feat: AI prompts personalizados por pregunta - backend v1.0.13, frontend v1.0.21

Backend: - Agregar campo ai_prompt a tabla questions - Endpoint analyze-image recibe custom_prompt - Validación de imagen apropiada (sugiere cambiar foto si no corresponde) - Script de migración migrate_ai_prompt.py Frontend: - Campo de texto para configurar prompt de IA en editor de preguntas - Envía custom_prompt al endpoint de análisis - UI con fondo morado para sección de IA La IA ahora analiza fotos según el contexto específico de cada pregunta y sugiere cambiar la imagen si no corresponde al componente solicitado.
2025-11-21 02:41:50 -03:00
parent 678a8cd24b
commit 2b5424790a
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--- a/backend/app/main.py
+++ b/backend/app/main.py
@@ -1029,6 +1029,7 @@ def delete_ai_configuration(
 async def analyze_image(
    file: UploadFile = File(...),
    question_id: int = None,
+    custom_prompt: str = None,
    db: Session = Depends(get_db),
    current_user: models.User = Depends(get_current_user)
 ):
@@ -1061,12 +1062,37 @@ async def analyze_image(
    try:
        # Construir prompt dinámico basado en la pregunta específica
        if question_obj:
-            # Prompt altamente específico para la pregunta
-            question_text = question_obj.text
-            question_type = question_obj.type
-            section = question_obj.section
-            
-            system_prompt = f"""Eres un mecánico experto realizando una inspección vehicular.
+            # Usar prompt personalizado si está disponible
+            if custom_prompt:
+                # Prompt 100% personalizado por el administrador
+                system_prompt = f"""Eres un mecánico experto realizando una inspección vehicular.
+
+INSTRUCCIONES ESPECÍFICAS PARA ESTA PREGUNTA:
+{custom_prompt}
+
+PREGUNTA A RESPONDER: "{question_obj.text}"
+Sección: {question_obj.section}
+
+Analiza la imagen siguiendo EXACTAMENTE las instrucciones proporcionadas arriba.
+
+VALIDACIÓN DE IMAGEN:
+- Si la imagen NO corresponde al contexto de la pregunta (por ejemplo, si piden luces pero muestran motor), indica en "recommendation" que deben cambiar la foto
+- Si la imagen es borrosa, oscura o no permite análisis, indica en "recommendation" que tomen otra foto más clara
+
+Responde en formato JSON:
+{{
+  "status": "ok|minor|critical",
+  "observations": "Análisis específico según el prompt personalizado",
+  "recommendation": "Si la imagen no es apropiada, indica 'Por favor tome una foto de [componente correcto]'. Si es apropiada, da recomendación técnica.",
+  "confidence": 0.0-1.0
+}}"""
+            else:
+                # Prompt altamente específico para la pregunta
+                question_text = question_obj.text
+                question_type = question_obj.type
+                section = question_obj.section
+                
+                system_prompt = f"""Eres un mecánico experto realizando una inspección vehicular.

 PREGUNTA ESPECÍFICA A RESPONDER: "{question_text}"
 Sección: {section}
@@ -1074,11 +1100,15 @@ Sección: {section}
 Analiza la imagen ÚNICAMENTE para responder esta pregunta específica. 
 Sé directo y enfócate solo en lo que la pregunta solicita.

+VALIDACIÓN DE IMAGEN:
+- Si la imagen NO corresponde al contexto de la pregunta, indica en "recommendation" que deben cambiar la foto
+- Si la imagen es borrosa o no permite análisis, indica en "recommendation" que tomen otra foto más clara
+
 Responde en formato JSON:
 {{
  "status": "ok|minor|critical",
  "observations": "Respuesta específica a: {question_text}",
-  "recommendation": "Acción si aplica",
+  "recommendation": "Si la imagen no es apropiada, indica 'Por favor tome una foto de [componente correcto]'. Si es apropiada, da acción técnica si aplica.",
  "confidence": 0.0-1.0
 }}

@@ -1089,7 +1119,7 @@ IMPORTANTE:
 - Si la pregunta es pass/fail, indica claramente si pasa o falla
 - Si la pregunta es bueno/regular/malo, indica el estado específico del componente"""

-            user_message = f"Inspecciona la imagen y responde específicamente: {question_text}"
+            user_message = f"Inspecciona la imagen y responde específicamente: {question_obj.text}"
        else:
            # Fallback para análisis general
            system_prompt = """Eres un experto mecánico automotriz. Analiza la imagen y proporciona:
--- a/backend/app/models.py
+++ b/backend/app/models.py
@@ -76,6 +76,9 @@ class Question(Base):
    parent_question_id = Column(Integer, ForeignKey("questions.id"), nullable=True)
    show_if_answer = Column(String(50), nullable=True)  # Valor que dispara esta pregunta
    
+    # AI Analysis
+    ai_prompt = Column(Text, nullable=True)  # Prompt personalizado para análisis de IA de esta pregunta
+    
    created_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())
    
    # Relationships
--- a/backend/app/schemas.py
+++ b/backend/app/schemas.py
@@ -99,6 +99,7 @@ class QuestionBase(BaseModel):
    requires_comment_on_fail: bool = False
    parent_question_id: Optional[int] = None
    show_if_answer: Optional[str] = None
+    ai_prompt: Optional[str] = None

 class QuestionCreate(QuestionBase):
    checklist_id: int
--- a/backend/migrate_ai_prompt.py
+++ b/backend/migrate_ai_prompt.py
@@ -0,0 +1,32 @@
+"""
+Migration: Add ai_prompt column to questions table
+Date: 2025-11-21
+Description: Adds ai_prompt TEXT column for custom AI analysis prompts per question
+"""
+
+# SQL Migration Script
+sql_statements = [
+    # Add ai_prompt column
+    """
+    ALTER TABLE questions 
+    ADD COLUMN ai_prompt TEXT;
+    """,
+]
+
+# To apply this migration, run these SQL statements in your PostgreSQL database:
+if __name__ == "__main__":
+    print("=" * 80)
+    print("MIGRATION: Add ai_prompt to questions table")
+    print("=" * 80)
+    print("\nExecute the following SQL statements in your PostgreSQL database:\n")
+    
+    for i, statement in enumerate(sql_statements, 1):
+        print(f"-- Statement {i}")
+        print(statement.strip())
+        print()
+    
+    print("=" * 80)
+    print("\nTo verify the migration:")
+    print("SELECT column_name, data_type FROM information_schema.columns")
+    print("WHERE table_name = 'questions' AND column_name = 'ai_prompt';")
+    print("=" * 80)
--- a/docker-compose.hub.yml
+++ b/docker-compose.hub.yml
@@ -20,7 +20,7 @@ services:
      retries: 5

  backend:
-    image: dymai/syntria-backend:1.0.12
+    image: dymai/syntria-backend:1.0.13
    container_name: syntria-backend-prod
    restart: always
    depends_on:
@@ -38,7 +38,7 @@ services:
    command: uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4

  frontend:
-    image: dymai/syntria-frontend:1.0.20
+    image: dymai/syntria-frontend:1.0.21
    container_name: syntria-frontend-prod
    restart: always
    depends_on:
--- a/frontend/src/App.jsx
+++ b/frontend/src/App.jsx
@@ -910,7 +910,8 @@ function QuestionsManagerModal({ checklist, onClose }) {
    max_photos: 3,
    requires_comment_on_fail: false,
    parent_question_id: null,
-    show_if_answer: ''
+    show_if_answer: '',
+    ai_prompt: ''
  })

  useEffect(() => {
@@ -967,7 +968,8 @@ function QuestionsManagerModal({ checklist, onClose }) {
          max_photos: 3,
          requires_comment_on_fail: false,
          parent_question_id: null,
-          show_if_answer: ''
+          show_if_answer: '',
+          ai_prompt: ''
        })
        loadQuestions()
      } else {
@@ -1158,6 +1160,26 @@ function QuestionsManagerModal({ checklist, onClose }) {
                  </div>
                </div>

+                {/* AI Prompt */}
+                <div className="bg-purple-50 border border-purple-200 rounded-lg p-4">
+                  <h4 className="text-sm font-semibold text-purple-900 mb-3">🤖 Prompt de IA (opcional)</h4>
+                  <div>
+                    <label className="block text-sm font-medium text-gray-700 mb-1">
+                      Prompt personalizado para análisis de fotos
+                    </label>
+                    <textarea
+                      value={formData.ai_prompt}
+                      onChange={(e) => setFormData({ ...formData, ai_prompt: e.target.value })}
+                      className="w-full px-3 py-2 border border-gray-300 rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-purple-500"
+                      rows="3"
+                      placeholder="Ej: Analiza si las luces delanteras están encendidas y funcionando correctamente. Verifica que ambas luces tengan brillo uniforme y no presenten daños visibles."
+                    />
+                    <p className="text-xs text-gray-500 mt-1">
+                      Este prompt guiará a la IA para analizar las fotos específicamente para esta pregunta. Si la foto no corresponde al contexto, la IA sugerirá cambiarla.
+                    </p>
+                  </div>
+                </div>
+
                <div className="grid grid-cols-3 gap-4">
                  <div>
                    <label className="block text-sm font-medium text-gray-700 mb-1">
@@ -2289,6 +2311,11 @@ function InspectionModal({ checklist, user, onClose, onComplete }) {
      const API_URL = import.meta.env.VITE_API_URL || ''

      console.log(`🤖 Analizando ${files.length} foto(s) con IA para pregunta: ${question.text}`)
+      
+      // Use custom AI prompt if available
+      if (question.ai_prompt) {
+        console.log(`📝 Usando prompt personalizado: ${question.ai_prompt.substring(0, 50)}...`)
+      }

      // Analyze each photo
      const analyses = []
@@ -2296,6 +2323,11 @@ function InspectionModal({ checklist, user, onClose, onComplete }) {
        const formData = new FormData()
        formData.append('file', file)
        formData.append('question_id', question.id.toString())
+        
+        // Include custom prompt if available
+        if (question.ai_prompt) {
+          formData.append('custom_prompt', question.ai_prompt)
+        }

        const response = await fetch(`${API_URL}/api/analyze-image`, {
          method: 'POST',