Инструкция

Вот файловая система

Открываем файл env:

API_KEY придумываем от балды, куда-то записываем, запоминаем

BOT_TOKEN получаем в тг @BotFather:

OPENROUTER_API_KEY Получаем на сайте https://openrouter.ai/keys

POSTGRES_PASSWORD ставим любой, можно не запоминать, главное чтоб какой-то особенный, чтоб его не угадали

ADMIN_PASSWORD придумываем любой, запоминаем, сохраняем куда-то

Сохраняем файл

Дальше открываем терминал в папке с проектом и для запуска проекта выполняем команду

Далее после запуска (может понадобиться несколько минут, если через 5 минут не откроется, значит что-то не так) переходим на страницу или вместо localhost пишем IP адрес

http://localhost:8000/admin/#/login/?nextURL=/

Туда вводим логин admin и пароль ADMIN_PASSWORD который ранее устанавливали

Нажимаем task и добавить строку

ОБЯЗАТЕЛЬНО!! Создаем НУЛЕВОЙ task и пишем туда главный запрос, в него обязательно вставляем в любые места

{RAG} -- релевантные чанки данных из векторной базы знаний

{INSTRUCT} -- инструкция задания

{QUERY} -- запрос пользователя

Создаем ещё несколько заданий с инструкциями

Затем переходим по адресу http://localhost:8000/docs

нажимаем кнопку authorize пишем туда API_KEY из файла env и нажимаем на кнопку authorize

Далее замочек должен почернеть и закрыться, нажимаем на add_embend и try it out

ВАЖНО!!! Выбираем именно txt файл и нажимаем execute в ответ должен придти список чанков исходного текста

После этого момента сам тг бот готов к работе, далее будут описываться дополнительные моменты

==============================================

Можно получить весь список чанков в векторной базе знаний /get_embend жмем try it out и execute

Можно выполнить запрос к векторной базе знаний, ввести любой текст и посмотреть какие чанки возвращаются

Есть запрос, который полностью очищает базу знаний, для того чтобы убрать из неё всё, и заново загрузить новые данные через add_embends (можно и не удалять, если добавляете новое, а если обновляется старое, то лучше полностью очистить)

Ещё в админке БД есть логи http://localhost:8000/admin/#/activity/

В логах храниться следующее:
Айди пользователя, action = действие (menu, start, Задание) и время совершение действия, если действие это задание, то храниться ещё словарь data в котором есть номер задания, запрос пользователя и ответ нейросети. Можно экспортировать в csv (скрин вверху справа в углу)

Для выключение проекта и удаления базы данных используйте следующую команду (если хотите просто остановить проект, не удаляя базу данных, то уберите --volumes)