feat: новая функция

backend/services/ai-assistant.js

@@ -12,6 +12,7 @@
 
 const logger = require('../utils/logger');
 const ollamaConfig = require('./ollamaConfig');
+const { shouldProcessWithAI } = require('../utils/languageFilter');
 
 /**
  * AI Assistant - тонкая обёртка для работы с Ollama и RAG
@@ -70,6 +71,18 @@ class AIAssistant {
     try {
       logger.info(`[AIAssistant] Генерация ответа для канала ${channel}, пользователь ${userId}`);
 
+      // 0. Проверяем язык сообщения (только русский)
+      const languageCheck = shouldProcessWithAI(userQuestion);
+      if (!languageCheck.shouldProcess) {
+        logger.info(`[AIAssistant] ⚠️ Пропуск обработки: ${languageCheck.reason} (user: ${userId}, channel: ${channel})`);
+        return {
+          success: false,
+          reason: languageCheck.reason,
+          skipped: true,
+          message: 'AI обрабатывает только сообщения на русском языке'
+        };
+      }
+
       const messageDeduplicationService = require('./messageDeduplicationService');
       const aiAssistantSettingsService = require('./aiAssistantSettingsService');
       const aiAssistantRulesService = require('./aiAssistantRulesService');

backend/services/botManager.js

@@ -56,12 +56,20 @@ class BotManager {
       await telegramBot.initialize().catch(error => {
         logger.warn('[BotManager] Telegram Bot не инициализирован:', error.message);
       });
+      
+      // Устанавливаем централизованный процессор сообщений для Telegram
+      telegramBot.setMessageProcessor(this.processMessage.bind(this));
+      logger.info('[BotManager] ✅ Telegram Bot подключен к unified processor');
 
       // Инициализируем Email Bot
       logger.info('[BotManager] Инициализация Email Bot...');
       await emailBot.initialize().catch(error => {
         logger.warn('[BotManager] Email Bot не инициализирован:', error.message);
       });
+      
+      // Устанавливаем централизованный процессор сообщений для Email
+      emailBot.setMessageProcessor(this.processMessage.bind(this));
+      logger.info('[BotManager] ✅ Email Bot подключен к unified processor');
 
       this.isInitialized = true;
       logger.info('[BotManager] ✅ BotManager успешно инициализирован');

backend/services/ollamaConfig.js

@@ -150,14 +150,14 @@ async function getEmbeddingModel() {
 function getTimeouts() {
   return {
     // Ollama API - таймауты запросов
-    ollamaChat: 120000,        // 120 сек (2 мин) - генерация ответов LLM
-    ollamaEmbedding: 60000,    // 60 сек (1 мин) - генерация embeddings
+    ollamaChat: 180000,        // 180 сек (3 мин) - генерация ответов LLM (увеличено для сложных запросов)
+    ollamaEmbedding: 90000,    // 90 сек (1.5 мин) - генерация embeddings (увеличено)
     ollamaHealth: 5000,        // 5 сек - health check
     ollamaTags: 10000,         // 10 сек - список моделей
     
     // Vector Search - таймауты запросов
-    vectorSearch: 30000,       // 30 сек - поиск по векторам
-    vectorUpsert: 60000,       // 60 сек - индексация данных
+    vectorSearch: 90000,       // 90 сек - поиск по векторам (увеличено для больших баз)
+    vectorUpsert: 90000,       // 90 сек - индексация данных (увеличено)
     vectorHealth: 5000,        // 5 сек - health check
     
     // AI Cache - TTL (Time To Live) для кэширования
@@ -166,12 +166,12 @@ function getTimeouts() {
     cacheMax: 1000,                  // Максимум записей в кэше
     
     // AI Queue - параметры очереди
-    queueTimeout: 120000,      // 120 сек - таймаут задачи в очереди
+    queueTimeout: 180000,      // 180 сек - таймаут задачи в очереди (увеличено)
     queueMaxSize: 100,         // Максимум задач в очереди
     queueInterval: 100,        // 100 мс - интервал проверки очереди
     
     // Default для совместимости
-    default: 120000            // 120 сек
+    default: 180000            // 180 сек (увеличено с 120)
   };
 }
 

backend/services/ragService.js

@@ -395,6 +395,15 @@ async function generateLLMResponse({
       const ollamaUrl = ollamaConfig.getBaseUrl();
       const timeouts = ollamaConfig.getTimeouts();
       
+      // Логируем размер промпта для отладки
+      const promptSize = JSON.stringify(messages).length;
+      console.log(`[RAG] Отправка запроса в Ollama. Размер промпта: ${promptSize} символов, таймаут: ${timeouts.ollamaChat/1000}с`);
+      
+      // Проверяем размер промпта и предупреждаем, если он большой
+      if (promptSize > 10000) {
+        console.warn(`[RAG] ⚠️ Большой промпт (${promptSize} символов). Возможны проблемы с производительностью.`);
+      }
+      
       const response = await axios.post(`${ollamaUrl}/api/chat`, {
         model: model || ollamaConfig.getDefaultModel(),
         messages: messages,
@@ -406,7 +415,17 @@ async function generateLLMResponse({
       llmResponse = response.data.message.content;
       
     } catch (error) {
-      console.error(`[RAG] Error in Ollama call:`, error.message);
+      const isTimeout = error.message && (
+        error.message.includes('timeout') || 
+        error.message.includes('ETIMEDOUT') ||
+        error.message.includes('ECONNABORTED')
+      );
+      
+      if (isTimeout) {
+        console.warn(`[RAG] Ollama timeout после ${timeouts.ollamaChat/1000}с. Возможно, модель перегружена или контекст слишком большой.`);
+      } else {
+        console.error(`[RAG] Error in Ollama call:`, error.message);
+      }
       
       // Финальный fallback - возврат ответа из RAG
       if (answer) {
@@ -414,6 +433,11 @@ async function generateLLMResponse({
         return answer;
       }
       
+      // Если был таймаут и нет ответа из RAG - возвращаем более информативное сообщение
+      if (isTimeout) {
+        return 'Извините, обработка запроса заняла слишком много времени. Пожалуйста, попробуйте упростить ваш вопрос или повторите попытку позже.';
+      }
+      
       return 'Извините, произошла ошибка при генерации ответа.';
     }