src/analyzer.py

import os
from anthropic import Anthropic
from .prompts import SYSTEM_PROMPT, get_analysis_prompt


class NPAAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.base_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
        self.methodology_path = os.path.join(self.base_dir, 'data', 'methodology.txt')

        api_key = os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY')
        if not api_key:
            raise ValueError("API key not found in environment variables")
        self.anthropic = Anthropic()

        self.methodology = self._load_methodology()
        print(f"Методологія завантажена, розмір: {len(self.methodology)} символів")

    def _load_methodology(self):
        print(f"Спроба читання методології з: {self.methodology_path}")
        try:
            with open(self.methodology_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
                content = file.read()
                content = content.strip()
                if not content:
                    raise ValueError("Файл методології порожній")
                return content
        except FileNotFoundError:
            raise FileNotFoundError(f"Файл методології не знайдено за шляхом: {self.methodology_path}")
        except Exception as e:
            raise Exception(f"Помилка при читанні файлу методології: {str(e)}")

    def analyze_npa(self, npa_text: str) -> str:
        if not npa_text:
            return "Будь ласка, введіть текст НПА для аналізу."

        try:
            response = self.anthropic.messages.create(
                model="claude-3-5-sonnet-latest",
                max_tokens=8000,
                messages=[
                    {
                        "role": "assistant",
                        "content": "Ти - експерт з антикорупційної експертизи нормативно-правових актів."
                    },
                    {
                        "role": "user",
                        "content": get_analysis_prompt(self.methodology, npa_text)
                    }
                ]
            )
            return response.content[0].text  # Витягуємо перший елемент тексту
        except Exception as e:
            return f"Помилка при аналізі: {str(e)}"