without k_metrics

app.py

@@ -86,6 +86,38 @@ def fetch_metrics(portfolio_id: str) -> dict | None:
     except:
         return None
 
+# # Анализ одного портфеля
+# def analyze_portfolio_streaming(text: str):
+#     portfolio_id = extract_portfolio_id(text)
+#     if not portfolio_id:
+#         yield "❗ Укажите корректный portfolioId или ссылку."
+#         return
+#
+#     metrics = fetch_metrics(portfolio_id)
+#     if not metrics:
+#         yield "❗ Не удалось получить метрики портфеля."
+#         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."
+#
+#     response_llm = client.chat.completions.create(
+#         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
+
 # Анализ одного портфеля
 def analyze_portfolio_streaming(text: str):
     portfolio_id = extract_portfolio_id(text)
@@ -93,30 +125,47 @@ def analyze_portfolio_streaming(text: str):
         yield "❗ Укажите корректный portfolioId или ссылку."
         return
 
-    metrics = fetch_metrics(portfolio_id)
-    if not metrics:
-        yield "❗ Не удалось получить метрики портфеля."
-        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."
-
-    response_llm = client.chat.completions.create(
-        model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",
-        messages=[
-            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
-            {"role": "user", "content": prompt}
-        ],
-        stream=True
-    )
-
+    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="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": "Ты — финансовый аналитик."},
+                {"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}"
 
-    partial = ""
-    for chunk in response_llm:
-        delta = chunk.choices[0].delta.content
-        if delta:
-            partial += delta
-            yield partial
 
 # Сравнение двух портфелей
 def compare_portfolios_streaming(text1: str, text2: str):