), format_func=LABELS.get, key=f"category-{uid}")
|
|
reply = ""
|
|
if category != "spam":
|
|
reply = st.text_area("Черновик ответа клиенту", value=result.draft_reply, max_chars=4000, key=f"reply-{uid}")
|
|
if st.button("Подтвердить и сохранить", key="save"):
|
|
try:
|
|
if category != "spam" and not reply.strip():
|
|
raise ValueError("Заполните черновик ответа перед сохранением.")
|
|
cost = (0.0 if used_mode == "DEMO" else estimate_request_usd(
|
|
result.model, result.input_tokens, result.output_tokens, result.cached_tokens or 0))
|
|
reason = result.reason
|
|
if category != result.category:
|
|
reason = f"Менеджер изменил категорию «{LABELS[result.category]}» на «{LABELS[category]}». Исходная оценка: {reason}"
|
|
append(JOURNAL, {
|
|
"ID": uid, "Дата и время": datetime.now().astimezone().isoformat(timespec="seconds"),
|
|
"Текст заявки": original, "Категория": LABELS[category],
|
|
"Причина классификации": reason, "Черновик ответа": reply.strip(),
|
|
"Статус проверки": "Проверено менеджером", "Режим обработки": used_mode,
|
|
"Модель": result.model, "Входные токены": result.input_tokens,
|
|
"Выходные токены": result.output_tokens, "Оценочная стоимость API-запроса, USD": cost,
|
|
})
|
|
discard_pending()
|
|
st.session_state.saved = True
|
|
st.rerun()
|
|
except ValueError as exc:
|
|
st.error(str(exc))
|
|
except OSError:
|
|
st.error("Не удалось сохранить журнал. Закройте книгу в Excel, проверьте права на папку и повторите сохранение.")
|
|
|
|
if st.session_state.pop("saved", False):
|
|
st.success("Заявка сохранена. Ответ клиенту отправляет менеджер.")
|
|
st.subheader("История обработанных заявок")
|
|
try:
|
|
rows, workbook = snapshot(JOURNAL)
|
|
if rows:
|
|
st.dataframe(rows[::-1], hide_index=True, width="stretch")
|
|
else:
|
|
st.caption("Здесь появятся заявки, которые вы подтвердите.")
|
|
st.download_button("Скачать Excel", workbook, file_name="processed_leads.xlsx",
|
|
mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet")
|
|
except (ValueError, OSError):
|
|
st.error("Не удалось открыть журнал. Проверьте права доступа, целостность книги и заголовки листа «Заявки».")
|
|
|
|
with st.expander("Экономический эффект"):
|
|
st.caption("Иллюстративный сценарий для gpt-5-mini. Один запрос на заявку, 600 входных и 250 выходных токенов, без кэша.")
|
|
a, b, c = st.columns(3)
|
|
count = a.number_input("Заявок в неделю", min_value=0, value=120)
|
|
manual = b.number_input("Ручная обработка, мин", min_value=0.0, value=4.0)
|
|
review = c.number_input("Проверка и завершение, мин", min_value=0.0, value=1.5)
|
|
hourly = a.number_input("Стоимость часа, ₽", min_value=0.0, value=500.0)
|
|
rate = b.number_input("Условный курс, ₽ за доллар", min_value=0.0, value=90.0)
|
|
weeks = c.number_input("Недель в месяце", min_value=0.0, value=4.33)
|
|
e = calculate(count, manual, review, weeks, hourly, rate)
|
|
st.write(f"Время за неделю: {e.before_hours:g} ч вручную → {e.after_hours:g} ч с проверкой. "
|
|
f"Экономия: {e.saved_hours:g} ч в неделю и {e.monthly_saved_hours:.2f} ч в месяц.")
|
|
st.write(f"API: {e.request_usd:.5f} USD за заявку · {e.weekly_api_usd:.4f} USD в неделю · {e.monthly_api_usd:.4f} USD в месяц.")
|
|
st.write(f"Оценка высвобождённого времени за вычетом API: {e.weekly_net_rub:.2f} ₽ в неделю "
|
|
f"и {e.monthly_net_rub:.2f} ₽ в месяц. Фактическая экономия фонда оплаты труда зависит от загрузки.")
|