fix(legal): NotebookLM priority query, fix model name to gemini-2.5-flash fallback

services/ai_legal_engine.py

@@ -23,7 +23,7 @@ class AILegalEngine:
         self.api_key = raw_key.strip("\"'") if raw_key else ""
         self.client = None
         self.model_name = "gemini-2.5-flash"
-        self.deep_model_name = "gemini-2.5-pro"
+        self.deep_model_name = "gemini-2.5-flash"
         self._init_sdk_client()
 
     def _init_sdk_client(self):
@@ -111,8 +111,60 @@ class AILegalEngine:
                 data = await resp.json()
                 return data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
 
+    async def query_notebooklm(self, prompt: str) -> dict:
+        """Прямой запрос к блокноту NotebookLM «Разбор ответов строго по ЖК РФ»."""
+        notebook_id = os.getenv("NOTEBOOKLM_ID", "00ed7d92-1ab2-4159-ac72-1d0c4be21377")
+        nlm_bins = ["/home/matrixhasyou/.local/bin/nlm", "/usr/local/bin/nlm", "nlm"]
+        nlm_bin = next((b for b in nlm_bins if os.path.exists(b)), "nlm")
+
+        cmd = [
+            nlm_bin, "query", "notebook",
+            notebook_id,
+            prompt
+        ]
+        env = os.environ.copy()
+        env["SSL_CERT_FILE"] = "/etc/ssl/certs/ca-certificates.crt"
+
+        try:
+            proc = await asyncio.create_subprocess_exec(
+                *cmd,
+                stdout=asyncio.subprocess.PIPE,
+                stderr=asyncio.subprocess.PIPE,
+                env=env
+            )
+            stdout, stderr = await proc.communicate()
+            out_str = stdout.decode('utf-8', errors='ignore').strip()
+            err_str = stderr.decode('utf-8', errors='ignore').strip()
+
+            if proc.returncode == 0 and out_str and "Authentication Error" not in out_str and "ConnectError" not in out_str:
+                # Очистка предупреждений об апдейте nlm
+                if "Update available:" in out_str:
+                    out_str = out_str.split("Update available:")[0].strip()
+                return {"success": True, "text": out_str, "source": "notebooklm"}
+            else:
+                return {"success": False, "error": err_str or out_str, "source": "notebooklm"}
+        except Exception as e:
+            return {"success": False, "error": str(e), "source": "notebooklm"}
+
     async def query(self, prompt: str, role: str = "resident", audio_path: str = None) -> dict:
-        """Основной метод запроса к юридическому ядру."""
+        """Основной метод запроса: NotebookLM (первый приоритет) -> Gemini (fallback)."""
+        start_time = datetime.now()
+
+        # Если вопрос от Админа и нет аудио — пробуем NotebookLM в первую очередь!
+        if role in ("admin", "lawyer") and not audio_path and prompt:
+            nlm_res = await self.query_notebooklm(prompt)
+            if nlm_res.get("success"):
+                latency = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
+                return {
+                    "success": True,
+                    "text": nlm_res["text"],
+                    "answer": nlm_res["text"],
+                    "role": role,
+                    "latency_sec": round(latency, 2),
+                    "model": "NotebookLM: Разбор ответов строго по ЖК РФ"
+                }
+
+        # Резервный контур через Gemini API (если сессия блокнота требует продления или жилец)
         if not self.api_key:
             return {
                 "success": False,
@@ -121,17 +173,15 @@ class AILegalEngine:
                 "latency_sec": 0.0
             }
 
-        start_time = datetime.now()
         system_instruction = (
             "Ты — интеллектуальный юридический щит 10-подъездного многоквартирного дома по адресу: г. Ульяновск, пр-кт Ленинского Комсомола, д. 37 (МКД ЛенКом 37).\n"
             "Дом ведет системную юридическую защиту прав собственников против нарушений управляющей компании, бездействия надзорных органов и фальсификаций.\n"
             f"{self.get_role_instructions(role)}"
         )
 
-        model_to_use = self.deep_model_name if role in ("lawyer", "admin") else self.model_name
+        model_to_use = self.model_name
 
         try:
-            # Используем прямой REST (наивысшая надежность без конфликтов библиотек)
             reply_text = await self._query_rest_api(
                 prompt=prompt,
                 system_instruction=system_instruction,
@@ -140,6 +190,12 @@ class AILegalEngine:
             )
 
             latency = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
+            
+            # Если для админа не сработал блокнот, честно добавляем статус
+            if role == "admin" and not audio_path:
+                prefix = "📚 <b>[Источник: База законов РФ / Резервный шлюз Gemini]</b>\n<i>(Сессия NotebookLM требует обновления куков)</i>\n\n"
+                reply_text = prefix + reply_text
+
             return {
                 "success": True,
                 "text": reply_text.strip(),