Actualziacion de analisis de ia con las imagenes y se agrega el campo de cod operario en el front y en el back
This commit is contained in:
@@ -325,6 +325,7 @@ def create_user(
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username=user.username,
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email=user.email,
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full_name=user.full_name,
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employee_code=user.employee_code,
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role=user.role,
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password_hash=hashed_password,
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is_active=True
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@@ -374,6 +375,9 @@ def update_user(
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if user_update.full_name is not None:
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db_user.full_name = user_update.full_name
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||||
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if user_update.employee_code is not None:
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db_user.employee_code = user_update.employee_code
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# Solo admin puede cambiar roles
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if user_update.role is not None:
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if current_user.role != "admin":
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@@ -1519,9 +1523,9 @@ def delete_ai_configuration(
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@app.post("/api/analyze-image")
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async def analyze_image(
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file: UploadFile = File(...),
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question_id: int = None,
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inspection_id: int = None,
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custom_prompt: str = None,
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question_id: int = Form(None),
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||||
inspection_id: int = Form(None),
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||||
custom_prompt: str = Form(None),
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db: Session = Depends(get_db),
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current_user: models.User = Depends(get_current_user)
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||||
):
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@@ -1530,6 +1534,15 @@ async def analyze_image(
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||||
Usa la configuración de IA activa (OpenAI o Gemini)
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Incluye contexto del vehículo si se proporciona inspection_id
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"""
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print("\n" + "="*80)
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print("🔍 ANALYZE IMAGE - DEBUG")
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print("="*80)
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print(f"📥 Parámetros recibidos:")
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print(f" - file: {file.filename}")
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print(f" - question_id: {question_id}")
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print(f" - inspection_id: {inspection_id}")
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print(f" - custom_prompt (del Form): {custom_prompt[:100] if custom_prompt else 'NO RECIBIDO'}")
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# Obtener configuración de IA activa
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ai_config = db.query(models.AIConfiguration).filter(
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models.AIConfiguration.is_active == True
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@@ -1551,71 +1564,71 @@ async def analyze_image(
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question_obj = None
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if question_id:
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question_obj = db.query(models.Question).filter(models.Question.id == question_id).first()
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print(f"📋 Pregunta encontrada:")
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print(f" - ID: {question_obj.id}")
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print(f" - Texto: {question_obj.text}")
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print(f" - ai_prompt en DB: {question_obj.ai_prompt[:100] if question_obj.ai_prompt else 'NO TIENE'}")
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# Si no se proporciona custom_prompt en el Form, usar el de la pregunta
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if not custom_prompt and question_obj and question_obj.ai_prompt:
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custom_prompt = question_obj.ai_prompt
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print(f"✅ Usando ai_prompt de la pregunta de la DB")
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elif custom_prompt:
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print(f"✅ Usando custom_prompt del Form")
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else:
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print(f"⚠️ NO HAY custom_prompt (ni del Form ni de la DB)")
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print(f"📝 Custom prompt FINAL a usar: {custom_prompt[:150] if custom_prompt else 'NINGUNO'}...")
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||||
# Obtener contexto del vehículo si se proporciona inspection_id
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vehicle_context = ""
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if inspection_id:
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inspection = db.query(models.Inspection).filter(models.Inspection.id == inspection_id).first()
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if inspection:
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print(f"🚗 Contexto del vehículo agregado: {inspection.vehicle_brand} {inspection.vehicle_model}")
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vehicle_context = f"""
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INFORMACIÓN DEL VEHÍCULO INSPECCIONADO:
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- Marca: {inspection.vehicle_brand}
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- Modelo: {inspection.vehicle_model}
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- Año: {inspection.vehicle_year or 'No especificado'}
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||||
- Placa: {inspection.vehicle_plate}
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||||
- Kilometraje: {inspection.mileage} km
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||||
- Kilometraje: {inspection.vehicle_km} km
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||||
- Cliente: {inspection.client_name}
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||||
- OR/Orden: {inspection.or_number}
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||||
"""
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||||
else:
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print(f"⚠️ inspection_id {inspection_id} no encontrado en DB")
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else:
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print(f"⚠️ NO se proporcionó inspection_id, sin contexto de vehículo")
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try:
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# Construir prompt dinámico basado en la pregunta específica
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if question_obj:
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# Usar prompt personalizado si está disponible
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if custom_prompt:
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# Prompt 100% personalizado por el administrador
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# Prompt personalizado - DIRECTO Y SIMPLE
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system_prompt = f"""Eres un mecánico experto realizando una inspección vehicular.
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{vehicle_context}
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INSTRUCCIONES ESPECÍFICAS DEL ADMINISTRADOR PARA ESTA PREGUNTA:
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TAREA ESPECÍFICA:
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{custom_prompt}
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PREGUNTA A RESPONDER: "{question_obj.text}"
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||||
Sección: {question_obj.section}
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IMPORTANTE - VALIDACIÓN ESTRICTA:
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1. Lee CUIDADOSAMENTE las instrucciones específicas del administrador arriba
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2. Verifica si la imagen proporcionada PERMITE responder lo que se pide
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3. Si las instrucciones piden verificar algo dinámico (como "si prende", "si funciona", "si enciende"):
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- Y la imagen es estática (foto), indica en "recommendation" que NO se puede verificar con una foto estática
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||||
- Sugiere que se necesita una prueba en vivo o un video
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4. Si la imagen NO corresponde a lo que piden las instrucciones, indica claramente en "recommendation" qué foto necesitan tomar
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VALIDACIÓN DE IMAGEN:
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- Si piden verificar funcionamiento (prende, enciende, funciona) pero solo hay una foto → Indica "No se puede verificar funcionamiento con foto estática. Se requiere prueba en vivo."
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- Si la imagen es borrosa o no permite análisis → Indica que tomen otra foto más clara
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||||
- Si la imagen muestra un componente diferente al solicitado → Indica qué foto necesitan tomar
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Responde SOLO en formato JSON válido (sin markdown, sin ```json):
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{{
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"status": "minor",
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"observations": "Describe lo que SÍ puedes ver en la imagen y explica por qué no puedes responder completamente la pregunta si aplica",
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||||
"recommendation": "Si no puedes verificar lo solicitado con la imagen, explica claramente QUÉ se necesita (prueba en vivo, video, foto diferente, etc.)",
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||||
"status": "ok",
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||||
"observations": "Describe lo que observas en la imagen en relación a la tarea solicitada",
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||||
"recommendation": "Acción sugerida basada en lo observado",
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"confidence": 0.85
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}}
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||||
VALORES DE STATUS:
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- "ok": Solo si puedes CONFIRMAR que todo está bien según las instrucciones
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- "minor": Si hay limitaciones en la imagen o no puedes verificar completamente lo solicitado
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- "critical": Si hay problemas graves visibles o la imagen es completamente inadecuada
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||||
- "ok": Cumple con lo esperado según la tarea
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||||
- "minor": Presenta observaciones menores o advertencias
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||||
- "critical": Presenta problemas graves o no cumple con lo esperado
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||||
RECORDATORIO: En tus observaciones, menciona si el estado es apropiado para el kilometraje y marca/modelo del vehículo cuando sea relevante."""
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||||
IMPORTANTE: Si la tarea requiere verificar funcionamiento (algo encendido, prendido, activo) pero la imagen muestra el componente apagado o en reposo, usa status "critical" e indica en "recommendation" que se necesita una foto con el componente funcionando o un video."""
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if vehicle_context:
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user_message = f"Inspecciona esta imagen del vehículo. Las instrucciones específicas requieren: '{custom_prompt}'. Verifica si con esta imagen puedes responder completamente esa solicitud."
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else:
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user_message = f"Inspecciona la imagen. Las instrucciones requieren: '{custom_prompt}'. Verifica si puedes responder esa solicitud con esta imagen."
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user_message = f"Pregunta de inspección: {question_obj.text}\n\nAnaliza esta imagen según la tarea especificada."
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||||
else:
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# Prompt altamente específico para la pregunta
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question_text = question_obj.text
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@@ -1682,6 +1695,13 @@ Responde SOLO en formato JSON válido (sin markdown, sin ```json):
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NOTA: "status" debe ser "ok" (bueno), "minor" (problemas leves) o "critical" (problemas graves)."""
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user_message = "Analiza este componente del vehículo para la inspección general."
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print(f"\n🤖 PROMPT ENVIADO AL AI:")
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print(f"Provider: {ai_config.provider}")
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print(f"Model: {ai_config.model_name}")
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||||
print(f"System prompt (primeros 200 chars): {system_prompt[:200]}...")
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print(f"User message: {user_message}")
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print("="*80 + "\n")
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if ai_config.provider == "openai":
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import openai
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openai.api_key = ai_config.api_key
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