analyzer.py

# Анализ одного портфеля
import requests
from fetch import extract_portfolio_id
from prompts import SYSTEM_PROMPT
from openai import OpenAI

def analyze_portfolio_streaming(text: str, client:OpenAI):
    portfolio_id = extract_portfolio_id(text)
    if not portfolio_id:
        yield "❗ Укажите корректный portfolioId или ссылку."
        return

    try:
        # Получение JSON по API
        url = f"https://api.tradelink.pro/portfolio/get?portfolioId={portfolio_id}&extended=1&declaration=1&step=day&lang=en&incViews=1"
        response = requests.get(url)
        json_data = response.json()
        extended = json_data.get("data", {}).get("extended", {})

        if not extended:
            yield "❗ Метрики не найдены в ответе API."
            return

        # Передаём все числовые метрики, без фильтрации
        metrics = {k: v for k, v in extended.items() if isinstance(v, (int, float))}
        if not metrics:
            yield "❗ Нет числовых метрик для анализа."
            return

        metrics_text = ", ".join([f"{k}: {v}" for k, v in metrics.items()])
        prompt = f"""Вот метрики портфеля: {metrics_text}. 
Проанализируй их и объясни сильные и слабые стороны на русском языке, как финансовый аналитик."""

        # Запрос к модели
        response_llm = client.chat.completions.create(
            # model="nasiruddin15/Mistral-dolphin-2.8-grok-instract-2-7B-slerp",
            model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",
            messages=[
                {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            stream=True
        )

        partial = ""
        for chunk in response_llm:
            delta = chunk.choices[0].delta.content
            if delta:
                partial += delta
                yield partial

    except Exception as e:
        yield f"❌ Ошибка при обработке: {e}"