# План развития Brief Bench FastAPI

**Дата создания:** 17 декабря 2025
**Статус:** Backend готов, требуется frontend интеграция и тестирование

---

## Текущее состояние

### Готово (Backend)
- Структура FastAPI приложения
- JWT авторизация (8-значный логин)
- TgBackendInterface (полная реализация с httpx)
- DBApiClient (интеграция с DB API)
- RagService (интеграция с RAG backends, mTLS)
- API endpoints:
  - `POST /api/v1/auth/login` - авторизация
  - `GET/PUT /api/v1/settings` - настройки пользователя
  - `POST /api/v1/query/bench` - batch запросы
  - `POST /api/v1/query/backend` - последовательные запросы
  - `POST/GET/DELETE /api/v1/analysis/sessions` - сессии анализа
- Docker setup (Dockerfile, docker-compose.yml)
- Документация (README.md, DB_API_CONTRACT.md)

### Требуется доделать
- Frontend файлы (перенос из rag-bench-old-version)
- API client для frontend
- Интеграция frontend с новым API
- Тестирование
- Production deployment конфигурация

---

## Этап 1: Подготовка Frontend

### 1.1 Перенос статических файлов из rag-bench-old-version

**Старая архитектура:**
- Статический SPA напрямую делал fetch запросы к RAG backends
- Настройки хранились в localStorage (отдельно для каждого окружения)
- Встроенная поддержка 3 окружений (IFT, PSI, PROD)
- Два режима: Bench (batch) и Backend (sequential)
- Аннотации, экспорт/импорт, детальный UI для анализа ответов

**Файлы для переноса:**
```bash
# Скопировать из rag-bench-old-version/ в static/
static/
├── index.html          # Основная страница (24KB, 495 строк)
├── styles.css          # Material Design стили (23KB)
├── app.js              # Основная логика (61KB, ~1500+ строк)
├── settings.js         # Дефолтные настройки (3KB)
└── api-client.js       # НОВЫЙ ФАЙЛ - будет создан
```

**Ключевые изменения в архитектуре:**
1. **Было**: `Browser → RAG Backend` (прямой fetch)
2. **Стало**: `Browser → FastAPI → RAG Backend`
3. **Было**: Настройки в localStorage
4. **Стало**: Настройки в DB API (персональные для каждого пользователя)
5. **Добавлено**: JWT авторизация с 8-значным логином

### 1.2 Создать API client для frontend

**Файл:** `static/api-client.js`

**Полная реализация:**
```javascript
/**
 * Brief Bench API Client
 * Взаимодействие с FastAPI backend
 */
class BriefBenchAPI {
  constructor() {
    this.baseURL = '/api/v1'
  }

  // ============================================
  // Internal Helpers
  // ============================================

  _getToken() {
    return localStorage.getItem('access_token')
  }

  _setToken(token) {
    localStorage.setItem('access_token', token)
  }

  _clearToken() {
    localStorage.removeItem('access_token')
  }

  _getHeaders(includeAuth = true) {
    const headers = {
      'Content-Type': 'application/json'
    }

    if (includeAuth) {
      const token = this._getToken()
      if (token) {
        headers['Authorization'] = `Bearer ${token}`
      }
    }

    return headers
  }

  async _handleResponse(response) {
    // Handle 401 Unauthorized
    if (response.status === 401) {
      this._clearToken()
      throw new Error('Сессия истекла. Пожалуйста, войдите снова.')
    }

    // Handle 502 Bad Gateway (RAG backend error)
    if (response.status === 502) {
      throw new Error('RAG backend недоступен или вернул ошибку')
    }

    // Handle other errors
    if (!response.ok) {
      const errorData = await response.json().catch(() => ({}))
      throw new Error(errorData.detail || `HTTP ${response.status}: ${response.statusText}`)
    }

    // Handle 204 No Content
    if (response.status === 204) {
      return null
    }

    return await response.json()
  }

  async _request(endpoint, options = {}) {
    const url = `${this.baseURL}${endpoint}`

    try {
      const response = await fetch(url, options)
      return await this._handleResponse(response)
    } catch (error) {
      console.error(`API request failed: ${endpoint}`, error)
      throw error
    }
  }

  // ============================================
  // Auth API
  // ============================================

  /**
   * Авторизация с 8-значным логином
   * @param {string} login - 8-значный логин
   * @returns {Promise<{access_token: string, user: object}>}
   */
  async login(login) {
    const response = await this._request(`/auth/login?login=${login}`, {
      method: 'POST',
      headers: this._getHeaders(false)
    })

    // Сохранить токен
    this._setToken(response.access_token)

    return response
  }

  /**
   * Выход (очистка токена)
   */
  logout() {
    this._clearToken()
    window.location.reload()
  }

  /**
   * Проверка авторизации
   * @returns {boolean}
   */
  isAuthenticated() {
    return !!this._getToken()
  }

  // ============================================
  // Settings API
  // ============================================

  /**
   * Получить настройки пользователя для всех окружений
   * @returns {Promise<{user_id: string, settings: object, updated_at: string}>}
   */
  async getSettings() {
    return await this._request('/settings', {
      method: 'GET',
      headers: this._getHeaders()
    })
  }

  /**
   * Обновить настройки пользователя
   * @param {object} settings - Объект с настройками для окружений
   * @returns {Promise<{user_id: string, settings: object, updated_at: string}>}
   */
  async updateSettings(settings) {
    return await this._request('/settings', {
      method: 'PUT',
      headers: this._getHeaders(),
      body: JSON.stringify({ settings })
    })
  }

  // ============================================
  // Query API
  // ============================================

  /**
   * Отправить batch запрос (Bench mode)
   * @param {string} environment - Окружение (ift/psi/prod)
   * @param {Array<{body: string, with_docs: boolean}>} questions - Массив вопросов
   * @returns {Promise<{request_id: string, timestamp: string, environment: string, response: object}>}
   */
  async benchQuery(environment, questions) {
    return await this._request('/query/bench', {
      method: 'POST',
      headers: this._getHeaders(),
      body: JSON.stringify({
        environment,
        questions
      })
    })
  }

  /**
   * Отправить последовательные запросы (Backend mode)
   * @param {string} environment - Окружение (ift/psi/prod)
   * @param {Array<{body: string, with_docs: boolean}>} questions - Массив вопросов
   * @param {boolean} resetSession - Сбрасывать ли сессию после каждого вопроса
   * @returns {Promise<{request_id: string, timestamp: string, environment: string, response: object}>}
   */
  async backendQuery(environment, questions, resetSession = true) {
    return await this._request('/query/backend', {
      method: 'POST',
      headers: this._getHeaders(),
      body: JSON.stringify({
        environment,
        questions,
        reset_session: resetSession
      })
    })
  }

  // ============================================
  // Analysis Sessions API
  // ============================================

  /**
   * Сохранить сессию анализа
   * @param {object} sessionData - Данные сессии
   * @returns {Promise<object>}
   */
  async saveSession(sessionData) {
    return await this._request('/analysis/sessions', {
      method: 'POST',
      headers: this._getHeaders(),
      body: JSON.stringify(sessionData)
    })
  }

  /**
   * Получить список сессий
   * @param {string|null} environment - Фильтр по окружению (опционально)
   * @param {number} limit - Лимит результатов
   * @param {number} offset - Смещение для пагинации
   * @returns {Promise<{sessions: Array, total: number}>}
   */
  async getSessions(environment = null, limit = 50, offset = 0) {
    const params = new URLSearchParams({ limit, offset })
    if (environment) {
      params.append('environment', environment)
    }

    return await this._request(`/analysis/sessions?${params}`, {
      method: 'GET',
      headers: this._getHeaders()
    })
  }

  /**
   * Получить конкретную сессию
   * @param {string} sessionId - ID сессии
   * @returns {Promise<object>}
   */
  async getSession(sessionId) {
    return await this._request(`/analysis/sessions/${sessionId}`, {
      method: 'GET',
      headers: this._getHeaders()
    })
  }

  /**
   * Удалить сессию
   * @param {string} sessionId - ID сессии
   * @returns {Promise<null>}
   */
  async deleteSession(sessionId) {
    return await this._request(`/analysis/sessions/${sessionId}`, {
      method: 'DELETE',
      headers: this._getHeaders()
    })
  }
}

// Export API client instance
const api = new BriefBenchAPI()
```

**Особенности реализации:**
- Автоматическое добавление `Authorization: Bearer {token}` из localStorage
- Обработка всех HTTP ошибок (401 → logout + reload, 502 → RAG error)
- Singleton instance (`const api = new BriefBenchAPI()`)
- Методы соответствуют FastAPI endpoints один-к-одному

---

## Этап 2: Адаптация Frontend под новую архитектуру

### 2.1 Добавить Login Screen

**Изменения в `index.html`:**
```html
<!-- Login screen (показывается если нет токена) -->
<div id="login-screen">
  <h1>Brief Bench</h1>
  <input type="text" id="login-input" placeholder="8-значный логин" maxlength="8">
  <button id="login-btn">Войти</button>
  <div id="login-error"></div>
</div>

<!-- Main app (показывается после авторизации) -->
<div id="app" style="display: none;">
  <!-- Существующий интерфейс -->
</div>
```

**Логика в `app.js`:**
- При загрузке проверить наличие токена в localStorage
- Если нет → показать login screen
- Если есть → валидировать токен (попробовать загрузить настройки)
- Если токен невалидный → показать login screen

### 2.2 Переписать вызовы API

**Старый код (прямые fetch):**
```javascript
// Было
const response = await fetch('https://rag-backend/api/bench', {
  method: 'POST',
  headers: { ... },
  body: JSON.stringify(questions)
})
```

**Новый код (через API client):**
```javascript
// Стало
const api = new BriefBenchAPI()
const response = await api.benchQuery('ift', questions)
```

**Что нужно переписать:**
- Загрузка настроек пользователя (при старте приложения)
- Отправка bench/backend запросов
- Сохранение сессий анализа
- Загрузка истории сессий
- Экспорт данных

### 2.3 Управление Settings через UI

**Новая логика:**
1. При загрузке приложения: `GET /api/v1/settings` → загрузить настройки для всех 3 окружений
2. Отобразить в UI (вкладки для IFT/PSI/PROD)
3. При изменении: `PUT /api/v1/settings` → сохранить в DB API

**Поля настроек (для каждого окружения):**
- API Mode: bench / backend (radio buttons)
- Bearer Token (input, password type)
- System Platform (input)
- System Platform User (input)
- Platform User ID (input)
- Platform ID (input)
- With Classify (checkbox, только для backend mode)
- Reset Session Mode (checkbox, только для backend mode)

### 2.4 Интеграция History (сессии анализа)

**Функционал:**
1. После выполнения анализа → кнопка "Сохранить сессию"
2. При сохранении: `POST /api/v1/analysis/sessions`
   - Отправить environment, api_mode, request, response, annotations
3. Вкладка "История":
   - Загрузить список: `GET /api/v1/analysis/sessions?environment=ift`
   - Отобразить в виде таблицы (дата, окружение, режим, кол-во вопросов)
   - При клике → загрузить полную сессию: `GET /api/v1/analysis/sessions/{id}`
   - Кнопка удаления: `DELETE /api/v1/analysis/sessions/{id}`

---

## Этап 3: Environment Selector

### 3.1 UI для выбора окружения

**Добавить в `index.html`:**
```html
<div id="environment-selector">
  <label>Окружение:</label>
  <select id="env-select">
    <option value="ift">ИФТ</option>
    <option value="psi">ПСИ</option>
    <option value="prod">ПРОД</option>
  </select>
</div>
```

**Логика:**
- При выборе окружения → загрузить настройки для этого окружения
- Отобразить текущий apiMode (bench/backend)
- При отправке запроса → использовать выбранное окружение

### 3.2 Валидация перед отправкой

**Проверки:**
1. Выбрано окружение
2. Настройки для окружения существуют
3. apiMode соответствует выбранному режиму (bench/backend)
4. Если требуется bearerToken → он заполнен

**Показывать ошибки:**
- "Настройки для окружения ИФТ не найдены. Перейдите в Settings."
- "Окружение ПСИ настроено на Backend mode, но вы выбрали Bench режим."

---

## Этап 4: Тестирование

### 4.1 Ручное тестирование

**Сценарии:**
1. **Авторизация:**
   - Успешный вход (8 цифр)
   - Ошибка (невалидный логин)
   - Истечение токена (через 30 дней или вручную испортить токен)

2. **Настройки:**
   - Загрузка настроек для всех окружений
   - Изменение настроек для одного окружения
   - Сохранение → перезагрузка страницы → настройки сохранились

3. **Bench Query:**
   - Выбрать IFT, bench mode
   - Отправить несколько вопросов
   - Проверить что ответ отображается корректно
   - Проверить headers в Network tab (Request-Id, System-Id, Bearer token)

4. **Backend Query:**
   - Выбрать PSI, backend mode
   - Отправить вопросы последовательно
   - Проверить что между вопросами происходит reset session

5. **Сессии анализа:**
   - Сохранить сессию после анализа
   - Открыть историю → найти сессию
   - Загрузить сессию → проверить что данные корректны
   - Удалить сессию

6. **Ошибки:**
   - DB API недоступен → показать ошибку
   - RAG backend недоступен → показать ошибку 502
   - Невалидный токен → редирект на login

### 4.2 Автоматическое тестирование (опционально)

**Backend tests (pytest):**
```bash
tests/
├── test_auth.py          # Тесты авторизации
├── test_settings.py      # Тесты settings endpoints
├── test_query.py         # Тесты query endpoints
├── test_analysis.py      # Тесты analysis endpoints
└── conftest.py           # Fixtures (mock DB API, mock RAG)
```

**Установка:**
```bash
pip install pytest pytest-asyncio httpx
```

**Запуск:**
```bash
pytest tests/ -v
```

---

## Этап 5: Production Deployment

### 5.1 Настройка .env для production

**Критичные изменения:**
```bash
# Application
DEBUG=false

# JWT (сгенерировать новый секретный ключ!)
JWT_SECRET_KEY=<сгенерированный-секрет-256-бит>

# DB API (production URL)
DB_API_URL=https://db-api.production.com/api/v1

# RAG Backends (production hosts)
IFT_RAG_HOST=ift-rag.production.com
PSI_RAG_HOST=psi-rag.production.com
PROD_RAG_HOST=prod-rag.production.com

# mTLS сертификаты (положить в certs/)
IFT_RAG_CERT_CA=/app/certs/ift/ca.crt
IFT_RAG_CERT_KEY=/app/certs/ift/client.key
IFT_RAG_CERT_CERT=/app/certs/ift/client.crt
# (аналогично для PSI и PROD)
```

### 5.2 CORS configuration

**Изменить `app/main.py`:**
```python
# CORS middleware
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=[
        "https://brief-bench.production.com",  # Production domain
        "http://localhost:8000"                 # Для локальной разработки
    ],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE"],
    allow_headers=["Authorization", "Content-Type"],
)
```

### 5.3 Размещение mTLS сертификатов

```bash
certs/
├── ift/
│   ├── ca.crt
│   ├── client.key
│   ├── client.crt
├── psi/
│   ├── ca.crt
│   ├── client.key
│   ├── client.crt
└── prod/
    ├── ca.crt
    ├── client.key
    └── client.crt
```

**Важно:** Убедиться что права доступа `600` или `400` (только чтение владельцем)

### 5.4 Docker deployment

**Запуск:**
```bash
# Создать .env
cp .env.example .env
nano .env  # Заполнить production значения

# Разместить сертификаты
mkdir -p certs/ift certs/psi certs/prod
# Скопировать сертификаты в соответствующие папки

# Запустить
docker-compose up -d

# Проверить логи
docker-compose logs -f fastapi

# Проверить здоровье
curl http://localhost:8000/health
```

### 5.5 Logging и Monitoring

**Добавить middleware для логирования (опционально):**
```python
# app/middleware/logging_middleware.py
import logging
import time
from fastapi import Request

logger = logging.getLogger(__name__)

async def log_requests(request: Request, call_next):
    start_time = time.time()

    logger.info(f"Request: {request.method} {request.url}")

    response = await call_next(request)

    process_time = time.time() - start_time
    logger.info(
        f"Response: {response.status_code} "
        f"({process_time:.2f}s)"
    )

    return response
```

**Зарегистрировать в `app/main.py`:**
```python
from app.middleware.logging_middleware import log_requests

app.middleware("http")(log_requests)
```

---

## Этап 6: Дополнительные улучшения (опционально)

### 6.1 Rate Limiting
- Ограничить количество запросов от одного пользователя
- Использовать `slowapi` или redis-based rate limiter

### 6.2 WebSocket для real-time updates
- Показывать прогресс для backend mode (вопрос N из M)
- Использовать FastAPI WebSocket

### 6.3 Export функционал
- CSV экспорт сессий анализа
- JSON экспорт для интеграции с другими системами

### 6.4 Advanced Analytics
- Dashboard с метриками (кол-во запросов, успешность, время ответа)
- Графики по окружениям

---

## Приоритезация задач

### Критично (сделать в первую очередь)
1. Перенос статических файлов из rag-bench-old-version → `static/`
2. Создание `api-client.js`
3. Добавление login screen в `index.html`
4. Переписывание вызовов API в `app.js`
5. Тестирование auth flow

### Важно (сделать после критичного)
6. Интеграция Settings UI
7. Environment selector
8. Сохранение и загрузка сессий анализа
9. Ручное тестирование всех сценариев

### Желательно (если есть время)
10. Автоматические тесты (pytest)
11. Production deployment настройка
12. Logging middleware
13. Rate limiting
14. Export функционал

---

## Следующие шаги

**Рекомендуемый порядок:**
1. Посмотреть структуру старого проекта `rag-bench-old-version`
2. Скопировать статические файлы в `static/`
3. Создать `api-client.js` с методами для всех endpoints
4. Модифицировать `index.html` (добавить login screen)
5. Переписать `app.js` для работы с новым API
6. Протестировать локально с `uvicorn app.main:app --reload`
7. Исправить найденные проблемы
8. Подготовить production deployment

**Готовы начать с первого этапа?**