Init commit

.gitignore

@@ -0,0 +1,174 @@
+# Byte-compiled / optimized / DLL files
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+
+# C extensions
+*.so
+
+# Distribution / packaging
+.Python
+build/
+develop-eggs/
+dist/
+downloads/
+eggs/
+.eggs/
+lib/
+lib64/
+parts/
+sdist/
+var/
+wheels/
+share/python-wheels/
+*.egg-info/
+.installed.cfg
+*.egg
+MANIFEST
+
+# PyInstaller
+#  Usually these files are written by a python script from a template
+#  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
+*.manifest
+*.spec
+
+# Installer logs
+pip-log.txt
+pip-delete-this-directory.txt
+
+# Unit test / coverage reports
+htmlcov/
+.tox/
+.nox/
+.coverage
+.coverage.*
+.cache
+nosetests.xml
+coverage.xml
+*.cover
+*.py,cover
+.hypothesis/
+.pytest_cache/
+cover/
+
+# Translations
+*.mo
+*.pot
+
+# Django stuff:
+*.log
+local_settings.py
+db.sqlite3
+db.sqlite3-journal
+
+# Flask stuff:
+instance/
+.webassets-cache
+
+# Scrapy stuff:
+.scrapy
+
+# Sphinx documentation
+docs/_build/
+
+# PyBuilder
+.pybuilder/
+target/
+
+# Jupyter Notebook
+.ipynb_checkpoints
+
+# IPython
+profile_default/
+ipython_config.py
+
+# pyenv
+#   For a library or package, you might want to ignore these files since the code is
+#   intended to run in multiple environments; otherwise, check them in:
+# .python-version
+
+# pipenv
+#   According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.
+#   However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies
+#   having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not
+#   install all needed dependencies.
+#Pipfile.lock
+
+# UV
+#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include uv.lock in version control.
+#   This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more
+#   commonly ignored for libraries.
+#uv.lock
+
+# poetry
+#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control.
+#   This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more
+#   commonly ignored for libraries.
+#   https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control
+#poetry.lock
+
+# pdm
+#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control.
+#pdm.lock
+#   pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it
+#   in version control.
+#   https://pdm.fming.dev/latest/usage/project/#working-with-version-control
+.pdm.toml
+.pdm-python
+.pdm-build/
+
+# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm
+__pypackages__/
+
+# Celery stuff
+celerybeat-schedule
+celerybeat.pid
+
+# SageMath parsed files
+*.sage.py
+
+# Environments
+.env
+.venv
+env/
+venv/
+ENV/
+env.bak/
+venv.bak/
+
+# Spyder project settings
+.spyderproject
+.spyproject
+
+# Rope project settings
+.ropeproject
+
+# mkdocs documentation
+/site
+
+# mypy
+.mypy_cache/
+.dmypy.json
+dmypy.json
+
+# Pyre type checker
+.pyre/
+
+# pytype static type analyzer
+.pytype/
+
+# Cython debug symbols
+cython_debug/
+
+# PyCharm
+#  JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can
+#  be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore
+#  and can be added to the global gitignore or merged into this file.  For a more nuclear
+#  option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.
+#.idea/
+
+# Ruff stuff:
+.ruff_cache/
+
+# PyPI configuration file
+.pypirc

Dockerfile

@@ -0,0 +1,19 @@
+FROM python:3.12-slim
+
+WORKDIR /app
+
+# Установка необходимых пакетов
+RUN apt-get update && apt-get install -y postgresql-client && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# Установка зависимостей
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# Копирование файлов проекта
+COPY . .
+
+# Делаем скрипт исполняемым
+RUN chmod +x wait-for-postgres.sh
+
+# Запуск бота с ожиданием PostgreSQL
+CMD ["./wait-for-postgres.sh", "postgres", "python", "bot.py"] 

README.md

@@ -0,0 +1,69 @@
+# Telegram бот с Gemma
+
+Телеграм бот, использующий модель Gemma через Ollama для обработки сообщений и изображений. Поддерживает сохранение контекста в PostgreSQL.
+
+## Функциональность
+
+- Обработка текстовых сообщений
+- Обработка фотографий
+- Поддержка команды `/clear` для очистки контекста диалога
+- Поддержка команды `/start` для начала работы с ботом
+- Игнорирование стикеров, GIF, видео и документов
+- Сохранение контекста диалогов в PostgreSQL
+
+## Запуск с помощью Docker
+
+1. Убедитесь, что Docker и Docker Compose установлены
+2. Настройте файл `.env`:
+   ```
+   BOT_TOKEN=your_telegram_bot_token_here
+   OLLAMA_HOST=http://192.168.50.168:11434
+   OLLAMA_MODEL=gemma3:12b-it-qat
+   POSTGRES_DB=gemma_bot
+   POSTGRES_USER=postgres
+   POSTGRES_PASSWORD=postgres
+   ```
+3. Запустите контейнеры:
+   ```
+   docker compose up -d
+   ```
+
+## Установка и запуск без Docker
+
+1. Установите зависимости:
+   ```
+   pip install aiogram ollama python-dotenv asyncpg
+   ```
+
+2. Настройте файл `.env`:
+   ```
+   BOT_TOKEN=your_telegram_bot_token_here
+   OLLAMA_HOST=http://192.168.50.168:11434
+   OLLAMA_MODEL=gemma3:12b-it-qat
+   POSTGRES_HOST=localhost
+   POSTGRES_PORT=5432
+   POSTGRES_DB=gemma_bot
+   POSTGRES_USER=postgres
+   POSTGRES_PASSWORD=postgres
+   ```
+
+3. Убедитесь, что Ollama запущена и модель Gemma доступна.
+4. Убедитесь, что PostgreSQL запущена и создана база данных.
+
+5. Запустите бота:
+   ```
+   python bot.py
+   ```
+
+## Как использовать
+
+1. Отправьте боту текстовое сообщение, и он ответит на него, используя модель Gemma.
+2. Отправьте боту фотографию (с подписью или без), и он проанализирует ее.
+3. Используйте команду `/clear` для очистки истории диалога.
+4. Используйте команду `/start` для начала нового диалога.
+
+## Примечания
+
+- Бот поддерживает только одну фотографию за раз.
+- Стикеры, GIF, видео и документы игнорируются.
+- Контекст диалогов сохраняется в PostgreSQL, поэтому при перезапуске бота история сообщений сохраняется. 

bot.py

@@ -0,0 +1,342 @@
+import os
+import asyncio
+import logging
+import json
+from io import BytesIO
+from typing import Dict, List, Any, Optional
+
+from aiogram import Bot, Dispatcher, types, F
+from aiogram.filters import Command
+from aiogram.types import Message
+from dotenv import load_dotenv
+from ollama import AsyncClient
+import asyncpg
+
+# Настройка логирования
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+
+# Загрузка переменных окружения
+load_dotenv()
+
+# Инициализация бота и диспетчера
+bot = Bot(token=os.getenv("BOT_TOKEN"))
+dp = Dispatcher()
+
+# Инициализация клиента Ollama
+ollama_client = AsyncClient(host=os.getenv("OLLAMA_HOST"))
+model_name = os.getenv("OLLAMA_MODEL")
+
+# Соединение с PostgreSQL
+postgres_pool: Optional[asyncpg.Pool] = None
+
+# Словарь для хранения контекста диалога для каждого пользователя в памяти (кэш)
+user_messages: Dict[int, List[Dict[str, Any]]] = {}
+# Словарь для хранения задач обновления статуса печати
+typing_tasks: Dict[int, asyncio.Task] = {}
+
+
+async def init_db():
+    """Инициализация базы данных"""
+    global postgres_pool
+    
+    # Создаем пул соединений с базой данных
+    postgres_pool = await asyncpg.create_pool(
+        host=os.getenv("POSTGRES_HOST"),
+        port=os.getenv("POSTGRES_PORT"),
+        database=os.getenv("POSTGRES_DB"),
+        user=os.getenv("POSTGRES_USER"),
+        password=os.getenv("POSTGRES_PASSWORD")
+    )
+    
+    # Создаем таблицу, если она не существует
+    async with postgres_pool.acquire() as conn:
+        await conn.execute('''
+            CREATE TABLE IF NOT EXISTS messages (
+                id SERIAL PRIMARY KEY,
+                user_id BIGINT NOT NULL,
+                message_data JSONB NOT NULL,
+                created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
+            )
+        ''')
+        
+        # Создаем индекс для быстрого поиска по user_id
+        await conn.execute('''
+            CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_messages_user_id ON messages (user_id)
+        ''')
+
+
+async def save_message_to_db(user_id: int, message_data: Dict[str, Any]):
+    """Сохранение сообщения в базу данных"""
+    if not postgres_pool:
+        logging.error("Пул соединений PostgreSQL не инициализирован")
+        return
+    
+    # Преобразуем изображения в строку для хранения
+    if "images" in message_data:
+        # Обходим проблему хранения бинарных данных - просто удаляем изображения
+        # Для реального приложения можно реализовать хранение изображений в отдельной таблице
+        message_data_copy = message_data.copy()
+        message_data_copy["has_image"] = True
+        message_data_copy.pop("images", None)
+    else:
+        message_data_copy = message_data
+    
+    try:
+        async with postgres_pool.acquire() as conn:
+            await conn.execute(
+                '''
+                INSERT INTO messages (user_id, message_data)
+                VALUES ($1, $2)
+                ''',
+                user_id, json.dumps(message_data_copy)
+            )
+    except Exception as e:
+        logging.error(f"Ошибка сохранения сообщения в БД: {e}")
+
+
+async def load_messages_from_db(user_id: int) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """Загрузка сообщений из базы данных"""
+    if not postgres_pool:
+        logging.error("Пул соединений PostgreSQL не инициализирован")
+        return []
+    
+    try:
+        async with postgres_pool.acquire() as conn:
+            rows = await conn.fetch(
+                '''
+                SELECT message_data 
+                FROM messages 
+                WHERE user_id = $1 
+                ORDER BY created_at ASC
+                ''',
+                user_id
+            )
+            
+            # Преобразуем строки JSON обратно в словари
+            return [json.loads(row['message_data']) for row in rows]
+    except Exception as e:
+        logging.error(f"Ошибка загрузки сообщений из БД: {e}")
+        return []
+
+
+async def clear_messages_from_db(user_id: int):
+    """Очистка сообщений пользователя из базы данных"""
+    if not postgres_pool:
+        logging.error("Пул соединений PostgreSQL не инициализирован")
+        return
+    
+    try:
+        async with postgres_pool.acquire() as conn:
+            await conn.execute(
+                '''
+                DELETE FROM messages 
+                WHERE user_id = $1
+                ''',
+                user_id
+            )
+    except Exception as e:
+        logging.error(f"Ошибка очистки сообщений из БД: {e}")
+
+
+async def keep_typing(chat_id: int):
+    """Функция для поддержания статуса 'печатает...' до окончания генерации ответа"""
+    try:
+        while True:
+            await bot.send_chat_action(chat_id=chat_id, action="typing")
+            await asyncio.sleep(4)  # Обновляем каждые 4 секунды (статус активен 5 секунд)
+    except asyncio.CancelledError:
+        # Задача отменена, завершаем работу
+        pass
+    except Exception as e:
+        logging.error(f"Ошибка в keep_typing: {e}")
+
+
+@dp.message(Command("start"))
+async def cmd_start(message: Message):
+    """Обработчик команды /start"""
+    user_id = message.from_user.id
+    
+    # Загружаем контекст из БД при первом запуске
+    messages = await load_messages_from_db(user_id)
+    if not messages:
+        # Если сообщений нет, создаем новый список
+        user_messages[user_id] = []
+    else:
+        # Если есть, сохраняем их в кэше
+        user_messages[user_id] = messages
+    
+    await message.answer("Привет! Я бот на базе Gemma. Отправьте мне сообщение или фото, и я отвечу вам.")
+
+
+@dp.message(Command("clear"))
+async def cmd_clear(message: Message):
+    """Очистка контекста диалога"""
+    user_id = message.from_user.id
+    
+    # Очищаем контекст в памяти
+    user_messages[user_id] = []
+    
+    # Очищаем контекст в БД
+    await clear_messages_from_db(user_id)
+    
+    await message.answer("Контекст диалога очищен.")
+
+
+@dp.message(F.photo)
+async def handle_photo(message: Message):
+    """Обработчик фотографий"""
+    user_id = message.from_user.id
+    
+    # Инициализация контекста пользователя, если он еще не существует
+    if user_id not in user_messages:
+        # Пытаемся загрузить контекст из БД
+        messages = await load_messages_from_db(user_id)
+        user_messages[user_id] = messages or []
+    
+    # Получаем фото наилучшего качества
+    photo = message.photo[-1]
+    file_info = await bot.get_file(photo.file_id)
+    file_content = await bot.download_file(file_info.file_path)
+    
+    # Конвертируем фото в Base64
+    image_data = file_content.read()
+    image_io = BytesIO(image_data)
+    
+    # Получаем подпись к фото (если есть)
+    caption = message.caption or "Проанализируй эту фотографию"
+    
+    # Создаем сообщение с изображением
+    user_message = {
+        "role": "user",
+        "content": caption,
+        "images": [image_io.getvalue()]
+    }
+    
+    # Добавляем сообщение в контекст
+    user_messages[user_id].append(user_message)
+    
+    # Сохраняем сообщение в БД
+    await save_message_to_db(user_id, user_message)
+    
+    # Запускаем задачу обновления статуса печати
+    typing_tasks[user_id] = asyncio.create_task(keep_typing(user_id))
+    
+    try:
+        # Получаем ответ от Gemma
+        answer = ""
+        async for part in await ollama_client.chat(
+            model=model_name, 
+            messages=user_messages[user_id],
+            stream=True
+        ):
+            answer += part['message']['content']
+        
+        # Останавливаем задачу обновления статуса печати
+        if user_id in typing_tasks:
+            typing_tasks[user_id].cancel()
+            del typing_tasks[user_id]
+        
+        # Создаем ответ ассистента
+        assistant_message = {"role": "assistant", "content": answer}
+        
+        # Добавляем ответ в историю
+        user_messages[user_id].append(assistant_message)
+        
+        # Сохраняем ответ в БД
+        await save_message_to_db(user_id, assistant_message)
+        
+        # Отправляем ответ пользователю
+        await message.answer(answer)
+        
+    except Exception as e:
+        # Останавливаем задачу обновления статуса печати в случае ошибки
+        if user_id in typing_tasks:
+            typing_tasks[user_id].cancel()
+            del typing_tasks[user_id]
+        
+        logging.error(f"Ошибка при обработке фото: {e}")
+        await message.answer(f"Произошла ошибка при обработке фото: {e}")
+
+
+@dp.message(F.text)
+async def handle_text(message: Message):
+    """Обработчик текстовых сообщений"""
+    user_id = message.from_user.id
+    
+    # Инициализация контекста пользователя, если он еще не существует
+    if user_id not in user_messages:
+        # Пытаемся загрузить контекст из БД
+        messages = await load_messages_from_db(user_id)
+        user_messages[user_id] = messages or []
+    
+    # Создаем сообщение пользователя
+    user_message = {"role": "user", "content": message.text}
+    
+    # Добавляем сообщение пользователя в контекст
+    user_messages[user_id].append(user_message)
+    
+    # Сохраняем сообщение в БД
+    await save_message_to_db(user_id, user_message)
+    
+    # Запускаем задачу обновления статуса печати
+    typing_tasks[user_id] = asyncio.create_task(keep_typing(user_id))
+    
+    try:
+        # Получаем ответ от Gemma
+        answer = ""
+        async for part in await ollama_client.chat(
+            model=model_name, 
+            messages=user_messages[user_id],
+            stream=True
+        ):
+            answer += part['message']['content']
+        
+        # Останавливаем задачу обновления статуса печати
+        if user_id in typing_tasks:
+            typing_tasks[user_id].cancel()
+            del typing_tasks[user_id]
+        
+        # Создаем ответ ассистента
+        assistant_message = {"role": "assistant", "content": answer}
+        
+        # Добавляем ответ в историю
+        user_messages[user_id].append(assistant_message)
+        
+        # Сохраняем ответ в БД
+        await save_message_to_db(user_id, assistant_message)
+        
+        # Отправляем ответ пользователю
+        await message.answer(answer)
+        
+    except Exception as e:
+        # Останавливаем задачу обновления статуса печати в случае ошибки
+        if user_id in typing_tasks:
+            typing_tasks[user_id].cancel()
+            del typing_tasks[user_id]
+            
+        logging.error(f"Ошибка при обработке сообщения: {e}")
+        await message.answer(f"Произошла ошибка при обработке сообщения: {e}")
+
+
+@dp.message()
+async def handle_other(message: Message):
+    """Обработчик всех остальных типов сообщений"""
+    await message.answer("Я могу обрабатывать только текст и фотографии. Пожалуйста, отправьте текст или одну фотографию.")
+
+
+async def main():
+    """Запуск бота"""
+    # Инициализируем подключение к базе данных
+    await init_db()
+    
+    try:
+        # Запускаем бота
+        await dp.start_polling(bot)
+    finally:
+        # Закрываем пул соединений при завершении
+        if postgres_pool:
+            await postgres_pool.close()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main()) 

docker-compose.yaml

@@ -0,0 +1,54 @@
+version: '3.8'
+
+services:
+  # Сервис бота
+  bot:
+    build:
+      context: .
+      dockerfile: Dockerfile
+    restart: always
+    depends_on:
+      postgres:
+        condition: service_healthy
+    environment:
+      - BOT_TOKEN=${BOT_TOKEN}
+      - OLLAMA_HOST=${OLLAMA_HOST}
+      - OLLAMA_MODEL=${OLLAMA_MODEL}
+      - POSTGRES_HOST=postgres
+      - POSTGRES_PORT=5432
+      - POSTGRES_DB=${POSTGRES_DB}
+      - POSTGRES_USER=${POSTGRES_USER}
+      - POSTGRES_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD}
+    volumes:
+      - ./:/app
+    networks:
+      - bot-network
+
+  # Сервис базы данных
+  postgres:
+    image: postgres:15-alpine
+    restart: always
+    environment:
+      - POSTGRES_DB=${POSTGRES_DB}
+      - POSTGRES_USER=${POSTGRES_USER}
+      - POSTGRES_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD}
+    volumes:
+      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
+      - ./docker/postgres/init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql
+    ports:
+      - "5432:5432"
+    healthcheck:
+      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U ${POSTGRES_USER} -d ${POSTGRES_DB}"]
+      interval: 10s
+      timeout: 5s
+      retries: 5
+      start_period: 10s
+    networks:
+      - bot-network
+
+networks:
+  bot-network:
+    driver: bridge
+
+volumes:
+  postgres_data: 

docker/postgres/init.sql

@@ -0,0 +1,16 @@
+-- Создаем базу данных для бота, если она еще не существует
+CREATE DATABASE gemma_bot WITH OWNER postgres ENCODING 'UTF8' LC_COLLATE = 'en_US.utf8' LC_CTYPE = 'en_US.utf8';
+
+-- Подключаемся к базе данных
+\c gemma_bot;
+
+-- Создаем таблицу для хранения сообщений
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS messages (
+    id SERIAL PRIMARY KEY,
+    user_id BIGINT NOT NULL,
+    message_data JSONB NOT NULL,
+    created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
+);
+
+-- Создаем индекс для быстрого поиска по user_id
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_messages_user_id ON messages (user_id);

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+aiogram==3.20.0
+python-dotenv==1.1.0
+ollama==0.4.8
+asyncpg==0.30.0 

test-prompts.txt

@@ -0,0 +1 @@
+Ты - JSON-парсер. Твоя задача - принимать сообщение от пользователя и отвечать {\"root\": \"<корень слова\"}

wait-for-postgres.sh

@@ -0,0 +1,16 @@
+#!/bin/sh
+# wait-for-postgres.sh
+
+set -e
+
+host="$1"
+shift
+cmd="$@"
+
+until PGPASSWORD=$POSTGRES_PASSWORD psql -h "$host" -U "$POSTGRES_USER" -d "$POSTGRES_DB" -c '\q'; do
+  >&2 echo "Postgres is unavailable - sleeping"
+  sleep 1
+done
+
+>&2 echo "Postgres is up - executing command"
+exec $cmd