fix(core): propagate draft_id and platform across Slack UI, fix RAG loop, and add markdown backup

Details:
- Removed hardcoded 'telegram' and 'temp_id' in Slack interactions.
- Passed UUID draft_id through Slack buttons and modals to maintain state.
- Fixed NameError in view_submission for platform variable.
- Added Makefile for simplified Taskiq worker startup.
- Implemented Markdown file backup for published posts in vectorize_post task.

Author: PyDevDeep

Makefile

@@ -1,4 +1,7 @@
-.PHONY: worker
+.PHONY: worker api
 
 worker:
-	poetry run taskiq worker backend.workers.broker:broker backend.workers.tasks
+	poetry run taskiq worker backend.workers.broker:broker backend.workers.tasks
+
+api:
+	poetry run uvicorn backend.api.main:app --host 127.0.0.1 --port 8001 --reload

backend/api/routes/feedback.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import json
+import uuid
 
 import httpx
 import structlog
@@ -71,7 +72,10 @@ async def slack_interactions(request: Request):
         action = payload.get("actions", [])[0]
         action_id = action.get("action_id")
         response_url = payload.get("response_url")
-
+        action_value = action.get("value", "temp_id|telegram")
+        value_parts = action_value.split("|")
+        draft_id = value_parts[0]
+        platform = value_parts[1] if len(value_parts) > 1 else "telegram"
         # --- ГРУПА 1: Дії, що відкривають модалки (response_url НЕ потрібен) ---
         if action_id == "action_open_upload_modal":
             modal_view = build_upload_modal()
@@ -116,7 +120,7 @@ async def slack_interactions(request: Request):
             async with httpx.AsyncClient() as client:
                 if action_id == "action_publish_draft":
                     await publish_post_task.kiq(
-                        post_id="temp_id", platform="telegram", content=draft_text
+                        post_id=draft_id, platform=platform, content=draft_text
                     )
                     await client.post(
                         response_url,
@@ -137,7 +141,10 @@ async def slack_interactions(request: Request):
 
                 elif action_id == "action_edit_draft":
                     modal_view = build_approval_modal(
-                        topic=topic, draft=draft_text, platform="telegram"
+                        topic=topic,
+                        draft=draft_text,
+                        platform=platform,
+                        draft_id=draft_id,
                     )
                     await client.post(
                         "https://slack.com/api/views.open",
@@ -149,9 +156,10 @@ async def slack_interactions(request: Request):
                     channel_id = str(payload.get("channel", {}).get("id", ""))
                     await generate_draft_task.kiq(  # type: ignore[call-overload]
                         topic=topic,
-                        platform="telegram",
+                        platform=platform,
                         user_id=user_id,
                         channel_id=channel_id,
+                        draft_id=draft_id,
                     )
                     await client.post(
                         response_url,
@@ -191,9 +199,13 @@ async def slack_interactions(request: Request):
                 platform=platform,
             )
 
-            # Запускаємо генерацію
+            new_draft_id = str(uuid.uuid4())  # ГЕНЕРУЄМО УНІКАЛЬНИЙ ID
             await generate_draft_task.kiq(  # type: ignore[call-overload]
-                topic=topic, platform=platform, user_id=user_id, channel_id=channel_id
+                topic=topic,
+                platform=platform,
+                user_id=user_id,
+                channel_id=channel_id,
+                draft_id=new_draft_id,
             )
 
             # Відправляємо підтвердження в канал
@@ -232,8 +244,13 @@ async def slack_interactions(request: Request):
             logger.info(
                 "slack_edit_modal_submitted", user_id=user_id, platform=platform
             )
+            metadata_parts = view.get("private_metadata", "").split("|")
+            draft_id = (
+                metadata_parts[1] if len(metadata_parts) > 1 else "temp_id"
+            )  # ВИТЯГУЄМО З МЕТАДАНИХ
+
             await publish_post_task.kiq(
-                post_id="temp_id", platform=platform, content=draft_content
+                post_id=draft_id, platform=platform, content=draft_content
             )
 
             return Response(

backend/workers/callbacks.py

@@ -43,7 +43,7 @@ async def _send_slack_message(payload: dict[str, Any]) -> None:
 
 
 async def notify_slack_on_complete(
-    user_id: str, channel_id: str, draft: str, topic: str
+    user_id: str, channel_id: str, draft: str, topic: str, draft_id: str
 ) -> None:
     logger.info(
         "sending_slack_completion_notification", user_id=user_id, channel_id=channel_id
@@ -52,7 +52,9 @@ async def notify_slack_on_complete(
     payload = {
         "channel": channel_id,
         "text": SLACK_UI["draft_ready_fallback"].format(topic=topic),
-        "blocks": build_draft_card(topic=topic, draft=draft, user_id=user_id),
+        "blocks": build_draft_card(
+            topic=topic, draft=draft, user_id=user_id, draft_id=draft_id
+        ),
     }
     await _send_slack_message(payload)
 

backend/workers/tasks/generate_draft.py

@@ -4,22 +4,21 @@
 from taskiq import TaskiqDepends
 
 from backend.services.content_generator import ContentGenerator, JudgeFailedError
-from backend.workers.broker import broker
 from backend.workers.callbacks import notify_slack_on_complete, notify_slack_on_failure
 from backend.workers.dependencies import get_content_generator
 
 logger = structlog.get_logger()
 
 
 # Збільшено timeout до 180 секунд через наявність циклу LLM-as-a-Judge та Retries
-@broker.task(task_name="generate_medical_draft", timeout=180)
 async def generate_draft_task(
     topic: str,
     platform: str,
     generator: Annotated[ContentGenerator, TaskiqDepends(get_content_generator)],
     source_url: str | None = None,
     user_id: str | None = None,
     channel_id: str | None = None,
+    draft_id: str = "temp_id",
 ) -> str:
     """
     Фонова задача для генерації медичного контенту.
@@ -45,7 +44,11 @@ async def generate_draft_task(
         # ДОДАНО: Відправка готового результату у Slack
         if user_id and channel_id:
             await notify_slack_on_complete(
-                user_id=user_id, channel_id=channel_id, draft=result, topic=topic
+                user_id=user_id,
+                channel_id=channel_id,
+                draft=result,
+                topic=topic,
+                draft_id=draft_id,
             )
 
         return result

backend/workers/tasks/vectorize_post.py

@@ -1,3 +1,5 @@
+from pathlib import Path
+
 import structlog
 from llama_index.core import Document, StorageContext, VectorStoreIndex
 from llama_index.core.settings import Settings
@@ -23,7 +25,9 @@
 )
 
 # Налаштовуємо глобальну модель для векторизації
-embed_model = OpenAIEmbedding(model=settings.OPENAI_MODEL_EMBEDDING, api_key=openai_key)
+embed_model = OpenAIEmbedding(
+    model=settings.OPENAI_MODEL_EMBEDDING, dimensions=768, api_key=openai_key
+)
 Settings.embed_model = embed_model
 
 
@@ -35,17 +39,25 @@ async def vectorize_published_post_task(content: str, platform: str) -> None:
     logger.info("vectorization_started", platform=platform)
 
     try:
-        # 1. Підключаємось до Qdrant
+        # --- 1. ЗБЕРЕЖЕННЯ У MARKDOWN (Резервна копія) ---
+        md_file_path = Path("knowledge_base/doctor_style/posts/doctor_style_posts.md")
+        md_file_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+        # Додаємо пост у кінець файлу з роздільником
+        with md_file_path.open("a", encoding="utf-8") as f:
+            f.write(f"\n\n---\n\n{content.strip()}")
+
+        logger.info("markdown_backup_success", file_path=str(md_file_path))
+
+        # --- 2. ВЕКТОРИЗАЦІЯ В QDRANT ---
         qdrant_url = getattr(settings, "QDRANT_URL", "http://127.0.0.1:6333")
         aclient = AsyncQdrantClient(url=qdrant_url)
 
-        # Передаємо AsyncQdrantClient в параметр aclient
         vector_store = QdrantVectorStore(
             aclient=aclient, collection_name="doctor_style"
         )
         storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)
 
-        # 2. Створюємо документ із метаданими
         doc = Document(
             text=content,
             metadata={
@@ -55,16 +67,10 @@ async def vectorize_published_post_task(content: str, platform: str) -> None:
             },
         )
 
-        # 3. Векторизуємо та зберігаємо у БД асинхронно
-        # Якщо колекції немає, QdrantVectorStore створит її під капотом
-        # коли ми будемо використовувати aclient
-
-        # Створюємо порожній індекс, прив'язаний до Qdrant
         index = VectorStoreIndex.from_vector_store(  # type: ignore[reportUnknownMemberType]
             vector_store=vector_store, storage_context=storage_context
         )
 
-        # Вставляємо документ асинхронно
         await index.ainsert(doc)
 
         logger.info("vectorization_success", platform=platform)

slack_app/utils/block_builder.py

@@ -3,7 +3,9 @@
 from backend.config.lexicon import SLACK_UI
 
 
-def build_draft_card(topic: str, draft: str, user_id: str) -> list[dict[str, Any]]:
+def build_draft_card(
+    topic: str, draft: str, user_id: str, draft_id: str
+) -> list[dict[str, Any]]:
     """Генерує картку чернетки з кнопками дій."""
     return [
         {
@@ -39,7 +41,7 @@ def build_draft_card(topic: str, draft: str, user_id: str) -> list[dict[str, Any
                         "emoji": True,
                     },
                     "style": "primary",
-                    "value": "publish",
+                    "value": draft_id,
                     "action_id": "action_publish_draft",
                 },
                 {
@@ -49,7 +51,7 @@ def build_draft_card(topic: str, draft: str, user_id: str) -> list[dict[str, Any
                         "text": SLACK_UI["btn_edit"],
                         "emoji": True,
                     },
-                    "value": "edit",
+                    "value": draft_id,
                     "action_id": "action_edit_draft",
                 },
                 {
@@ -79,13 +81,12 @@ def build_draft_card(topic: str, draft: str, user_id: str) -> list[dict[str, Any
 
 
 def build_approval_modal(
-    topic: str, draft: str, platform: str = "telegram"
+    topic: str, draft: str, platform: str = "telegram", draft_id: str = "unknown"
 ) -> dict[str, Any]:
-    """Генерує модальне вікно для редагування тексту перед публікацією."""
     return {
         "type": "modal",
         "callback_id": "modal_edit_draft",
-        "private_metadata": topic,  # Зберігаємо тему для контексту
+        "private_metadata": f"{topic}|{draft_id}",
         "title": {"type": "plain_text", "text": SLACK_UI["modal_title"], "emoji": True},
         "submit": {
             "type": "plain_text",