Merge branch 'main' of gitlab.prodcontest.com:team-39/backend

* 'main' of gitlab.prodcontest.com:team-39/backend:
  fix(): reset vectors similarity threshold
  chore(): update rfc
This commit is contained in:
ITQ
2025-11-23 15:04:13 +03:00
4 changed files with 53 additions and 26 deletions
+42 -19
View File
@@ -37,30 +37,48 @@ RFC определяет интерфейсы для API, операционны
## 4. Цели и критерии приёмки
Цели:
- Стабильный REST/HTTP API для вакансий и предсказаний
- Горизонтально масштабируемый ML embedding-сервис
- Повторяемый pipeline подготовки данных и обучения
- Стабильный и масштабируемый REST/HTTP API, утилизирующий ML алгоритмы
## 5. Высокоуровневая архитектура
- Web API (web_api): HTTP-сервис, инкапсулирующий бизнес логику. Проксируются запросы к ML
- ML сервис (ml): HTTP-сервис для генерации embenddings и предсказания
- PostgreSQL — является хранилищем данных
- Web API (web_api): HTTP-сервис, инкапсулирующий бизнес логику. Интегрируется с ML-сервисом
- ML сервис (ml): HTTP-сервис, инкапсулирующий ML бизнес логику
- PostgreSQL + pgvector - основное хранилище данных
- Инфра: Docker Compose для локальной разработки; Coolify для CI/CD
Коммуникация:
- HTTP rest-ful между web_api и ml; опционально gRPC в будущем
- Обмен артефактами через object storage и метаданные в PostgreSQL
- HTTP REST между web_api и ml; опционально gRPC / WebSocket в будущем
- Хранение данных в PostgreSQL + pgvector, хранение файловых данных в S3
## 6. Контракты API (предварительно)
- Web API:
- POST /v1/predict — payload: vacancy/resume; returns: salary_prediction {value, confidence, model_version}.
- POST /v1/vacancies — сохраняет вакансию для последующей обработки.
- GET /v1/models — список доступных моделей и версий.
- ML service:
- POST /infer — принимает фичи/сырой текст, возвращает предсказание и мета.
- GET /health, GET /metrics.
Входные/выходные схемы должны быть описаны в формате OpenAPI
Входные/выходные схемы должны быть описаны в OpenAPI (yaml) и поддерживаться CI-валидатором
### 5.1. Домены приложения
- **Resume**: управление резюме пользователей, история версий, эмбеддинги, предикты зарплаты
- **Vacancy**: каталог вакансий с эмбеддингами для поиска похожих
- **User**: пользователи, профили, аутентификация
- **Auth Identity**: методы аутентификации (email/password)
- **Notification Device**: регистрация устройств для уведомлений
### 5.2. Флоу создания резюме и предикта
1. Пользователь создает резюме через Gateway (AddResumeInteractor)
2. Gateway сохраняет резюме в хранилище и возвращает ответ
3. В фоне запускается ResumePredictionInteractor:
- Генерирует эмбеддинг резюме через ML Service (модель эмбеддинга)
- Сохраняет эмбеддинг в хранилище
- Ищет подходящие вакансии по векторному сходству (HNSW индекс, cosine similarity >= 0.5)
- Фильтрует и сортирует до 50 наиболее релевантных вакансий
- Запрашивает предикт зарплаты и рекомендуемые навыки через ML Service (алгоритм предикта)
- Сохраняет предикт в хранилище
### 5.3. Структура хранилища
- **Users**: пользователи, профили
- **Resumes**: резюме с версионированием (up_resume_id, down_resume_id)
- **Resume Embeddings**: векторные представления резюме (384 измерения)
- **Resume Predictions**: предикты зарплаты и рекомендуемые навыки
- **Resume Experience/Education/Projects**: опыт, образование, проекты
- **Vacancies**: вакансии с зарплатами и требованиями
- **Vacancy Embeddings**: векторные представления вакансий (384 измерения)
- **Key Skills**: словарь навыков для автокомплита (GIN индекс с pg_trgm для ILIKE поиска)
## 7. Деплой и CI/CD
- Локально: Docker Compose (just up/build)
@@ -70,17 +88,22 @@ RFC определяет интерфейсы для API, операционны
## 8. Миграции данных и схем
- Использовать alembic для миграций схем PostgreSQL.
- Версионировать фичи и контракт входных данных (jsonschema).
- При изменениях схем: обеспечить миграционные скрипты + миграционный план с откатом.
- Использовать вспомогательные скрипты для выгрузки датасета в хранилище
## 9. Безопасность и секреты
- Секреты в ENV (environment secrets в CI).
- Валидация входящих данных и rate-limiting (Redis).
- Валидация входящих данных, шифрование конфиденциальных данных
## 10. Мониторинг и логирование
- Prometheus метрики через prometheus-fastapi-instrumentator
- Логирование через стандартный Python logging
- Базовый healthcheck endpoint
- Логи можно посмотреть в Coolify (см. креды в Readme.md)
- Доступны дашборды в графане с метриками контейнеров, бека, мль
## 11. Тестирование
- Unit tests - тестируют бизнес логику (entities, factories, invariants)
- E2E - тестируют весь user flow через TestApiGateway
- Интеграционные тесты для взаимодействия с хранилищем
- Unit tests - тестируют бизнес логику
- E2E - тестируют весь user flow, а также интеграцию с ml
+8 -4
View File
@@ -1,16 +1,20 @@
#!/bin/bash
DB_URL="${DATABASE_URL:-postgresql://user:password@localhost:5432/dbname}"
DUMP_FILE="${1:-dump_data.sql}"
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
PROJECT_ROOT="$(cd "$SCRIPT_DIR/../.." && pwd)"
DUMP_FILE="${1:-$PROJECT_ROOT/dumps/data_dump.sql}"
if [ ! -f "$DUMP_FILE" ]; then
echo "Ошибка: файл $DUMP_FILE не найден"
echo "Использование: $0 [путь_к_дампу]"
echo "По умолчанию: $PROJECT_ROOT/dumps/data_dump.sql"
exit 1
fi
echo "Импорт дампа из $DUMP_FILE в БД..."
DB_URL="${DATABASE_URL:-postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/app}"
echo "Импорт дампа из $DUMP_FILE в БД $DB_URL..."
psql "$DB_URL" -f "$DUMP_FILE"
echo "Импорт завершен!"
@@ -22,7 +22,7 @@ class DefaultVacancyDataGateway(VacancyDataGateway):
statement = (
select(Vacancy, label("resume_similarity", similarity_expr))
.join(VacancyEmbedding, vacancy_embedding_table.c.vacancy_id == vacancy_table.c.id)
.where(similarity_expr >= 0.5)
.where(similarity_expr >= 0.0)
.order_by(distance_expr.asc())
.limit(100)
)
Generated
+2 -2
View File
@@ -2406,7 +2406,6 @@ dependencies = [
{ name = "fastapi" },
{ name = "levenshtein" },
{ name = "markupsafe" },
{ name = "prometheus-fastapi-instrumentator" },
{ name = "pydantic", extra = ["email"] },
{ name = "uuid-utils" },
{ name = "uvicorn" },
@@ -2420,6 +2419,7 @@ backend = [
{ name = "firebase-admin" },
{ name = "httpx" },
{ name = "pgvector" },
{ name = "prometheus-fastapi-instrumentator" },
{ name = "psycopg", extra = ["binary"] },
{ name = "python-multipart" },
{ name = "sqlalchemy" },
@@ -2482,7 +2482,6 @@ requires-dist = [
{ name = "fastapi", specifier = "==0.119.0" },
{ name = "levenshtein", specifier = ">=0.27.3" },
{ name = "markupsafe", git = "https://github.com/pallets/markupsafe?rev=3.0.2" },
{ name = "prometheus-fastapi-instrumentator", specifier = ">=7.1.0" },
{ name = "pydantic", extras = ["email"], specifier = ">=2.12.4" },
{ name = "uuid-utils", specifier = "==0.11.1" },
{ name = "uvicorn", specifier = "==0.37.0" },
@@ -2496,6 +2495,7 @@ backend = [
{ name = "firebase-admin", specifier = ">=7.1.0" },
{ name = "httpx", specifier = "==0.28.1" },
{ name = "pgvector", specifier = ">=0.4.1" },
{ name = "prometheus-fastapi-instrumentator", specifier = ">=7.1.0" },
{ name = "psycopg", extras = ["binary"], specifier = ">=3.2.12" },
{ name = "python-multipart", specifier = ">=0.0.20" },
{ name = "sqlalchemy", specifier = "==2.0.44" },