供应商适配器

"""DataInsight Analytics API 的供应商适配器。"""
from typing import Any, Dict, List, Optional


class DataInsightAdapter:
    """为 DataInsight API 约定转换请求。"""

    def transform_body(
        self,
        body: Dict[str, Any],
        operation_id: str,
        prompt_params: Optional[Dict[str, Any]] = None,
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        为 DataInsight API 转换请求体。

        Args:
            body: 来自 LLM 的原始请求体
            operation_id: OpenAPI 操作 ID
            prompt_params: 会话上下文参数（由编排器注入）

        Returns:
            转换后的请求体，符合 DataInsight API 期望
        """
        if not isinstance(body, dict):
            return body

        # 注入会话上下文（从 prompt_params 获取 account_id, user_id）
        if prompt_params and isinstance(prompt_params, dict):
            if "account_id" in prompt_params and "account_id" not in body:
                body["account_id"] = prompt_params["account_id"]
            if "user_id" in prompt_params and "user_id" not in body:
                body["user_id"] = prompt_params["user_id"]

        # 特定操作的转换
        if operation_id == "queryMetrics":
            body = self._transform_query_metrics(body)
        elif operation_id == "getDimensionValues":
            body = self._transform_dimension_values(body)

        return body

    def _transform_query_metrics(self, body: Dict) -> Dict:
        """转换指标查询请求。"""
        # 规范化指标名称（支持简写）
        metric_aliases = {
            "users": "di:unique_users",
            "sessions": "di:total_sessions",
            "pageviews": "di:page_views",
            "bounce_rate": "di:bounce_rate",
        }

        if isinstance(body.get("metrics"), list):
            body["metrics"] = [
                metric_aliases.get(m, m) for m in body["metrics"]
            ]

        # 规范化时间范围格式
        if "timeRange" in body and isinstance(body["timeRange"], dict):
            tr = body["timeRange"]
            # 确保使用 startTime/endTime（而不是 start/end）
            if "start" in tr:
                tr["startTime"] = tr.pop("start")
            if "end" in tr:
                tr["endTime"] = tr.pop("end")

        # 转换排序为预期格式
        if isinstance(body.get("sort"), dict):
            field = body["sort"].get("field")
            order = body["sort"].get("order", "DESC").upper()
            body["sort"] = {"field": field, "direction": order}

        return body

    def _transform_dimension_values(self, body: Dict) -> Dict:
        """转换维度值请求。"""
        dimension_aliases = {
            "country": "di:geo_country",
            "device": "di:device_type",
            "source": "di:traffic_source",
        }

        if "dimension" in body:
            body["dimension"] = dimension_aliases.get(
                body["dimension"], body["dimension"]
            )

        return body

from typing import Optional


def get_vendor_adapter(name: str):
    """按名称返回供应商适配器实例，如果不可用则返回 None。"""
    if not name:
        return None
    try:
        if name.lower() == "datainsight":
            from .datainsight import DataInsightAdapter
            return DataInsightAdapter()
        # 在此处添加更多供应商
        # elif name.lower() == "othervendor":
        #     from .othervendor import OtherVendorAdapter
        #     return OtherVendorAdapter()
    except Exception:
        return None
    return None

# DataInsight Analytics 集成
# 使用方式: SHANNON_CONFIG_PATH=config/overlays/shannon.datainsight.yaml

openapi_tools:
  datainsight_analytics:
    enabled: true
    spec_path: config/openapi_specs/datainsight_api.yaml
    auth_type: bearer
    auth_config:
      vendor: datainsight  # 这会触发适配器加载
      token: "${DATAINSIGHT_API_TOKEN}"
      extra_headers:
        X-Account-ID: "{{body.account_id}}"  # 从请求正文中动态获取
        X-User-ID: "${DATAINSIGHT_USER_ID}"   # 从环境变量静态获取
    category: analytics
    base_cost_per_use: 0.002
    rate_limit: 60
    timeout_seconds: 30
    operations:
      - queryMetrics
      - getDimensionValues

"""DataInsight Analytics Agent 角色预设。"""

ANALYTICS_AGENT_PRESET = {
    "name": "datainsight_analytics",
    "system_prompt": """你是一个专门的数据分析代理，可以访问 DataInsight Analytics API。

你的使命：从网站分析数据中提供可操作的见解。

## 可用工具
- queryMetrics: 检索用户、会话、页面浏览量、跳出率等指标
- getDimensionValues: 获取维度值（国家、设备、流量来源）

## 输出格式
始终按以下方式组织你的响应：
1. **dataResult** 块（JSON）- 用于可视化
2. **总结**部分 - 关键发现
3. **见解**部分 - 可操作的建议

## 最佳实践
- 查询中始终包含时间范围
- 使用指标别名："users"、"sessions"、"pageviews"（自动转换）
- 请求相关维度以获取上下文
- 尽可能提供比较分析
- 突出显示异常和趋势

记住：你的目标是帮助用户理解数据并做出更好的决策。""",

    "allowed_tools": [
        "queryMetrics",
        "getDimensionValues",
    ],

    "temperature": 0.7,
    "response_format": None,
}

# 在 _load_presets() 函数末尾添加：
try:
    from .datainsight.analytics_agent import ANALYTICS_AGENT_PRESET
    _PRESETS["datainsight_analytics"] = ANALYTICS_AGENT_PRESET
except ImportError:
    pass  # 如果供应商模块不可用，优雅降级

# DataInsight 配置
SHANNON_CONFIG_PATH=config/overlays/shannon.datainsight.yaml
DATAINSIGHT_API_TOKEN=your_bearer_token_here
DATAINSIGHT_USER_ID=your_user_id_here

# 域白名单（开发：使用 *，生产：特定域）
OPENAPI_ALLOWED_DOMAINS=api.datainsight.com

# 重建服务
docker compose -f deploy/compose/docker-compose.yml build --no-cache llm-service orchestrator
docker compose -f deploy/compose/docker-compose.yml up -d

# 等待健康检查
sleep 10

# 通过 gRPC 测试
SESSION_ID="test-$(date +%s)"
grpcurl -plaintext -d '{
  "metadata": {
    "user_id": "test-user",
    "session_id": "'$SESSION_ID'"
  },
  "query": "显示过去 30 天的用户增长趋势",
  "context": {
    "role": "datainsight_analytics",
    "prompt_params": {
      "account_id": "acct_12345",
      "user_id": "user_67890"
    }
  }
}' localhost:50052 shannon.orchestrator.OrchestratorService/SubmitTask