Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 12,319 Bytes
143d94c |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 |
#!/usr/bin/env python3
"""
Скрипт для аналізу збережених логів MAI-DX
"""
import os
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime
from collections import defaultdict
import argparse
def load_all_sessions(log_dir="mai_dx_logs"):
"""Завантажити всі сесії з директорії логів"""
sessions = []
if not os.path.exists(log_dir):
print(f"❌ Директорія {log_dir} не існує")
return sessions
for filename in os.listdir(log_dir):
if filename.endswith('.json') and not filename.endswith('_analytics.json'):
filepath = os.path.join(log_dir, filename)
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
session = json.load(f)
sessions.append(session)
except Exception as e:
print(f"⚠️ Помилка читання {filename}: {e}")
return sessions
def analyze_session(session):
"""Детальний аналіз однієї сесії"""
print(f"\n{'='*60}")
print(f"📋 Аналіз сесії: {session['case_id']}")
print(f"{'='*60}")
print(f"\n📊 Основна інформація:")
print(f" - Назва випадку: {session['case_name']}")
print(f" - Час: {session['timestamp']}")
print(f" - Режим: {session['mode']}")
print(f" - Статус: {session['status']}")
print(f"\n💊 Діагноз:")
print(f" - Фінальний діагноз: {session['diagnosis']}")
print(f" - Впевненість: {session['confidence']}/5.0")
print(f" - Обґрунтування: {session['reasoning'][:100]}...")
print(f"\n💰 Економіка:")
print(f" - Витрачено: ${session['cost']}")
print(f" - Бюджет: ${session['budget']}")
print(f" - Ефективність: {((session['budget'] - session['cost']) / session['budget'] * 100):.1f}%")
print(f"\n⏱️ Продуктивність:")
print(f" - Тривалість: {session['duration']:.1f} секунд")
print(f" - Ітерацій: {session['iterations']}")
# Аналіз розмов
conversations = session.get('conversations', [])
if conversations:
print(f"\n💬 Аналіз розмов:")
print(f" - Всього раундів: {len(conversations)}")
# Підрахунок активності агентів
agent_activity = defaultdict(int)
message_types = defaultdict(int)
total_messages = 0
for conv in conversations:
for msg in conv.get('messages', []):
agent_activity[msg['agent_name']] += 1
message_types[msg['message_type']] += 1
total_messages += 1
print(f" - Всього повідомлень: {total_messages}")
print(f"\n 🤖 Активність агентів:")
for agent, count in sorted(agent_activity.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
print(f" - {agent}: {count} повідомлень ({count/total_messages*100:.1f}%)")
print(f"\n 📝 Типи повідомлень:")
for msg_type, count in sorted(message_types.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
print(f" - {msg_type}: {count} ({count/total_messages*100:.1f}%)")
# Деталі раундів
print(f"\n 🔄 Деталі раундів:")
for i, conv in enumerate(conversations):
msgs = len(conv.get('messages', []))
cost = conv.get('cost_incurred', 0)
decision = conv.get('decision', 'N/A')
print(f" Раунд {i+1}: {msgs} повідомлень, ${cost:.2f}, Рішення: {decision}")
def generate_summary_report(sessions, output_file="mai_dx_summary_report.html"):
"""Генерація зведеного HTML звіту по всіх сесіях"""
if not sessions:
print("❌ Немає сесій для аналізу")
return
html_content = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>MAI-DX Summary Report</title>
<style>
body { font-family: Arial, sans-serif; margin: 20px; background: #f5f5f5; }
.container { max-width: 1200px; margin: 0 auto; background: white; padding: 30px; border-radius: 10px; box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1); }
h1 { color: #333; text-align: center; }
.summary { background: #e8f4f8; padding: 20px; border-radius: 8px; margin: 20px 0; }
.metric { display: inline-block; margin: 10px 20px; }
.metric-value { font-size: 24px; font-weight: bold; color: #007bff; }
.metric-label { color: #666; }
table { width: 100%; border-collapse: collapse; margin: 20px 0; }
th { background: #007bff; color: white; padding: 12px; text-align: left; }
td { padding: 10px; border-bottom: 1px solid #ddd; }
tr:hover { background: #f5f5f5; }
.success { color: #28a745; }
.warning { color: #ffc107; }
.danger { color: #dc3545; }
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>🏥 MAI-DX Summary Report</h1>
"""
# Загальна статистика
total_sessions = len(sessions)
avg_accuracy = sum(s['confidence'] for s in sessions) / total_sessions
avg_cost = sum(s['cost'] for s in sessions) / total_sessions
avg_duration = sum(s['duration'] for s in sessions) / total_sessions
success_rate = sum(1 for s in sessions if s['confidence'] >= 3.0) / total_sessions * 100
html_content += f"""
<div class="summary">
<h2>📊 Загальна статистика</h2>
<div class="metric">
<div class="metric-value">{total_sessions}</div>
<div class="metric-label">Всього сесій</div>
</div>
<div class="metric">
<div class="metric-value">{avg_accuracy:.2f}/5.0</div>
<div class="metric-label">Середня точність</div>
</div>
<div class="metric">
<div class="metric-value">${avg_cost:.2f}</div>
<div class="metric-label">Середня вартість</div>
</div>
<div class="metric">
<div class="metric-value">{avg_duration:.1f}с</div>
<div class="metric-label">Середній час</div>
</div>
<div class="metric">
<div class="metric-value">{success_rate:.1f}%</div>
<div class="metric-label">Успішність</div>
</div>
</div>
<h2>📋 Детальна таблиця сесій</h2>
<table>
<thead>
<tr>
<th>ID сесії</th>
<th>Час</th>
<th>Випадок</th>
<th>Діагноз</th>
<th>Точність</th>
<th>Вартість</th>
<th>Час</th>
<th>Статус</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
"""
# Сортуємо сесії за часом
sorted_sessions = sorted(sessions, key=lambda x: x['timestamp'], reverse=True)
for session in sorted_sessions:
status_class = 'success' if session['confidence'] >= 3.0 else 'warning'
html_content += f"""
<tr>
<td>{session['case_id']}</td>
<td>{session['timestamp'][:19]}</td>
<td>{session['case_name']}</td>
<td>{session['diagnosis']}</td>
<td class="{status_class}">{session['confidence']:.1f}/5.0</td>
<td>${session['cost']:.2f}</td>
<td>{session['duration']:.1f}с</td>
<td>{session['status']}</td>
</tr>
"""
html_content += """
</tbody>
</table>
<p style="text-align: center; color: #666; margin-top: 30px;">
Згенеровано: """ + datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") + """
</p>
</div>
</body>
</html>
"""
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(html_content)
print(f"\n✅ Зведений звіт збережено: {output_file}")
def export_to_csv(sessions, output_file="mai_dx_sessions.csv"):
"""Експорт сесій в CSV"""
if not sessions:
print("❌ Немає сесій для експорту")
return
# Створюємо DataFrame
data = []
for session in sessions:
# Підраховуємо агентів та повідомлення
total_messages = 0
unique_agents = set()
for conv in session.get('conversations', []):
for msg in conv.get('messages', []):
total_messages += 1
unique_agents.add(msg['agent_name'])
data.append({
'case_id': session['case_id'],
'timestamp': session['timestamp'],
'case_name': session['case_name'],
'mode': session['mode'],
'diagnosis': session['diagnosis'],
'confidence': session['confidence'],
'cost': session['cost'],
'budget': session['budget'],
'duration': session['duration'],
'iterations': session['iterations'],
'status': session['status'],
'total_messages': total_messages,
'unique_agents': len(unique_agents)
})
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv(output_file, index=False, encoding='utf-8')
print(f"✅ Дані експортовано в CSV: {output_file}")
print(f" Всього записів: {len(df)}")
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description='Аналіз логів MAI-DX')
parser.add_argument('--dir', default='mai_dx_logs', help='Директорія з логами')
parser.add_argument('--case', help='ID конкретної сесії для детального аналізу')
parser.add_argument('--export-csv', action='store_true', help='Експортувати в CSV')
parser.add_argument('--summary', action='store_true', help='Створити зведений HTML звіт')
args = parser.parse_args()
print("🔬 Аналіз логів MAI-DX")
print("=" * 60)
# Завантажуємо сесії
sessions = load_all_sessions(args.dir)
print(f"📁 Знайдено {len(sessions)} сесій в {args.dir}")
if args.case:
# Аналіз конкретної сесії
session = next((s for s in sessions if s['case_id'] == args.case), None)
if session:
analyze_session(session)
else:
print(f"❌ Сесія {args.case} не знайдена")
elif args.export_csv:
# Експорт в CSV
export_to_csv(sessions)
elif args.summary:
# Створення зведеного звіту
generate_summary_report(sessions)
else:
# Загальна статистика
if sessions:
print(f"\n📊 Загальна статистика:")
print(f" - Середня точність: {sum(s['confidence'] for s in sessions) / len(sessions):.2f}/5.0")
print(f" - Середня вартість: ${sum(s['cost'] for s in sessions) / len(sessions):.2f}")
print(f" - Середній час: {sum(s['duration'] for s in sessions) / len(sessions):.1f} секунд")
print(f"\n💡 Для детального аналізу використовуйте:")
print(f" python {__file__} --case <case_id>")
print(f" python {__file__} --export-csv")
print(f" python {__file__} --summary")
if __name__ == "__main__":
main() |