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ai_engine.rs

1//! Local AI Engine abstraction for AVL Console
2//!
3//! This module introduces an internal AI backend architecture that allows
4//! the console to run without depending on external SaaS LLM providers.
5//! For now we provide a lightweight, deterministic stub implementation
6//! (`LocalAIDummyBackend`) that can be incrementally replaced by a real
7//! inference pipeline (e.g. using candle, ggml, llama.cpp FFI, or a custom
8//! Rust transformer implementation).
9//!
10//! Design Goals:
11//! - Pluggable backends (pattern based vs local model vs remote API)
12//! - Non-blocking async generation interface
13//! - Streaming support readiness (returning a `Stream` of tokens in future)
14//! - Deterministic fallback when model not loaded
15//!
16//! Roadmap for real local model integration:
17//! 1. Weight loader for GGUF / safetensors
18//! 2. Tokenizer integration (existing avila-tokenizer crate)
19//! 3. Quantized matrix ops via avx-gpu / avila-linalg crates
20//! 4. KV cache management per session
21//! 5. Streaming SSE endpoint
22//! 6. Persistence of fine-tune deltas
23
24use std::sync::Arc;
25
26/// Enumeration of backend kinds the assistant can use.
27#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
28pub enum AIBackendKind {
29    /// Existing pattern matching heuristics only.
30    Pattern,
31    /// Local LLM model (stub for now).
32    Local,
33}
34
35impl Default for AIBackendKind {
36    fn default() -> Self { Self::Pattern }
37}
38
39/// Result of an AI generation call.
40#[derive(Debug, Clone)]
41pub struct AIResult {
42    pub text: String,
43    pub explanation: Option<String>,
44    pub tips: Option<Vec<String>>,
45    pub sql: Option<String>,
46}
47
48/// Trait every backend must implement.
49pub trait AIBackend: Send + Sync {
50    fn generate(&self, prompt: &str) -> AIResult;
51}
52
53/// Dummy local backend. Deterministic and fast.
54pub struct LocalAIDummyBackend;
55
56impl LocalAIDummyBackend {
57    pub fn new() -> Arc<Self> { Arc::new(Self) }
58}
59
60impl AIBackend for LocalAIDummyBackend {
61    fn generate(&self, prompt: &str) -> AIResult {
62        // Very naive heuristic: produce pseudo-SQL if words like SELECT / FROM appear
63        let lower = prompt.to_lowercase();
64        if lower.contains("schema") {
65            return AIResult {
66                text: "📘 Local AI: Posso ajudar descrevendo seu schema. Liste tabelas ou campos específicos para detalhes.".to_string(),
67                explanation: Some("Este é um backend local stub. Para descrição de schema real iremos consultar metadados do AvilaDB.".to_string()),
68                tips: Some(vec![
69                    "Use 'listar tabelas' ou 'detalhar tabela <nome>'".to_string(),
70                    "Integre metadados em cache para baixa latência".to_string(),
71                ]),
72                sql: None,
73            };
74        }
75        if lower.contains("crie") && lower.contains("tabela") {
76            return AIResult {
77                text: "🛠️ Local AI: Gerando proposta de DDL para a tabela solicitada.".to_string(),
78                explanation: Some("Geração de DDL básica baseada em palavras-chave. Ajuste tipos conforme necessidade.".to_string()),
79                tips: Some(vec!["Adicione índices para colunas de filtro".to_string(), "Evite muitos campos NULL".to_string()]),
80                sql: Some("CREATE TABLE exemplo (
81    id UUID PRIMARY KEY,
82    nome TEXT NOT NULL,
83    criado_em TIMESTAMP DEFAULT NOW()
84);".to_string()),
85            };
86        }
87        AIResult {
88            text: "🤖 Local AI stub: modelo local ainda não treinado para esta solicitação. Forneça mais contexto ou habilite o backend de padrão (pattern).".to_string(),
89            explanation: Some("Backend local está em modo placeholder. Próximas versões incluirão carregamento de pesos e geração token por token.".to_string()),
90            tips: Some(vec![
91                "Defina objetivo claro: ex. 'Gerar SQL para vendas por mês'".to_string(),
92                "Inclua entidades e filtros explícitos".to_string(),
93            ]),
94            sql: None,
95        }
96    }
97}
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