# LLM-infa

Пайплайн: **YouTube → скачивание видео → текст речи → LLM-выжимка → Postgres**.

Скачивает видео (yt-dlp), достаёт текст из субтитров (или распознаёт речь через Vosk,
если субтитров нет), сокращает текст до краткой выжимки (через любой
OpenAI-совместимый LLM API или встроенный экстрактивный алгоритм) и складывает всё
в базу: пути к видео, полному тексту и выжимке.

## Состав

| Сервис | Порт | Что делает |
|--------|------|------------|
| `api`  | 8000 | FastAPI: пайплайн, каталог видео, проверка LLM |
| `web`  | 8550 | Flet UI: запуск пайплайна и библиотека результатов |
| `db`   | 5433→5432 | Postgres 15, таблица `videos` |

Файлы складываются в `data/videos/` (mp4) и `data/text/` (`<uuid>.txt` — полный
текст, `<uuid>_summary.txt` — выжимка); в БД хранятся пути и метаданные.

## Запуск

```bash
# 1. Модель Vosk для распознавания без субтитров (однократно, ~90 МБ)
mkdir -p models && cd models
curl -LO https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-small-ru-0.22.zip
unzip vosk-model-small-ru-0.22.zip && rm vosk-model-small-ru-0.22.zip && cd ..

# 2. Поднять стек
docker compose up -d --build
```

UI: http://localhost:8550 · API-доки: http://localhost:8000/docs

## LLM для выжимки

LLM не разворачивается в контейнере — указывается любой внешний
OpenAI-совместимый эндпоинт. Два способа:

1. **В `.env`** (используется по умолчанию для всех запросов):
   ```
   LLM_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
   LLM_API_KEY=sk-...
   LLM_MODEL=anthropic/claude-haiku-4.5
   ```
2. **Через UI / поле `llm` в запросе** — на каждый запрос отдельно.

Если LLM не настроена, работает встроенная экстрактивная суммаризация
(выбор ключевых предложений, без нейросети).

## Плейлисты и длинные лекции

Обработка идёт через фоновые задачи: `POST /jobs` сразу возвращает id, элементы
плейлиста обрабатываются по очереди, прогресс виден в UI (скачивание %,
минуты распознанного аудио, номер видео в плейлисте). Если в настройках
выключено «Сохранять видео», для лекций качается только аудиодорожка —
в разы быстрее и легче.

Настройки (ключ LLM, модель, длина выжимки, хранение видео) сохраняются
в Postgres — переживают перезапуск контейнеров и перезагрузку страницы.
Вкладка «Настройки» в UI.

## API

```bash
# фоновая задача: видео или плейлист
curl -X POST localhost:8000/jobs/ \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"url": "https://www.youtube.com/playlist?list=..."}'
curl localhost:8000/jobs/            # статусы и прогресс

# синхронно, одно видео (для коротких роликов)
curl -X POST localhost:8000/pipeline/process \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"url": "https://youtu.be/...", "summary_max_sentences": 10}'

# каталог обработанных видео (фильтры: ?q=, ?section_id=, ?method=)
curl localhost:8000/videos/

# настройки
curl -X PUT localhost:8000/settings/ -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"llm_base_url": "https://openrouter.ai/api/v1", "llm_api_key": "sk-...", "llm_model": "..."}'
```

## Заметки

- Старый код (users/subscriptions/media-convert) лежит в `api_legacy/` и в
  сборку не входит.
- Если Docker Desktop не тянет образы (TLS timeout к registry), использовать
  системный демон: `docker context use default`.