# Qwen Console App

Консольное приложение на Python с четырьмя функциями:

- 📷 **описание изображений** — указываешь путь к файлу, приложение возвращает текстовое описание через vision-модель Qwen
- 📊 **генерация графиков** — по текстовому запросу LLM пишет код на matplotlib, приложение выполняет его и сохраняет PNG
- 🏛 **архитектурные схемы** — по описанию системы LLM генерирует DOT, Graphviz рендерит это в PNG
- ♻️ **воспроизведение с фото** — указываешь путь к фото графика или схемы, приложение распознаёт тип и отрисовывает заново

## Стек

- [openai](https://github.com/openai/openai-python) SDK — работа с любым OpenAI-совместимым провайдером (OpenRouter, DashScope, vLLM и др.)
- [matplotlib](https://matplotlib.org/) + numpy — рендеринг графиков
- [Graphviz](https://graphviz.org/) + [python-graphviz](https://github.com/xflr6/graphviz) — рендеринг архитектурных схем из DOT
- [uv](https://docs.astral.sh/uv/) — менеджер пакетов и виртуальных окружений

## Требования

- Python **3.11+**
- установленный `uv` ([инструкция](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/))
- **бинарь Graphviz** в `$PATH` (нужен для команды `arch`):
  - Linux: `sudo apt install graphviz`
  - macOS: `brew install graphviz`
  - Windows: [скачать с graphviz.org](https://graphviz.org/download/)
- API-ключ провайдера, поддерживающего мультимодальную модель Qwen

## Установка

```bash
git clone <https://git.lambda.coredump.ru/BtoB_team/image_recognition.git>
cd image_recognition

# создаёт .venv и ставит зависимости из pyproject.toml + uv.lock
uv sync
```

## Конфигурация

Скопируй шаблон и впиши свои ключи:

```bash
cp .env.example .env
```

Переменные окружения:

| Переменная            | Обязательна | По умолчанию                              | Описание                                    |
| --------------------- | ----------- | ----------------------------------------- | ------------------------------------------- |
| `LLM_API_KEY`         | ✅           | —                                         | API-ключ провайдера                         |
| `LLM_BASE_URL`        | ❌           | `https://llm.lambda.coredump.ru/v1`       | Base URL OpenAI-совместимого API            |
| `LLM_MODEL`           | ❌           | `qwen3.5-122b`                            | Имя модели                                  |
| `LLM_DISABLE_THINKING`| ❌           | `false`                                   | Отключить reasoning (для Qwen3/DeepSeek-R1) |

> ⚠️ Для команды `describe` и `repro` модель должна быть **мультимодальной (VL)**. Текстовая модель упадёт при попытке передать ей картинку.

## Запуск

```bash
uv run src/app.py
```

Приложение запускается в интерактивном режиме и ждёт команд.

## Использование

```
>>> <команда> <аргумент>
```

| Команда                   | Что делает                                                    |
| ------------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| `describe <путь>`         | Описать изображение                                           |
| `plot <описание>`         | Сгенерировать matplotlib-график → сохраняется в `plot.png`   |
| `arch <описание>`         | Нарисовать архитектурную схему → сохраняется в `arch.png`    |
| `repro <путь>`            | Воспроизвести график/схему с картинки → сохраняется в `repro.png` |
| `help`                    | Показать справку                                              |
| `exit` / `quit` / Ctrl+C | Выйти из приложения                                           |

Примеры для `plot`:

```
>>> plot sin(x) и cos(x) на отрезке [0, 2π]
>>> plot затухающая синусоида на [0, 10]
>>> plot столбчатая диаграмма продаж по месяцам с рандомными значениями
>>> plot гистограмма нормального распределения, 1000 сэмплов
```

Примеры для `arch`:

```
>>> arch React-фронт, FastAPI-бэкенд, Postgres и Redis за nginx
>>> arch микросервисы: auth, orders, payments. Общаются через RabbitMQ, у каждого своя БД Postgres, Prometheus собирает метрики
>>> arch телеграм-бот, принимает вебхуки, складывает задачи в очередь Celery с Redis-брокером, воркеры пишут результаты в S3
```

Пример для `repro`:

```
>>> repro chart.png
>>> repro /home/user/screenshots/arch_diagram.jpg
```

Результат `repro` — это не попиксельная копия, а реконструкция: приложение старается передать тот же тип графика / те же компоненты и связи, но стиль будет его собственный.

## Структура проекта

```
.
├── app.py            # основной скрипт: конфиг, LLM-клиент, консольный цикл
├── pyproject.toml    # зависимости и метаданные проекта для uv
├── uv.lock           # фиксация версий (создаётся после uv sync)
├── .env.example      # шаблон переменных окружения
└── .env              # реальные ключи (в git не коммитить!)
```

## Работа с зависимостями

```bash
uv add <пакет>         # добавить зависимость
uv remove <пакет>      # убрать зависимость
uv sync                # синхронизировать .venv с lock-файлом
uv run <команда>       # выполнить команду в окружении проекта
```

## ⚠️ Безопасность

Код для построения графиков **генерируется LLM и исполняется через `exec`** в урезанном неймспейсе (без `import`, без `open`, с ограниченным набором builtins). Этого достаточно для локального использования и dev-стенда, но **это не песочница**.

Архитектурные схемы безопаснее: Graphviz парсит DOT как данные, а не исполняет его как код, поэтому инъекция через промпт там в худшем случае даст кривую или огромную картинку.

Для использования в более критичной среде стоит изолировать исполнение `plot`:

- отдельный воркер-процесс с `resource.setrlimit` (CPU, память, время)
- Docker-контейнер без сети и с read-only FS
- [nsjail](https://github.com/google/nsjail) / [firejail](https://firejail.wordpress.com/)
- вместо `exec` — разобрать запрос в ограниченный DSL, а уже его превратить в matplotlib-вызовы детерминированным кодом

## Возможные улучшения

- история команд (readline / prompt_toolkit)
- автодополнение путей к файлам по Tab
- флаг `--open` для автоматического открытия PNG после генерации
- кэш описаний по хэшу изображения
- вывод сгенерированного кода графика в режиме отладки (`--debug`)
- тесты для `render_plot` с фиксированными промптами