# -*- coding: utf-8 -*- """NHÀ CUNG CẤP ANTHROPIC — gọi HTTP thẳng, không dùng SDK. VÌ SAO gọi thẳng bằng httpx thay vì SDK `anthropic`: bớt một dependency ngoài chỉ để gói lại một request JSON đơn giản — httpx đã có sẵn trong dự án cho những việc khác, và endpoint `/v1/messages` ổn định, không cần các tiện ích nâng cao (streaming SDK, retry tự động...) mà SDK mang lại. VÌ SAO import httpx TRỄ (trong __init__/hàm gọi, không ở đầu tệp): tệp này có thể bị import chỉ để lấy tên lớp (vd bảng chọn nhà cung cấp) mà không bao giờ thực sự gọi mạng — import trễ tránh bắt máy chạy test phải cài httpx nếu nhánh đó không dùng tới, và tránh crash-khi-import nếu httpx thiếu trên một môi trường tối giản. """ from __future__ import annotations import os import sys from typing import List, Optional, Tuple try: from .giao_dien import NhaCungCap, LoiNhaCungCap, dung_prompt_dien_giai, dung_prompt_phan_loai, CAC_NHAN_YDINH from ..giao_uoc import NguCanh, KetQuaTim, Ydinh except ImportError: sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) from llm.giao_dien import ( # type: ignore NhaCungCap, LoiNhaCungCap, dung_prompt_dien_giai, dung_prompt_phan_loai, CAC_NHAN_YDINH, ) from giao_uoc import NguCanh, KetQuaTim, Ydinh # type: ignore _GOC_API = 'https://api.anthropic.com/v1/messages' _PHIEN_BAN_API = '2023-06-01' _THOI_GIAN_CHO = 30.0 # giây # Hai mô hình cấu hình được qua biến môi trường — không viết cứng để đổi # đời mô hình (vd Haiku 4.5 -> 5) không cần sửa code, chỉ cần sửa .env. _MODEL_PHAN_LOAI_MAC_DINH = 'claude-haiku-4-5-20251001' _MODEL_DIEN_GIAI_MAC_DINH = 'claude-sonnet-5' # 02/10/2026: bo tran 4000 cho TOM_TAT (chu du an) - tran chi con de chan chay mat kiem soat; xem tuongthich_openai.py. _MAX_TOKENS_DIEN_GIAI = 32000 _MAX_TOKENS_PHAN_LOAI = 16 _MAX_TOKENS_TOM_TAT = 32000 _THOI_GIAN_CHO_NEN = 180.0 class NhaCungCapAnthropic(NhaCungCap): """Gọi thẳng Anthropic Messages API bằng httpx (không SDK).""" ten = 'anthropic' def __init__(self) -> None: khoa = os.environ.get('ANTHROPIC_API_KEY', '').strip() if not khoa: # Ném ngay lúc khởi tạo, không đợi tới lúc gọi — lỗi cấu hình # phải lộ ra sớm nhất có thể, không phải giữa lúc khách đang chờ. raise LoiNhaCungCap( 'Thiếu biến môi trường ANTHROPIC_API_KEY — chưa thể khởi tạo ' 'NhaCungCapAnthropic. Kiểm tra tệp .env hoặc cấu hình môi trường ' 'của tiến trình chatbot.' ) self._khoa = khoa self._model_phan_loai = os.environ.get('ANTHROPIC_MODEL_PHAN_LOAI', _MODEL_PHAN_LOAI_MAC_DINH) self._model_dien_giai = os.environ.get('ANTHROPIC_MODEL_DIEN_GIAI', _MODEL_DIEN_GIAI_MAC_DINH) def _goi(self, model: str, cau_dan_he_thong: str, cau_nguoi_dung: str, max_tokens: int) -> str: import httpx # import trễ — xem lý do ở đầu tệp # Đệm prompt (prompt caching) cho câu dẫn hệ thống: phần này ĐỨNG # YÊN giữa các lượt gọi (chỉ đổi khi ta sửa code, không đổi theo # từng khách) trong khi phần người dùng đổi mỗi lượt. Đánh dấu # cache_control ở khối hệ thống để Anthropic tái dùng phần đã xử # lý — đọc lại từ bộ nhớ đệm chỉ tốn khoảng 0,1 lần giá gốc của # token đầu vào, tiết kiệm đáng kể khi ngân sách ngày có hạn # (xem bao_ve/ngan_sach.py). than_bai = { 'model': model, 'max_tokens': max_tokens, 'system': [ { 'type': 'text', 'text': cau_dan_he_thong, 'cache_control': {'type': 'ephemeral'}, } ], 'messages': [ {'role': 'user', 'content': cau_nguoi_dung}, ], } tieu_de = { 'x-api-key': self._khoa, 'anthropic-version': _PHIEN_BAN_API, 'content-type': 'application/json', } try: cho = _THOI_GIAN_CHO_NEN if max_tokens == _MAX_TOKENS_TOM_TAT else _THOI_GIAN_CHO phan_hoi = httpx.post(_GOC_API, json=than_bai, headers=tieu_de, timeout=cho) phan_hoi.raise_for_status() except httpx.TimeoutException as loi: raise LoiNhaCungCap(f'Anthropic không phản hồi sau {cho}s (hết thời gian chờ): {loi}') from loi except httpx.HTTPStatusError as loi: raise LoiNhaCungCap( f'Anthropic trả lỗi HTTP {loi.response.status_code}: {loi.response.text[:500]}' ) from loi except httpx.HTTPError as loi: raise LoiNhaCungCap(f'Lỗi mạng khi gọi Anthropic: {loi}') from loi try: du_lieu = phan_hoi.json() cac_khoi = du_lieu['content'] van_ban = ''.join(k.get('text', '') for k in cac_khoi if k.get('type') == 'text') except (ValueError, KeyError, TypeError) as loi: raise LoiNhaCungCap(f'Phản hồi Anthropic không đúng định dạng mong đợi: {loi}') from loi if not van_ban.strip(): raise LoiNhaCungCap('Anthropic trả về nội dung rỗng.') return van_ban.strip() def phan_loai(self, cau_hoi: str, ngu_canh: NguCanh) -> Ydinh: he_thong, nguoi_dung = dung_prompt_phan_loai(cau_hoi, ngu_canh) nhan = self._goi(self._model_phan_loai, he_thong, nguoi_dung, _MAX_TOKENS_PHAN_LOAI) nhan = nhan.strip().strip('.').lower() if nhan not in CAC_NHAN_YDINH: # Mô hình đôi khi trả thêm chữ thừa dù đã dặn — cố cứu bằng # cách dò nhãn hợp lệ nằm trong chuỗi trả về, còn không được # thì rơi về 'khac' thay vì ném lỗi (phân loại sai vẫn nên # tiếp tục trả lời chứ không nên chặn cả lượt hỏi của khách). for ung_vien in CAC_NHAN_YDINH: if ung_vien in nhan: return ung_vien # type: ignore[return-value] return 'khac' return nhan # type: ignore[return-value] def dien_giai(self, cau_hoi: str, cac_doan: List[KetQuaTim], ngu_canh: NguCanh) -> str: he_thong, nguoi_dung = dung_prompt_dien_giai(cau_hoi, cac_doan, ngu_canh) return self._goi(self._model_dien_giai, he_thong, nguoi_dung, _MAX_TOKENS_DIEN_GIAI) def tom_tat(self, cau_dan_he_thong: str, cau_nguoi_dung: str, mo_hinh: Optional[str] = None) -> str: # Chạy nền, không ai chờ — dùng model phân loại (Haiku) cho rẻ. return self._goi(self._model_phan_loai, cau_dan_he_thong, cau_nguoi_dung, _MAX_TOKENS_TOM_TAT) if __name__ == '__main__': # ---- Tự kiểm KHÔNG gọi mạng thật: chỉ chứng minh lỗi thiếu khoá ---- khoa_cu = os.environ.pop('ANTHROPIC_API_KEY', None) try: print("=== Kiểm thiếu ANTHROPIC_API_KEY ===") try: NhaCungCapAnthropic() print("SAI: lẽ ra phải ném LoiNhaCungCap") except LoiNhaCungCap as loi: print("OK, ném đúng LoiNhaCungCap:") print(" ", loi) finally: if khoa_cu is not None: os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] = khoa_cu