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1655 1656 1657 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664 1665 1666 1667 1668 1669 1670 1671 1672 1673 1674 1675 1676 1677 1678 1679 1680 1681 1682 1683 1684 1685 1686 1687 1688 1689 1690 1691 1692 1693 1694 1695 1696 1697 1698 1699 1700 1701 1702 1703 1704 1705 1706 1707 1708 1709 1710 1711 1712 1713 1714 1715 1716 1717 1718 1719 1720 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728 1729 1730 1731 1732 1733 1734 1735 1736 1737 1738 1739 1740 1741 1742 1743 1744 1745 1746 1747 1748 1749 1750 1751 1752 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760 1761 1762 1763 1764 1765 1766 1767 1768 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776 1777 1778 1779 1780 1781 1782 1783 1784 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792 1793 1794 1795 1796 1797 1798 1799 1800 1801 1802 1803 1804 1805 1806 1807 1808 1809 1810 1811 1812 1813 1814 1815 1816 1817 1818 1819 1820 1821 1822 1823 1824 1825 1826 1827 1828 1829 1830 1831 1832 1833 1834 1835 1836 1837 1838 1839 1840 1841 1842 1843 1844 1845 1846 1847 1848 1849 1850 1851 1852 1853 1854 1855 1856 1857 1858 1859 1860 1861 1862 1863 1864 1865 1866 1867 1868 1869 1870 1871 1872 1873 1874 1875 1876 1877 1878 1879 1880 1881 1882 | """
================================================================================
KIAMI V1 SOFTEDGE - DATABASE MODULE
================================================================================
Banco de dados SQLite extremamente robusto para Kiami, moderno e completo.
Gerencia: mensagens, embeddings, gírias, tom, aprendizados, API logs, training sessions.
Features:
- SQLite com WAL mode para performance máxima
- Retry logic com exponential backoff
- Full-text search com FTS5
- Vector storage para embeddings (SentenceTransformers)
- Transactions.atomic()
- Backup/restore automático
- Health checks e métricas detalhadas
- Índices otimizados
- Migration system completo
- Logging detalhado
- Singleton pattern para conexões
- Suporte a numpy arrays para embeddings
- API performance tracking
- Training sessions tracking
================================================================================
"""
import sqlite3
import time
import os
import json
import hashlib
import random
from typing import Optional, List, Dict, Any, Tuple, Union
from datetime import datetime
from loguru import logger
class Database:
"""
Classe de banco de dados robusta para Kiami V1 SoftEdge (irma mais velha da Akira 18).
Implementada como Singleton para evitar conflitos de conexão entre workers.
"""
_instances: Dict[str, 'Database'] = {}
_initialized: Dict[str, bool] = {}
# Códigos de verificação para usuários privilegiados
CODIGOS_VERIFICACAO: Dict[str, str] = {}
def __new__(cls, db_path: str = "/kiami/data/kiami.db"):
import os
import time as _time
# Opt-out explícito: força SQLite sem tocar no socket do PG.
if os.environ.get('DISABLE_PG') == '1' or os.environ.get('USE_SQLITE_ONLY') == '1':
if db_path not in cls._instances:
cls._instances[db_path] = super(Database, cls).__new__(cls)
cls._initialized[db_path] = False
return cls._instances[db_path]
pg_url = os.environ.get('DATABASE_URL', '')
if pg_url:
try:
from .database_pg import DatabasePG
# Se o circuito do PG já está aberto (proxy morto), nem tenta:
# vai direto ao SQLite sem o custo de 2-3s por request.
try:
if getattr(DatabasePG, '_circuit_breaker_open', False):
_now = _time.time()
_last = getattr(DatabasePG, '_circuit_breaker_last_failure', 0.0)
_timeout = getattr(DatabasePG, '_CIRCUIT_BREAKER_TIMEOUT', 60.0)
if _now - _last < _timeout:
raise RuntimeError("pg circuit open - sqlite fast path")
except RuntimeError:
pass
else:
return DatabasePG(db_path)
except Exception as e:
import sys
# Log único por processo para não poluir: o circuito do PG já loga.
if 'circuit' not in str(e).lower() and 'disabled' not in str(e).lower():
print(f"[DB-DEBUG] DatabasePG falhou: {e}", file=sys.stderr)
if db_path not in cls._instances:
cls._instances[db_path] = super(Database, cls).__new__(cls)
cls._initialized[db_path] = False
return cls._instances[db_path]
def __init__(self, db_path: str = "/kiami/data/kiami.db"):
"""Inicializa a conexão se ainda não foi inicializada para este path."""
import os
if self._initialized.get(db_path, False):
return
self.db_path = db_path
self.max_retries = 3
self.retry_delay = 0.1
# Garante que o diretório /akira/data existe (Docker)
db_dir = os.path.dirname(db_path)
if db_dir and not os.path.exists(db_dir):
os.makedirs(db_dir, exist_ok=True)
# Fallback: se kiami.db nao existe mas akira.db existe, migra/copia
try:
alt = db_path.replace("kiami.db", "akira.db").replace("/kiami/", "/akira/")
if not os.path.exists(db_path) and os.path.exists(alt):
import shutil
shutil.copy2(alt, db_path)
except Exception:
pass
# Inicialização pesada acontece apenas uma vez
self._init_db()
self._init_context_isolation_tables()
self._ensure_all_columns_and_indexes()
Database._initialized[db_path] = True
logger.info(f"Database inicializado e otimizado: {self.db_path}")
# ================================================================
# CONEXÃO + RETRY
# ================================================================
def _get_connection(self) -> sqlite3.Connection:
"""Obtém conexão com retry automático."""
for attempt in range(self.max_retries):
try:
conn = sqlite3.connect(
self.db_path,
timeout=3.0,
check_same_thread=False
)
# Otimizações SQLite para performance
conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL")
conn.execute("PRAGMA synchronous=NORMAL")
conn.execute("PRAGMA cache_size=1000")
conn.execute("PRAGMA temp_store=MEMORY")
conn.execute("PRAGMA busy_timeout=3000")
conn.execute("PRAGMA foreign_keys=ON")
conn.row_factory = sqlite3.Row
return conn
except sqlite3.OperationalError as e:
if "locked" in str(e) and attempt < self.max_retries - 1:
time.sleep(self.retry_delay * (2 ** attempt))
continue
logger.error(f"Erro de conexão DB: {e}")
raise
raise sqlite3.OperationalError("Falha ao conectar ao banco após várias tentativas")
@staticmethod
def _pg_to_sqlite_placeholders(query: str) -> str:
"""Converte placeholders %s (estilo psycopg2) para ? (sqlite),
ignorando %s dentro de literais de string ('...').
Ex: strftime('%s','now') é função SQLite e NÃO é placeholder —
a conversão ingénua query.replace("%s", "?") corrompia o DDL/DML.
Qualquer %s real fora de literais continua convertido.
"""
if "%s" not in query or query.lstrip().upper().startswith("SHOW"):
return query
out = []
i = 0
n = len(query)
in_str = False
while i < n:
ch = query[i]
if ch == "'":
# '' escapado dentro de literal
if in_str and i + 1 < n and query[i + 1] == "'":
out.append("''")
i += 2
continue
in_str = not in_str
out.append(ch)
i += 1
continue
if not in_str and ch == "%" and i + 1 < n and query[i + 1] == "s":
out.append("?")
i += 2
continue
out.append(ch)
i += 1
return "".join(out)
def _execute_with_retry(
self,
query: str,
params: Optional[tuple] = None,
commit: bool = False
) -> Optional[List[sqlite3.Row]]:
"""Executa query com retry automático."""
# Converter placeholders psycopg2 (%s) para sqlite (?) se necessário
# (queries novas já usam '?', que passa intacto; legado %s é convertido)
sqlite_query = self._pg_to_sqlite_placeholders(query)
for attempt in range(self.max_retries):
try:
with self._get_connection() as conn:
cur = conn.cursor()
cur.execute(sqlite_query, params or ())
if sqlite_query.strip().upper().startswith("SELECT"):
result = cur.fetchall()
return result
if commit:
conn.commit()
return None
except sqlite3.OperationalError as e:
if "locked" in str(e) and attempt < self.max_retries - 1:
time.sleep(self.retry_delay * (2 ** attempt))
continue
# Inclui snippet do template SQL (sem params/dados do utilizador)
# para diagnosticar erros tipo 'near "%": syntax error'.
logger.error(f"Erro SQL: {e} | query={sqlite_query[:150]!r}")
raise
raise sqlite3.OperationalError("Query falhou após retries")
# ================================================================
# SCHEMA + MIGRAÇÃO
# ================================================================
def _init_db(self):
"""Inicializa todas as tabelas do banco."""
try:
with self._get_connection() as conn:
c = conn.cursor()
# Tabela de mensagens
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS mensagens (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
usuario TEXT,
mensagem TEXT,
resposta TEXT,
numero TEXT,
nome_usuario TEXT DEFAULT '',
is_reply BOOLEAN DEFAULT 0,
mensagem_original TEXT,
humor TEXT DEFAULT 'neutro',
modo_resposta TEXT DEFAULT 'normal',
nivel_transicao INTEGER DEFAULT 1,
usuario_privilegiado BOOLEAN DEFAULT 0,
modelo_usado TEXT DEFAULT 'desconhecido',
conversation_id TEXT DEFAULT '',
grupo_id TEXT DEFAULT '',
tipo_conversa TEXT DEFAULT 'pv',
recipient TEXT DEFAULT '',
quoted_author TEXT DEFAULT '',
is_listen BOOLEAN DEFAULT 0,
message_id TEXT UNIQUE,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Tabela de usuários privilegiados
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS usuarios_privilegiados (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
numero TEXT UNIQUE,
nome TEXT,
apelido TEXT,
modo_fala TEXT,
codigo_verificacao TEXT,
ativo BOOLEAN DEFAULT 1,
privilegio_temporario_ativo BOOLEAN DEFAULT 0,
expira_em REAL,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Tabela de embeddings
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS embeddings (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
numero_usuario TEXT,
source_type TEXT,
texto TEXT,
embedding BLOB
);
""")
# Tabela de aprendizados
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS aprendizados (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
numero_usuario TEXT,
chave TEXT,
valor TEXT,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Tabela de gírias aprendidas
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS girias_aprendidas (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
numero_usuario TEXT,
giria TEXT,
significado TEXT,
contexto TEXT,
frequencia INTEGER DEFAULT 1,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Tabela de tom do usuário
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tom_usuario (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
numero_usuario TEXT,
tom_detectado TEXT,
intensidade REAL DEFAULT 0.5,
contexto TEXT,
humor TEXT DEFAULT 'neutro',
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Tabela de contexto
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS contexto (
user_key TEXT PRIMARY KEY,
historico TEXT,
emocao_atual TEXT,
humor_atual TEXT DEFAULT 'neutro',
modo_resposta TEXT DEFAULT 'normal',
nivel_transicao INTEGER DEFAULT 1,
usuario_privilegiado BOOLEAN DEFAULT 0,
termos TEXT,
girias TEXT,
tom TEXT,
updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Tabela de pronomes por tom
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS pronomes_por_tom (
tom TEXT PRIMARY KEY,
pronomes TEXT
);
""")
# Tabela de Persona do Usuário (Character.AI style LTM)
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS persona_usuario (
numero_usuario TEXT PRIMARY KEY,
personalidade TEXT,
vicios_linguagem TEXT,
gostos TEXT,
desgostos TEXT,
emocional TEXT,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Insere dados padrão de pronomes
c.execute("INSERT OR IGNORE INTO pronomes_por_tom (tom, pronomes) VALUES (?, ?)",
('neutro', 'tu/você'))
c.execute("INSERT OR IGNORE INTO pronomes_por_tom (tom, pronomes) VALUES (?, ?)",
('formal', 'o senhor/a senhora'))
c.execute("INSERT OR IGNORE INTO pronomes_por_tom (tom, pronomes) VALUES (?, ?)",
('informal', 'puto/kota'))
c.execute("INSERT OR IGNORE INTO pronomes_por_tom (tom, pronomes) VALUES (?, ?)",
('tecnico_formal', 'senhor'))
# Insere usuários privilegiados padrão
usuarios_default = [
('244937035662', 'Isaac Quarenta', 'Isaac', 'tecnico_formal'),
('244978787009', 'Isaac Quarenta 2', 'Isaac', 'tecnico_formal')
]
for numero, nome, apelido, modo in usuarios_default:
c.execute("""
INSERT OR IGNORE INTO usuarios_privilegiados
(numero, nome, apelido, modo_fala) VALUES (?, ?, ?, ?)
""", (numero, nome, apelido, modo))
# ===== LSTM MEMORY SYSTEM TABLES =====
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS lstm_contexto (
context_id VARCHAR(255) NOT NULL,
numero_usuario VARCHAR(50) NOT NULL,
topic_principal VARCHAR(255),
subtopicas JSON,
conversation_path JSON,
interaction_pattern VARCHAR(50),
emotional_state VARCHAR(50),
unanswered_questions JSON,
assumed_knowledge JSON,
last_key_message TEXT,
context_switches INTEGER DEFAULT 0,
contradictions JSON,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
last_updated TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
metadata JSON,
PRIMARY KEY (context_id, numero_usuario)
);
""")
c.executescript("""
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_lstm_usuario ON lstm_contexto(numero_usuario);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_lstm_created ON lstm_contexto(created_at);
""")
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS lstm_message_links (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
context_id VARCHAR(255) NOT NULL,
message_id VARCHAR(255) NOT NULL,
numero_usuario VARCHAR(50) NOT NULL,
speaker_name VARCHAR(255),
parent_message_id VARCHAR(255),
topic_changed BOOLEAN DEFAULT FALSE,
context_switch_type VARCHAR(50),
relevance_score FLOAT DEFAULT 0.0,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
UNIQUE(context_id, message_id, numero_usuario),
FOREIGN KEY (context_id, numero_usuario) REFERENCES lstm_contexto(context_id, numero_usuario) ON DELETE CASCADE
);
""")
c.executescript("""
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_lstm_msg_context ON lstm_message_links(context_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_lstm_msg_message ON lstm_message_links(message_id);
""")
# ✅ TABELA DEDUP PERSISTENTE (anti-retry do WhatsApp por 24h)
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dedup_messages (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
content_hash TEXT NOT NULL,
message_id TEXT,
usuario TEXT,
numero TEXT,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_dedup_hash ON dedup_messages(content_hash);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_dedup_created ON dedup_messages(created_at);
""")
# ===== MISSING TABLES (required by various modules) =====
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS continuous_learning (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
ts REAL,
usuario TEXT,
numero TEXT,
nome_usuario TEXT,
tipo_conversa TEXT DEFAULT 'pv',
mensagem TEXT,
resposta_do_bot BOOLEAN DEFAULT 0,
resposta_gerada TEXT,
is_reply BOOLEAN DEFAULT 0,
reply_to_bot BOOLEAN DEFAULT 0,
contexto_grupo TEXT,
modelo_usado TEXT DEFAULT 'desconhecido',
message_id TEXT,
qualidade REAL DEFAULT 0.0,
tipo_conteudo TEXT,
user_id TEXT,
topic TEXT,
learned_fact TEXT,
confidence REAL DEFAULT 0.5,
source TEXT DEFAULT 'conversation',
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_cl_user ON continuous_learning(usuario);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_cl_ts ON continuous_learning(ts);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_cl_quality ON continuous_learning(qualidade);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_cl_msgid ON continuous_learning(message_id);
""")
# Tabela de exemplos para fine-tuning
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS finetuning_examples (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
user_id TEXT,
input_text TEXT,
output_text TEXT,
quality_score REAL DEFAULT 0.5,
source TEXT DEFAULT 'conversation',
is_approved BOOLEAN DEFAULT 0,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_ft_user ON finetuning_examples(user_id);
""")
# Tabela de eventos do sistema
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS system_events (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
event_type TEXT,
event_data TEXT,
severity TEXT DEFAULT 'info',
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_se_type ON system_events(event_type);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_se_created ON system_events(created_at);
""")
# Tabela de conhecimento global (seeds)
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS conhecimento_global (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
chave TEXT UNIQUE,
valor TEXT,
categoria TEXT DEFAULT 'geral',
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Tabela de prompts do sistema
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS system_prompts (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
prompt_name TEXT UNIQUE,
prompt_text TEXT,
version INTEGER DEFAULT 1,
active BOOLEAN DEFAULT 1,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Tabela de configuração de persona
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS persona_config (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
config_key TEXT UNIQUE,
config_value TEXT,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Tabela de padrões de moderação
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS moderation_patterns (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
pattern TEXT,
action TEXT DEFAULT 'warn',
severity INTEGER DEFAULT 1,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Tabela de configuração de tom
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tone_config (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
tone_name TEXT UNIQUE,
tone_description TEXT,
response_template TEXT,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Tabela de templates de resposta
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS response_templates (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
template_name TEXT UNIQUE,
template_text TEXT,
context TEXT DEFAULT 'geral',
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# Tabela de provedores LLM
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS llm_providers (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
provider_name TEXT UNIQUE,
api_key_encrypted TEXT,
model_name TEXT,
priority INTEGER DEFAULT 0,
active BOOLEAN DEFAULT 1,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stm_messages (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
conversation_id TEXT NOT NULL,
numero_usuario TEXT NOT NULL DEFAULT '',
grupo_id TEXT DEFAULT '',
tipo_conversa TEXT DEFAULT 'pv',
role TEXT NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
author_name TEXT DEFAULT '',
recipient TEXT DEFAULT '',
quoted_author TEXT DEFAULT '',
is_listen BOOLEAN DEFAULT 0,
timestamp REAL DEFAULT (strftime('%s','now')),
importancia REAL DEFAULT 1.0,
emocao TEXT DEFAULT 'neutro',
reply_info TEXT DEFAULT '{}',
token_count INTEGER DEFAULT 0,
message_id TEXT,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_conv ON stm_messages(conversation_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_created ON stm_messages(created_at);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_conv_user ON stm_messages(conversation_id, numero_usuario);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_grupo ON stm_messages(grupo_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_listen ON stm_messages(is_listen);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_recipient ON stm_messages(recipient, quoted_author);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_numero ON stm_messages(numero_usuario);
CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS uq_stm_conv_msg ON stm_messages(conversation_id, message_id) WHERE message_id IS NOT NULL AND message_id <> '';
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_msgid ON stm_messages(message_id);
""")
# Tabela de perfis emocionais de usuário
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_emotional_profiles (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
numero_usuario TEXT UNIQUE,
dominant_emotion TEXT DEFAULT 'neutral',
emotion_history TEXT DEFAULT '[]',
last_updated DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
conn.commit()
logger.info(f"Banco de dados inicializado: {self.db_path}")
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao criar tabelas: {e}")
raise
def _ensure_all_columns_and_indexes(self):
"""Garante que todas as colunas e índices existam."""
try:
with self._get_connection() as conn:
c = conn.cursor()
# Adiciona colunas faltantes na tabela mensagens
columns_to_add = {
'mensagens': [
('humor', 'TEXT DEFAULT "neutro"'),
('modo_resposta', 'TEXT DEFAULT "normal"'),
('nivel_transicao', 'INTEGER DEFAULT 1'),
('usuario_privilegiado', 'BOOLEAN DEFAULT 0'),
('modelo_usado', 'TEXT DEFAULT "desconhecido"'),
('conversation_id', 'TEXT DEFAULT ""'),
('nome_usuario', 'TEXT DEFAULT ""'),
('grupo_id', 'TEXT DEFAULT ""'),
('tipo_conversa', 'TEXT DEFAULT "pv"'),
('recipient', 'TEXT DEFAULT ""'),
('quoted_author', 'TEXT DEFAULT ""'),
('is_listen', 'BOOLEAN DEFAULT 0')
],
'stm_messages': [
('numero_usuario', 'TEXT DEFAULT ""'),
('grupo_id', 'TEXT DEFAULT ""'),
('tipo_conversa', 'TEXT DEFAULT "pv"'),
('recipient', 'TEXT DEFAULT ""'),
('quoted_author', 'TEXT DEFAULT ""'),
('is_listen', 'BOOLEAN DEFAULT 0'),
('timestamp', 'REAL DEFAULT (strftime(\'%s\',\'now\'))'),
('importancia', 'REAL DEFAULT 1.0'),
('author_name', 'TEXT DEFAULT ""'),
('token_count', 'INTEGER DEFAULT 0'),
('reply_info', 'TEXT DEFAULT "{}"'),
('message_id', 'TEXT')
],
'continuous_learning': [
('ts', 'REAL'),
('usuario', 'TEXT'),
('numero', 'TEXT'),
('nome_usuario', 'TEXT'),
('tipo_conversa', 'TEXT DEFAULT "pv"'),
('mensagem', 'TEXT'),
('resposta_do_bot', 'BOOLEAN DEFAULT 0'),
('resposta_gerada', 'TEXT'),
('is_reply', 'BOOLEAN DEFAULT 0'),
('reply_to_bot', 'BOOLEAN DEFAULT 0'),
('contexto_grupo', 'TEXT'),
('modelo_usado', 'TEXT DEFAULT "desconhecido"'),
('message_id', 'TEXT'),
('qualidade', 'REAL DEFAULT 0.0'),
('tipo_conteudo', 'TEXT')
],
'tom_usuario': [
('humor', 'TEXT DEFAULT "neutro"')
],
'contexto': [
('humor_atual', 'TEXT DEFAULT "neutro"'),
('modo_resposta', 'TEXT DEFAULT "normal"'),
('nivel_transicao', 'INTEGER DEFAULT 1'),
('usuario_privilegiado', 'BOOLEAN DEFAULT 0'),
('updated_at', 'DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP')
],
'usuarios_privilegiados': [
('privilegio_temporario_ativo', 'BOOLEAN DEFAULT 0'),
('expira_em', 'REAL')
],
'persona_usuario': [
('nome', 'TEXT DEFAULT ""')
],
'user_emotional_profiles': [
('user_id', 'TEXT'),
('profile_data', 'TEXT DEFAULT "{}"'),
('created_at', 'DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP'),
('updated_at', 'DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP'),
('dominant_emotion', 'TEXT DEFAULT "neutral"'),
('emotion_history', 'TEXT DEFAULT "[]"'),
('last_updated', 'DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP')
]
}
for table, cols in columns_to_add.items():
c.execute(f"PRAGMA table_info('{table}')")
existing = {row[1] for row in c.fetchall()}
for col_name, col_def in cols:
if col_name not in existing:
try:
c.execute(f"ALTER TABLE {table} ADD COLUMN {col_name} {col_def}")
logger.info(f"Coluna '{col_name}' adicionada em '{table}'")
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao adicionar coluna {col_name}: {e}")
# Migration para consertar FK mismatch em lstm_message_links
try:
# Verifica se a FK de lstm_message_links está correta
c.execute("PRAGMA foreign_key_list('lstm_message_links')")
fk_list = c.fetchall()
# Se não houver a FK composta (composta por 2 colunas), recriamos a tabela
if len(fk_list) != 2:
logger.warning("Refazendo lstm_message_links para corrigir esquema de foreign key...")
c.execute("DROP TABLE IF EXISTS lstm_message_links")
# O _init_db() vai recriar na próxima inicialização
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao verificar migração LSTM links: {e}")
# Migration para consertar PK de lstm_contexto
try:
c.execute("PRAGMA table_info('lstm_contexto')")
info = c.fetchall()
# Se houver apenas 1 coluna com pk=1, recriamos a tabela com PK composta
pks = [row for row in info if row[5] > 0]
if len(pks) == 1 and pks[0][1] == 'context_id':
logger.warning("Migration: Detectada PK legada de lstm_contexto. Migrando para PK composta...")
# 1. Renomeia tabela antiga
c.execute("ALTER TABLE lstm_contexto RENAME TO lstm_contexto_old")
# 2. Cria nova tabela
c.execute("""
CREATE TABLE lstm_contexto (
context_id VARCHAR(255) NOT NULL,
numero_usuario VARCHAR(50) NOT NULL,
topic_principal VARCHAR(255),
subtopicas JSON,
conversation_path JSON,
interaction_pattern VARCHAR(50),
emotional_state VARCHAR(50),
unanswered_questions JSON,
assumed_knowledge JSON,
last_key_message TEXT,
context_switches INTEGER DEFAULT 0,
contradictions JSON,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
last_updated TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
metadata JSON,
PRIMARY KEY (context_id, numero_usuario)
);
""")
# 3. Copia dados antigos evitando conflitos
c.execute("""
INSERT OR IGNORE INTO lstm_contexto
(context_id, numero_usuario, topic_principal, subtopicas, conversation_path,
interaction_pattern, emotional_state, unanswered_questions, assumed_knowledge,
last_key_message, context_switches, contradictions, created_at, last_updated, metadata)
SELECT
context_id, numero_usuario, topic_principal, subtopicas, conversation_path,
interaction_pattern, emotional_state, unanswered_questions, assumed_knowledge,
last_key_message, context_switches, contradictions, created_at, last_updated, metadata
FROM lstm_contexto_old
""")
# 4. Remove tabela temporária
c.execute("DROP TABLE lstm_contexto_old")
logger.success("Migration: Tabela lstm_contexto migrada com sucesso para PK composta!")
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao migrar PK de lstm_contexto: {e}")
try:
c.executescript("""
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_conv_user ON stm_messages(conversation_id, numero_usuario);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_grupo ON stm_messages(grupo_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_listen ON stm_messages(is_listen);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_recipient ON stm_messages(recipient, quoted_author);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_numero ON stm_messages(numero_usuario);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_created ON stm_messages(created_at);
CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS uq_stm_conv_msg ON stm_messages(conversation_id, message_id) WHERE message_id IS NOT NULL AND message_id <> '';
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_stm_msgid ON stm_messages(message_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_cl_user ON continuous_learning(usuario);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_cl_msgid ON continuous_learning(message_id);
CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS uq_emoprof_user ON user_emotional_profiles(user_id);
""")
except Exception:
pass
try:
cur2 = conn.cursor()
cur2.execute("CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS uq_stm_conv_msg ON stm_messages(conversation_id, message_id) WHERE message_id IS NOT NULL AND message_id <> ''")
conn.commit()
except Exception:
pass
conn.commit()
except Exception as e:
logger.error(f"Erro na migração: {e}")
# ================================================================
# USUÁRIOS PRIVILEGIADOS
# ================================================================
def adicionar_usuario_privilegiado(
self,
numero: str,
nome: str,
apelido: str,
modo_fala: str = "tecnico_formal"
) -> Tuple[bool, str]:
"""
Adiciona um usuário privilegiado ao sistema.
Args:
numero: Número de telefone do usuário
nome: Nome completo
apelido: Apelido
modo_fala: Modo de fala inicial
Returns:
Tuple[bool, str]: (sucesso, código de verificação)
"""
try:
# Gera código de verificação
codigo = str(random.randint(100000, 999999))
self._execute_with_retry(
"""INSERT OR REPLACE INTO usuarios_privilegiados
(numero, nome, apelido, modo_fala, codigo_verificacao)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?)""",
(numero, nome, apelido, modo_fala, codigo),
commit=True
)
logger.info(f"Usuário privilegiado adicionado: {numero} ({nome})")
return True, codigo
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao adicionar usuário privilegiado: {e}")
return False, str(e)
def eh_privilegiado(self, numero: str) -> bool:
"""
Verifica se um número é de usuário privilegiado.
Args:
numero: Número de telefone a verificar
Returns:
bool: True se for privilegiado
"""
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT ativo FROM usuarios_privilegiados WHERE numero = ? AND ativo = 1",
(numero,)
)
# Verificação segura para evitar "List[Row] | None cannot be assigned to len()"
return rows is not None and len(rows) > 0
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao verificar privilégios: {e}")
return False
def verificar_privilegios_usuario(self, numero: str) -> Dict[str, Any]:
"""
Verifica privilégios detalhados do usuário no database com suporte a temporários.
Args:
numero: Número do usuário
Returns:
Dict: Dicionário com flags de privilégio
"""
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT ativo, privilegio_temporario_ativo, expira_em FROM usuarios_privilegiados WHERE numero = ?",
(numero,)
)
if rows:
row = rows[0]
return {
"privilegiado": bool(row[0]),
"privilegio_temporario_ativo": bool(row[1]),
"expira_em": row[2]
}
return {
"privilegiado": False,
"privilegio_temporario_ativo": False,
"expira_em": None
}
except Exception as e:
logger.error(f"Erro em verificar_privilegios_usuario: {e}")
return {"privilegiado": False, "privilegio_temporario_ativo": False}
def verificar_codigo(self, numero: str, codigo: str) -> bool:
"""
Verifica o código de um usuário privilegiado.
Args:
numero: Número de telefone
codigo: Código de verificação
Returns:
bool: True se o código for válido
"""
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT codigo_verificacao FROM usuarios_privilegiados WHERE numero = ?",
(numero,)
)
if rows and rows[0][0] == codigo:
# Gera novo código para próxima verificação
novo_codigo = str(random.randint(100000, 999999))
self._execute_with_retry(
"UPDATE usuarios_privilegiados SET codigo_verificacao = ? WHERE numero = ?",
(novo_codigo, numero),
commit=True
)
return True
return False
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao verificar código: {e}")
return False
def obter_modo_fala_privilegiado(self, numero: str) -> Optional[str]:
"""Obtém o modo de fala de um usuário privilegiado."""
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT modo_fala FROM usuarios_privilegiados WHERE numero = ?",
(numero,)
)
return rows[0][0] if rows else None
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao obter modo de fala: {e}")
return None
# ================================================================
# MENSAGENS
# ================================================================
def salvar_mensagem(
self,
usuario: str,
mensagem: str,
resposta: str,
numero: Optional[str] = None,
is_reply: bool = False,
mensagem_original: Optional[str] = None,
humor: str = "neutro",
modo_resposta: str = "normal",
nivel_transicao: int = 1,
usuario_privilegiado: bool = False,
modelo_usado: str = "desconhecido",
**kwargs
) -> bool:
"""
Salva uma mensagem no banco de dados.
"""
try:
cols = ['usuario', 'mensagem', 'resposta', 'humor', 'modo_resposta',
'nivel_transicao', 'usuario_privilegiado', 'is_reply', 'modelo_usado']
vals: List[Any] = [usuario, mensagem, resposta, humor, modo_resposta,
nivel_transicao, usuario_privilegiado, is_reply, modelo_usado]
# ✅ Novo: message_id via kwargs ou parâmetro opcional (compatibilidade)
message_id = kwargs.get('message_id')
if message_id:
cols.append('message_id')
vals.append(message_id)
if numero:
cols.append('numero')
vals.append(numero)
if mensagem_original:
cols.append('mensagem_original')
vals.append(mensagem_original)
# ✅ Suporte para nome_usuario (evita erro SQL se a coluna existir)
nome_usuario = kwargs.get('nome_usuario') or usuario
if nome_usuario:
cols.append('nome_usuario')
vals.append(nome_usuario)
placeholders = ', '.join(['?' for _ in cols])
# ✅ FIX #3-CAMADA: INSERT OR REPLACE ao invés de INSERT OR IGNORE
# Motivo: INSERT OR IGNORE falha SILENCIOSAMENTE em duplicatas
# Resultado: A tentativa é registrada sem erro, causando corridas de dedup
# Solução: INSERT OR REPLACE + logging explícito
query = f"INSERT OR REPLACE INTO mensagens ({', '.join(cols)}) VALUES ({placeholders})"
try:
self._execute_with_retry(query, tuple(vals), commit=True)
# ✅ Log de sucesso com message_id para rastreabilidade
if message_id:
logger.info(f"✅ [DB INSERT OK] message_id={message_id} | usuario={usuario} | modelo={modelo_usado}")
return True
except Exception as db_err:
# ❌ Log de falha com contexto completo
logger.error(f"❌ [DB INSERT FAIL] Erro ao salvar mensagem: {db_err} | message_id={message_id} | usuario={usuario}")
return False
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro salvar_mensagem (outer): {e}")
return False
def recuperar_mensagens(
self,
usuario: str,
limite: int = 5
) -> List[Tuple[str, str]]:
"""Recupera mensagens de um usuário."""
try:
result = self._execute_with_retry(
"""SELECT mensagem, resposta FROM mensagens
WHERE usuario=? OR numero=?
ORDER BY id DESC LIMIT ?""",
(usuario, usuario, limite)
)
if not result:
return []
# Converte sqlite3.Row para tuplas
return [(row[0], row[1]) for row in result]
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao recuperar mensagens: {e}")
return []
def recuperar_mensagens_por_contexto(self, context_id: str, limite: int = 50) -> List[Dict[str, Any]]:
"""Recupera mensagens de um contexto específico (grupo ou PV)."""
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT usuario, mensagem, resposta, created_at FROM mensagens WHERE conversation_id = ? ORDER BY id DESC LIMIT ?",
(context_id, limite)
)
if not rows:
return []
return [dict(row) for row in rows]
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao recuperar mensagens por contexto: {e}")
return []
def recuperar_humor(self, numero_usuario: str) -> str:
"""
Recupera o humor atual de um usuário.
Args:
numero_usuario: Número do usuário
Returns:
str: Humor detectado ('neutro', 'feliz', 'triste', 'irritado', 'entediado')
"""
try:
rows = self._execute_with_retry(
"""SELECT humor FROM tom_usuario
WHERE numero_usuario=?
ORDER BY created_at DESC LIMIT 1""",
(numero_usuario,)
)
return rows[0][0] if rows else "neutro"
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao recuperar humor: {e}")
return "neutro"
# ================================================================
# CONTEXTO
# ================================================================
def salvar_contexto(
self,
user_key: str,
historico: Optional[str] = None,
emocao_atual: str = "neutra",
humor_atual: str = "neutro",
modo_resposta: str = "normal",
nivel_transicao: int = 1,
usuario_privilegiado: bool = False,
termos: Optional[str] = None,
girias: Optional[str] = None,
tom: Optional[str] = None
) -> bool:
"""
Salva o contexto de um usuário.
Args:
user_key: Chave do usuário (número ou nome)
historico: Histórico de conversas
emocao_atual: Emoção atual
humor_atual: Humor atual
modo_resposta: Modo de resposta
nivel_transicao: Nível de transição
usuario_privilegiado: Se é usuário privilegiado
termos: Termos aprendidos
girias: Gírias aprendidas
tom: Tom de fala
Returns:
bool: Sucesso da operação
"""
try:
self._execute_with_retry(
"""INSERT OR REPLACE INTO contexto
(user_key, historico, emocao_atual, humor_atual, modo_resposta,
nivel_transicao, usuario_privilegiado, termos, girias, tom, updated_at)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, CURRENT_TIMESTAMP)""",
(user_key, historico or "[]", emocao_atual, humor_atual, modo_resposta,
nivel_transicao, 1 if usuario_privilegiado else 0,
termos or "{}", girias or "{}", tom),
commit=True
)
return True
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao salvar contexto: {e}")
return False
def recuperar_contexto(self, user_key: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""Recupera o contexto de um usuário."""
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT * FROM contexto WHERE user_key = ?",
(user_key,)
)
if rows:
row = rows[0]
return dict(row)
return None
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao recuperar contexto: {e}")
return None
# ================================================================
# TOM E HUMOR
# ================================================================
def registrar_tom_usuario(
self,
numero_usuario: str,
tom_detectado: str,
intensidade: float = 0.5,
contexto: Optional[str] = None,
humor: str = "neutro"
) -> bool:
"""
Registra o tom detectado de um usuário.
Args:
numero_usuario: Número do usuário
tom_detectado: Tom detectado
intensidade: Intensidade do tom
contexto: Contexto da detecção
humor: Humor detectado
Returns:
bool: Sucesso da operação
"""
try:
self._execute_with_retry(
"""INSERT INTO tom_usuario
(numero_usuario, tom_detectado, intensidade, contexto, humor)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?)""",
(numero_usuario, tom_detectado, intensidade, contexto, humor),
commit=True
)
return True
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao registrar tom: {e}")
return False
def obter_tom_predominante(self, numero_usuario: str) -> Optional[str]:
"""Obtém o tom predominante de um usuário."""
try:
rows = self._execute_with_retry(
"""SELECT tom_detectado FROM tom_usuario
WHERE numero_usuario=?
ORDER BY created_at DESC LIMIT 1""",
(numero_usuario,)
)
return rows[0][0] if rows else None
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao obter tom predominante: {e}")
return None
# ================================================================
# APRENDIZADOS E GÍRIAS
# ================================================================
def salvar_aprendizado_detalhado(
self,
numero_usuario: str,
chave: str,
valor: str
) -> bool:
"""Salva um aprendizado detalhado, atualizando se já existir."""
try:
existing = self._execute_with_retry(
"SELECT id FROM aprendizados WHERE numero_usuario=? AND chave=?",
(numero_usuario, chave)
)
if existing:
self._execute_with_retry(
"UPDATE aprendizados SET valor=?, created_at=CURRENT_TIMESTAMP WHERE id=?",
(valor, existing[0][0]),
commit=True
)
else:
self._execute_with_retry(
"INSERT INTO aprendizados (numero_usuario, chave, valor) VALUES (?, ?, ?)",
(numero_usuario, chave, valor),
commit=True
)
return True
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao salvar aprendizado: {e}")
return False
def recuperar_aprendizado_detalhado(
self,
numero_usuario: str,
chave: Optional[str] = None
) -> Union[Dict, str, None]:
"""Recupera aprendizados detalhados."""
try:
if chave:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT valor FROM aprendizados WHERE numero_usuario=? AND chave=?",
(numero_usuario, chave)
)
return rows[0][0] if rows else None
else:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT chave, valor FROM aprendizados WHERE numero_usuario=?",
(numero_usuario,)
)
return {r[0]: r[1] for r in rows} if rows else {}
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao recuperar aprendizado: {e}")
return None
def salvar_giria_aprendida(
self,
numero_usuario: str,
giria: str,
significado: str,
contexto: Optional[str] = None
) -> bool:
"""Salva uma gíria aprendida."""
try:
existing = self._execute_with_retry(
"SELECT id, frequencia FROM girias_aprendidas WHERE numero_usuario=? AND giria=?",
(numero_usuario, giria)
)
if existing:
self._execute_with_retry(
"""UPDATE girias_aprendidas SET frequencia=frequencia+1,
updated_at=CURRENT_TIMESTAMP WHERE id=?""",
(existing[0][0],),
commit=True
)
else:
self._execute_with_retry(
"""INSERT INTO girias_aprendidas
(numero_usuario, giria, significado, contexto) VALUES (?, ?, ?, ?)""",
(numero_usuario, giria, significado, contexto),
commit=True
)
return True
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao salvar gíria: {e}")
return False
def recuperar_girias_usuario(self, numero_usuario: str) -> List[Dict[str, Any]]:
"""Recupera gírias de um usuário."""
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT giria, significado, frequencia FROM girias_aprendidas WHERE numero_usuario=?",
(numero_usuario,)
)
return [{"giria": r[0], "significado": r[1], "frequencia": r[2]} for r in rows] if rows else []
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao recuperar gírias: {e}")
return []
# ================================================================
# EMBEDDINGS
# ================================================================
def salvar_embedding(
self,
numero_usuario: str,
source_type: str,
texto: str,
embedding: Any
) -> bool:
"""Salva um embedding no banco."""
try:
if hasattr(embedding, "tobytes"):
embedding = embedding.tobytes()
self._execute_with_retry(
"""INSERT INTO embeddings
(numero_usuario, source_type, texto, embedding) VALUES (?, ?, ?, ?)""",
(numero_usuario, source_type, texto, embedding),
commit=True
)
return True
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao salvar embedding: {e}")
return False
def recuperar_embeddings(self, numero_usuario: str) -> List[Dict[str, Any]]:
"""Recupera embeddings de um usuário."""
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT source_type, texto, embedding FROM embeddings WHERE numero_usuario=?",
(numero_usuario,)
)
result = []
# Verificação segura para evitar "Object of type None cannot be used as iterable"
if rows:
for r in rows:
embedding_data = r[2]
if isinstance(embedding_data, bytes):
# Mantém como bytes para uso com numpy
pass
result.append({
"source_type": r[0],
"texto": r[1],
"embedding": embedding_data
})
return result
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao recuperar embeddings: {e}")
return []
# ================================================================
# PERSONA DO USUÁRIO (LTM)
# ================================================================
def atualizar_persona(self, numero_usuario: str, campos: Dict[str, str]) -> bool:
"""
Atualiza campos específicos da persona do usuário.
Args:
numero_usuario: Número do usuário
campos: Dicionário com chaves ('personalidade', 'vicios_linguagem', 'gostos', 'desgostos', 'emocional')
"""
try:
# Verifica se já existe
existente = self.recuperar_persona(numero_usuario)
if existente:
# Update
set_clauses = []
values = []
for k, v in campos.items():
if k in ['personalidade', 'vicios_linguagem', 'gostos', 'desgostos', 'emocional']:
set_clauses.append(f"{k} = ?")
values.append(v)
if not set_clauses:
return False
set_clauses.append("updated_at = CURRENT_TIMESTAMP")
values.append(numero_usuario)
query = f"UPDATE persona_usuario SET {', '.join(set_clauses)} WHERE numero_usuario = ?"
self._execute_with_retry(query, tuple(values), commit=True)
else:
# Insert
keys = ['numero_usuario']
values = [numero_usuario]
for k, v in campos.items():
if k in ['personalidade', 'vicios_linguagem', 'gostos', 'desgostos', 'emocional']:
keys.append(k)
values.append(v)
placeholders = ', '.join(['?' for _ in keys])
query = f"INSERT INTO persona_usuario ({', '.join(keys)}) VALUES ({placeholders})"
self._execute_with_retry(query, tuple(values), commit=True)
return True
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao atualizar persona para {numero_usuario}: {e}")
return False
def recuperar_persona(self, numero_usuario: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""Recupera a persona completa de um usuário."""
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT * FROM persona_usuario WHERE numero_usuario = ?",
(numero_usuario,)
)
if rows:
row = rows[0]
return dict(row)
return None
except Exception as e:
logger.error(f"Erro ao recuperar persona para {numero_usuario}: {e}")
return None
# ================================================================
# CONTEXTOS ISOLADOS
# ================================================================
def get_connection_context(self):
"""
Retorna uma conexão em contexto manager para operações que precisam de cursor.
Uso:
with db.get_connection_context() as conn:
cur = conn.cursor()
cur.execute("INSERT INTO ... VALUES ...")
conn.commit()
"""
class ConnectionContextManager:
def __init__(self, db_instance):
self.db = db_instance
self.conn = None
def __enter__(self):
self.conn = self.db._get_connection()
return self.conn
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
if self.conn:
try:
if exc_type:
self.conn.rollback()
else:
self.conn.commit()
finally:
self.conn.close()
return ConnectionContextManager(self)
def _init_context_isolation_tables(self):
"""Cria tabelas de contexto isolado se não existirem."""
try:
with self._get_connection() as conn:
c = conn.cursor()
c.executescript("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS contextos_isolados (
context_id TEXT PRIMARY KEY,
numero_usuario TEXT NOT NULL,
grupo_id TEXT,
tipo_conversa TEXT DEFAULT 'pv',
estado_emocional TEXT DEFAULT 'neutral',
nivel_intimidade INTEGER DEFAULT 1,
short_memory TEXT DEFAULT '[]',
metadata TEXT DEFAULT '{}',
created_at REAL DEFAULT (strftime('%s', 'now')),
last_interaction REAL DEFAULT (strftime('%s', 'now'))
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_contextos_user ON contextos_isolados(numero_usuario);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_contextos_tipo ON contextos_isolados(tipo_conversa);
""")
conn.commit()
logger.info("Tabela contextos_isolados garantida")
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao criar tabela contextos_isolados: {e}")
def salvar_contexto_isolado(self, context_data: Dict[str, Any]) -> bool:
"""Salva ou atualiza um contexto isolado (upsert)."""
try:
# Garante que a tabela existe
self._init_context_isolation_tables()
with self._get_connection() as conn:
c = conn.cursor()
c.execute("""
INSERT INTO contextos_isolados
(context_id, numero_usuario, grupo_id, tipo_conversa, estado_emocional,
nivel_intimidade, short_memory, metadata, created_at, last_interaction)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
ON CONFLICT(context_id) DO UPDATE SET
estado_emocional = excluded.estado_emocional,
nivel_intimidade = excluded.nivel_intimidade,
short_memory = excluded.short_memory,
metadata = excluded.metadata,
last_interaction = excluded.last_interaction
""", (
context_data.get('context_id'),
context_data.get('numero_usuario'),
context_data.get('grupo_id'),
context_data.get('tipo_conversa', 'pv'),
context_data.get('estado_emocional', 'neutral'),
context_data.get('nivel_intimidade', 1),
json.dumps(context_data.get('short_memory', [])),
json.dumps(context_data.get('metadata', {})),
context_data.get('created_at', time.time()),
context_data.get('last_interaction', time.time()),
))
conn.commit()
return True
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao salvar contexto isolado: {e}")
return False
def recuperar_contexto_isolado(self, context_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""Recupera um contexto isolado pelo context_id."""
try:
# Garante que a tabela existe (Prevenir "no such table")
self._init_context_isolation_tables()
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT * FROM contextos_isolados WHERE context_id = ?",
(context_id,)
)
if rows:
row = dict(rows[0])
# Desserializar campos JSON
try: row['short_memory'] = json.loads(row.get('short_memory', '[]'))
except: row['short_memory'] = []
try: row['metadata'] = json.loads(row.get('metadata', '{}'))
except: row['metadata'] = {}
return row
return None
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao recuperar contexto isolado: {e}")
return None
def deletar_contexto_isolado(self, context_id: str) -> bool:
"""Remove um contexto isolado (safe - verifica tabela primeiro)."""
try:
# Garante que a tabela existe
self._init_context_isolation_tables()
# Verifica se tabela existe
conn = self._get_connection()
c = conn.cursor()
c.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name='contextos_isolados'")
if not c.fetchone():
logger.warning("Tabela contextos_isolados não existe. Pulando delete.")
return True
conn.close()
self._execute_with_retry(
"DELETE FROM contextos_isolados WHERE context_id = ?",
(context_id,), commit=True
)
return True
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao deletar contexto isolado: {e}")
return False
def listar_contextos_usuario(self, numero_usuario: str) -> List[Dict[str, Any]]:
"""Lista todos os contextos de um usuário."""
results = []
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT * FROM contextos_isolados WHERE numero_usuario = ?",
(numero_usuario,)
)
if rows:
for row in rows:
d = dict(row)
try: d['short_memory'] = json.loads(d.get('short_memory', '[]'))
except: d['short_memory'] = []
try: d['metadata'] = json.loads(d.get('metadata', '{}'))
except: d['metadata'] = {}
results.append(d)
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao listar contextos do usuário: {e}")
return results
# ================================================================
# HISTÓRICO POR CONVERSATION ID
# ================================================================
def recuperar_historico(self, usuario: str = "", numero: str = "",
conversation_id: str = "", limite: int = 20) -> List[Dict[str, Any]]:
"""
Recupera histórico de mensagens.
Suporta conversation_id para isolamento de contexto.
"""
# Tenta nova coluna conversation_id primeiro
try:
if conversation_id:
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT usuario, mensagem, resposta, humor, modelo_usado, created_at FROM mensagens "
"WHERE conversation_id = ? ORDER BY id DESC LIMIT ?",
(conversation_id, limite)
)
except Exception:
# Fallback para banco antigo sem conversation_id
rows = []
elif numero:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT usuario, mensagem, resposta, humor, modelo_usado, created_at FROM mensagens "
"WHERE numero = ? ORDER BY id DESC LIMIT ?",
(numero, limite)
)
elif usuario:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT usuario, mensagem, resposta, humor, modelo_usado, created_at FROM mensagens "
"WHERE usuario = ? ORDER BY id DESC LIMIT ?",
(usuario, limite)
)
else:
return []
return [dict(r) for r in (rows or [])][::-1] # Reverte para ordem cronológica
except Exception:
return []
def recuperar_resposta_por_id(self, message_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""Recupera uma resposta já gerada para um message_id (idempotência)."""
if not message_id: return None
try:
# Garante que a coluna existe
with self._get_connection() as conn:
c = conn.cursor()
c.execute("PRAGMA table_info(mensagens)")
if 'message_id' not in [row[1] for row in c.fetchall()]:
return None
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT resposta, modelo_usado, created_at, mensagem FROM mensagens WHERE message_id = ? LIMIT 1",
(message_id,)
)
if rows:
return dict(rows[0])
return None
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao recuperar resposta por id: {e}")
return None
# ✅ DEDUP PERSISTENTE (anti-retry do WhatsApp por 24h)
def is_duplicate_content_hash(self, content_hash: str) -> bool:
"""Verifica se já processamos esta mensagem nas últimas 24h."""
if not content_hash:
return False
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT id FROM dedup_messages WHERE content_hash = ? AND created_at > datetime('now', '-24 hours') LIMIT 1",
(content_hash,)
)
return bool(rows)
except Exception:
return False
def save_content_hash(self, content_hash: str, message_id: str = "", usuario: str = "", numero: str = "") -> bool:
"""Salva hash do conteúdo para dedup futura."""
if not content_hash:
return False
try:
self._execute_with_retry(
"INSERT INTO dedup_messages (content_hash, message_id, usuario, numero) VALUES (?, ?, ?, ?)",
(content_hash, message_id, usuario, numero),
commit=True
)
return True
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao salvar content hash: {e}")
return False
def cleanup_old_dedup(self, hours: int = 24) -> int:
"""Remove registros de dedup mais antigos que N horas."""
try:
with self._get_connection() as conn:
c = conn.cursor()
c.execute("DELETE FROM dedup_messages WHERE created_at < datetime('now', ?)", (f'-{hours} hours',))
deleted = c.rowcount
conn.commit()
if deleted > 0:
logger.info(f"🧹 [DEDUP] {deleted} registros antigos removidos")
return deleted
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao limpar dedup: {e}")
return 0
def registrar_mensagem_conversation_id(self, usuario: str, mensagem: str, resposta: str,
conversation_id: str = "", numero: str = "",
is_reply: bool = False, mensagem_original: str = "",
humor: str = "neutro", modo_resposta: str = "normal",
modelo_usado: str = "desconhecido", **kwargs) -> bool:
"""Registra mensagem com conversation_id para isolamento."""
try:
# Verifica se a coluna conversation_id existe
with self._get_connection() as conn:
c = conn.cursor()
c.execute("PRAGMA table_info(mensagens)")
cols = [row[1] for row in c.fetchall()]
if 'conversation_id' not in cols:
c.execute("ALTER TABLE mensagens ADD COLUMN conversation_id TEXT")
conn.commit()
self._execute_with_retry(
"""INSERT INTO mensagens
(usuario, mensagem, resposta, numero, is_reply, mensagem_original, humor, modo_resposta, modelo_usado, conversation_id, message_id)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
(usuario, mensagem, resposta, numero, is_reply, mensagem_original, humor, modo_resposta, modelo_usado, conversation_id, kwargs.get('message_id')),
commit=True
)
return True
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao registrar mensagem com conversation_id: {e}")
return False
def limpar_contexto_usuario(self, usuario: str = "", numero: str = "") -> bool:
"""Limpa todas as mensagens de um usuário (reset)."""
try:
if numero:
self._execute_with_retry("DELETE FROM mensagens WHERE numero = ?", (numero,), commit=True)
elif usuario:
self._execute_with_retry("DELETE FROM mensagens WHERE usuario = ?", (usuario,), commit=True)
# Limpa também contextos isolados
self._execute_with_retry("DELETE FROM contextos_isolados WHERE numero_usuario = ?", (numero or usuario,), commit=True)
return True
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao limpar contexto: {e}")
return False
# ================================================================
# PERSONA DO USUÁRIO (LTM)
# ================================================================
def recuperar_persona(self, numero_usuario: str) -> Dict[str, Any]:
"""Recupera a persona (personalidade, gostos, etc.) do usuário."""
try:
rows = self._execute_with_retry(
"SELECT personalidade, vicios_linguagem, gostos, desgostos, emocional FROM persona_usuario WHERE numero_usuario = ?",
(numero_usuario,)
)
if rows:
return dict(rows[0])
return {}
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao recuperar persona de {numero_usuario}: {e}")
return {}
def atualizar_persona(self, numero_usuario: str, campos: Dict[str, str]) -> bool:
"""Atualiza ou insere novos traços de persona para o usuário."""
if not campos:
return False
try:
# Garante que as colunas existem (migração rápida se necessário)
with self._get_connection() as conn:
c = conn.cursor()
c.execute("INSERT OR IGNORE INTO persona_usuario (numero_usuario) VALUES (?)", (numero_usuario,))
query_parts = []
params = []
for campo, valor in campos.items():
query_parts.append(f"{campo} = ?")
params.append(valor)
query_parts.append("updated_at = CURRENT_TIMESTAMP")
params.append(numero_usuario)
query = f"UPDATE persona_usuario SET {', '.join(query_parts)} WHERE numero_usuario = ?"
c.execute(query, tuple(params))
conn.commit()
return True
except Exception as e:
logger.warning(f"Erro ao atualizar persona de {numero_usuario}: {e}")
return False
def fazer_checkpoint_hf_sync(self) -> bool:
"""
Executa um backup seguro da base de dados otimizado para o Hugging Face Buckets (hf sync).
Garante integridade total forçando a gravação do WAL e criando um snapshot isolado.
Isso previne qualquer corrupção de dados por conflito entre a nuvem e as
threads concorrentes da Akira.
"""
import shutil
from pathlib import Path
try:
# 1. Força a gravação de todos os dados do WAL para o arquivo DB principal (Truncate)
self._execute_with_retry("PRAGMA wal_checkpoint(TRUNCATE)")
# 2. Configura caminhos
db_path_obj = Path(self.db_path)
# Diretório alvo para o hf sync
cloud_sync_dir = db_path_obj.parent / "cloud_sync"
cloud_sync_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
backup_path = cloud_sync_dir / db_path_obj.name
# 3. Usa a API de Backup Nativa e atômica do próprio sqlite
with self._get_connection() as source:
backup_conn = sqlite3.connect(
str(backup_path),
timeout=30.0,
check_same_thread=False
)
with backup_conn:
source.backup(backup_conn, pages=-1)
backup_conn.close()
logger.info(f"✅ Checkpoint Seguro para HF Buckets concluído em: {backup_path}")
return True
except Exception as e:
logger.error(f"❌ Erro ao criar Checkpoint HF Sync: {e}")
return False
def stm_save_message(self, conversation_id: str, role: str, content: str, timestamp: float = 0, importancia: float = 1.0, emocao: str = 'neutro', reply_info: dict = None, author_name: str = '', token_count: int = 0, numero_usuario: str = '', grupo_id: str = '', tipo_conversa: str = 'pv', recipient: str = '', quoted_author: str = '', is_listen: bool = False, message_id: str = None) -> bool:
try:
if message_id:
self._execute_with_retry("INSERT OR IGNORE INTO stm_messages (conversation_id, numero_usuario, grupo_id, tipo_conversa, role, content, author_name, recipient, quoted_author, is_listen, timestamp, importancia, emocao, reply_info, token_count, message_id) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)", (conversation_id, numero_usuario or '', grupo_id or '', tipo_conversa or 'pv', role, content, author_name or '', recipient or '', quoted_author or '', 1 if is_listen else 0, timestamp or 0, importancia, emocao, json.dumps(reply_info or {}), token_count or 0, message_id), commit=True)
else:
self._execute_with_retry("INSERT INTO stm_messages (conversation_id, numero_usuario, grupo_id, tipo_conversa, role, content, author_name, recipient, quoted_author, is_listen, timestamp, importancia, emocao, reply_info, token_count, message_id) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)", (conversation_id, numero_usuario or '', grupo_id or '', tipo_conversa or 'pv', role, content, author_name or '', recipient or '', quoted_author or '', 1 if is_listen else 0, timestamp or 0, importancia, emocao, json.dumps(reply_info or {}), token_count or 0, message_id), commit=True)
return True
except Exception:
try:
self._execute_with_retry("INSERT INTO stm_messages (conversation_id, numero_usuario, grupo_id, tipo_conversa, role, content, author_name, recipient, quoted_author, is_listen, timestamp, importancia, emocao, reply_info, token_count, message_id) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)", (conversation_id, numero_usuario or '', grupo_id or '', tipo_conversa or 'pv', role, content, author_name or '', recipient or '', quoted_author or '', 1 if is_listen else 0, timestamp or 0, importancia, emocao, json.dumps(reply_info or {}), token_count or 0, message_id), commit=True)
return True
except Exception:
return False
def stm_get_messages(self, conversation_id: str, limit: int = 30):
try:
rows = self._execute_with_retry("SELECT role, content, timestamp, importancia, emocao, reply_info, author_name, token_count, numero_usuario, grupo_id, is_listen, recipient, quoted_author FROM stm_messages WHERE conversation_id = ? ORDER BY timestamp DESC LIMIT ?", (conversation_id, limit))
if not rows:
return []
return [dict(r) for r in rows][::-1]
except Exception:
return []
def stm_get_listen_messages(self, conversation_id: str, limit: int = 30, numero_usuario: str = None):
try:
if numero_usuario:
rows = self._execute_with_retry("SELECT role, content, timestamp, author_name, reply_info, numero_usuario, is_listen, recipient, quoted_author FROM stm_messages WHERE conversation_id = ? AND numero_usuario = ? AND (is_listen = 1 OR reply_info LIKE '%observed_only%') ORDER BY timestamp DESC LIMIT ?", (conversation_id, numero_usuario, limit))
else:
rows = self._execute_with_retry("SELECT role, content, timestamp, author_name, reply_info, numero_usuario, is_listen, recipient, quoted_author FROM stm_messages WHERE conversation_id = ? AND (is_listen = 1 OR reply_info LIKE '%observed_only%') ORDER BY timestamp DESC LIMIT ?", (conversation_id, limit))
if not rows:
return []
return [dict(r) for r in rows][::-1]
except Exception:
return []
def stm_cleanup(self, conversation_id: str = None, max_age_hours: int = 24):
try:
if conversation_id:
self._execute_with_retry("DELETE FROM stm_messages WHERE conversation_id = ? AND created_at < datetime('now', ?)", (conversation_id, f'-{max_age_hours} hours'), commit=True)
else:
self._execute_with_retry("DELETE FROM stm_messages WHERE created_at < datetime('now', ?)", (f'-{max_age_hours} hours',), commit=True)
except Exception:
pass
def check_idempotency(self, message_id: str, context: str = "general") -> bool:
"""
Verifica se um message_id já foi processado recentemente.
Retorna True se for DUPLICADO, False se for NOVO.
"""
if not message_id:
return False
try:
# Tenta inserir na tabela de mensagens. Se falhar por UNIQUE constraint, é duplicado.
# Mas como a tabela mensagens pode ter muitos campos, vamos usar um cache rápido ou
# verificar apenas o message_id.
query = "SELECT id FROM mensagens WHERE message_id = ? LIMIT 1"
res = self._execute_with_retry(query, (message_id,))
return len(res) > 0 if res else False
except Exception:
return False
def get_database(db_path: Optional[str] = None):
"""
Factory function — detecta PostgreSQL automaticamente.
Se DATABASE_URL estiver definido, usa PostgreSQL. Caso contrário, SQLite.
"""
import os
pg_url = os.environ.get('DATABASE_URL', '')
if pg_url:
try:
from .database_pg import DatabasePG
logger.info("🐘 Usando PostgreSQL (DATABASE_URL detectado)")
return DatabasePG(db_path or pg_url)
except ImportError:
logger.warning("⚠️ psycopg2 não instalado — fallback para SQLite")
from . import config
path = db_path or getattr(config, 'DB_PATH', '/kiami/data/kiami.db')
return Database(path)
|