Подсказка названия по фотографии

Фото выбрано в форме — приложение показывает его модели и предлагает название
с прочитанными надписями. «Подставить» переносит в поля, «Не надо» прячет.
Само не подставляется, и это принципиально: модели домысливают марки
и артикулы, когда надписей не видно. В замере клипсу для кабеля модель назвала
«конструктором LEGO Technic, 8376, 401 шт.». Запрет на выдумывание в промпте
помог: та же вещь стала «красной щёткой для посуды».

Смотрит gemma3:4b. Выбрана замером на настоящих снимках из базы:
  gemma3:4b     3.5 с, отвечает всегда, надписи читает верно
                («Лампа светодиодная C35, Нейтральный белый, 9 Вт LED, E14»);
  qwen3-vl:8b   11-32 с и часто пустой ответ — это ризонер, ему нужен бюджет
                в 2000+ токенов, и уменьшение картинки не спасает.
Проверялась и гипотеза, что дело в размере снимка: у gemma3 разницы между
1280 и 512 px почти нет, у qwen3-vl время падает с 62 до 41 с, но ответ
всё равно пуст. Картинка всё же уменьшается до 768 px — незачем гонять лишнее.

Генерация тегов чинилась по ходу: на «Стабилизатор 7805 (TO-220)» модель
отвечала массивом объектов с пояснениями, не укладывалась в 256 токенов,
и JSON обрывался на полуслове — теги выходили пустыми. Бюджет поднят до 500,
промпт требует плоский массив строк, а из битого ответа строки теперь
вытаскиваются регуляркой: лучше несколько живых тегов, чем ничего.

Pillow добавлен в зависимости — для уменьшения картинки перед распознаванием.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

.env.example

@@ -14,5 +14,10 @@ OLLAMA_HOST=http://localhost:11434
 #   ollama pull bge-m3
 # HLAMINGO_EMBED_MODEL=bge-m3
 
+# Модель, которая смотрит на фотографии и подсказывает название вещи.
+# Необязательна — пустое значение выключает подсказку:
+#   ollama pull gemma3:4b
+# HLAMINGO_VISION_MODEL=gemma3:4b
+
 # Порт веб-интерфейса.
 # HLAMINGO_PORT=5000

README.md

@@ -18,6 +18,7 @@
 ```
 ollama pull qwen3:8b     разбор фраз и теги
 ollama pull bge-m3       поиск по смыслу
+ollama pull gemma3:4b    подсказка названия по фото (необязательно)
 ```
 
 ### Какую модель выбрать
@@ -102,6 +103,7 @@ start.cmd     запускает сервер и печатает адреса
 | `OLLAMA_HOST` | `http://localhost:11434` | адрес Ollama |
 | `HLAMINGO_CHAT_MODEL` | `qwen3:8b` | разбор фраз и теги |
 | `HLAMINGO_EMBED_MODEL` | `bge-m3` | поиск по смыслу |
+| `HLAMINGO_VISION_MODEL` | `gemma3:4b` | подсказка по фото; пусто — выключено |
 | `HLAMINGO_PORT` | `5000` | порт веб-интерфейса |
 | `HLAMINGO_DATA_DIR` | — | другая папка для данных и `.env`; используется тестами |
 
@@ -175,6 +177,31 @@ start.cmd     запускает сервер и печатает адреса
 
 Модель разбирает фразу за ~1,5 с, места из неё создаются сами.
 
+### Подсказка по фотографии
+
+Когда фото выбрано в форме заведения вещи, приложение показывает его модели
+и предлагает название с прочитанными надписями:
+
+```
+фото коробки лампы  →  «Лампочка LED E14»
+                       надписи: Лампа светодиодная C35, Нейтральный белый, 9 Вт LED, E14
+```
+
+Кнопка **«✓ Подставить»** переносит это в поля, **«Не надо»** прячет.
+Само оно не подставляется, и это принципиально: модели домысливают марки
+и артикулы, когда надписей не видно. В замере клипсу для кабеля модель
+назвала «конструктором LEGO Technic, 8376, 401 шт.». Поэтому — только
+подсказка, решает человек.
+
+Смотрит **`gemma3:4b`** (`HLAMINGO_VISION_MODEL`, 3,3 ГБ). Выбрана замером
+на настоящих снимках: 3,5 с и всегда отвечает, тогда как `qwen3-vl:8b` — 11–32 с
+и часто пустой ответ, потому что это ризонер, которому нужен бюджет
+в 2000+ токенов. Перед отправкой картинка уменьшается до 768 px: снимок
+разворачивается в токены, а для чтения крупных надписей столько не нужно.
+
+Распознавание отключается пустым `HLAMINGO_VISION_MODEL` — тогда блок
+подсказки просто не появляется.
+
 ### Фото
 
 Две кнопки: **«📷 Снять»** открывает камеру, **«🖼»** — готовые снимки в галерее.

hlamingo/app.py

@@ -495,7 +495,12 @@ def api_retag_item(item_id):
         return jsonify({"ok": False,
                         "reply": "Модель недоступна — теги придумывать некому."}), 503
 
+    # Вторая попытка не роскошь: если только что распознавали фото, в памяти
+    # Ollama лежит vision-модель, и первый запрос уходит на её выгрузку
+    # и загрузку текстовой — он может вернуться пустым.
     fresh = brain.aliases(item.get("name"), item.get("note"))
+    if not fresh:
+        fresh = brain.aliases(item.get("name"), item.get("note"))
     if not fresh:
         return jsonify({"ok": False, "reply": "Модель не вернула ни одного тега."})
 
@@ -611,6 +616,57 @@ def _drop_photo_file(filename):
         logger.warning("Не удалось удалить фото %s: %s", filename, e)
 
 
+@app.route("/api/recognize", methods=["POST"])
+def api_recognize():
+    """Что на снимке — подсказка для поля «Предмет».
+
+    Ничего не сохраняет: возвращает предложение, а решает человек. Модели
+    домысливают бренды и артикулы, когда надписей не видно, поэтому запись
+    вслепую сделала бы базу хуже, а не лучше.
+    """
+    upload = request.files.get("photo")
+    if not upload or not upload.filename:
+        return jsonify({"ok": False, "reply": "Файл не пришёл."}), 400
+    if not config.VISION_MODEL:
+        return jsonify({"ok": False, "reply": "Распознавание выключено."}), 503
+    if not ollama.check():
+        return jsonify({"ok": False, "reply": "Модель недоступна."}), 503
+
+    guess = brain.describe_photo(upload.read())
+    if not guess:
+        return jsonify({"ok": False, "reply": "Не смог разобрать, что на фото."})
+
+    reply = "Похоже на «%s»" % guess["name"]
+    if guess.get("text"):
+        reply += ". Надписи: %s" % guess["text"]
+    if not guess.get("sure"):
+        reply += " (не уверен — проверь)"
+    return jsonify({"ok": True, "guess": guess, "reply": reply})
+
+
+@app.route("/api/item/<item_id>/recognize", methods=["POST"])
+def api_recognize_saved(item_id):
+    """То же, но для фотографии, которая уже прикреплена к вещи."""
+    db = store.load()
+    item = db["items"].get(item_id)
+    if not item or not item.get("photo"):
+        return jsonify({"ok": False, "reply": "У этой записи нет фото."}), 404
+    if not config.VISION_MODEL or not ollama.check():
+        return jsonify({"ok": False, "reply": "Модель недоступна."}), 503
+
+    path = PHOTOS_DIR / item["photo"]
+    if not path.exists():
+        return jsonify({"ok": False, "reply": "Файл фотографии не найден."}), 404
+
+    guess = brain.describe_photo(path.read_bytes())
+    if not guess:
+        return jsonify({"ok": False, "reply": "Не смог разобрать, что на фото."})
+    return jsonify({"ok": True, "guess": guess,
+                    "reply": "На фото похоже на «%s»%s" % (
+                        guess["name"],
+                        (". Надписи: " + guess["text"]) if guess.get("text") else "")})
+
+
 @app.route("/api/photo", methods=["DELETE"])
 def api_delete_photo():
     data = request.get_json(silent=True) or {}

hlamingo/brain.py

@@ -71,7 +71,9 @@ note        — уточнение, если есть, иначе null.
 
 ALIAS_SYSTEM = """Ты придумываешь альтернативные названия вещи, чтобы её потом можно было найти.
 
-Верни ТОЛЬКО JSON-массив строк, 3-7 штук, без пояснений.
+Верни ТОЛЬКО плоский JSON-массив СТРОК, 3-7 штук: ["первое","второе","третье"].
+НЕ объекты, НЕ поля type/function/description — только строки. Без пояснений
+до и после массива: любой лишний текст ломает разбор.
 Включай: обиходные названия, синонимы, маркировку и артикулы, расшифровку
 сокращений, а для деталей — что это по функции.
 
@@ -286,6 +288,53 @@ def _split_places(text):
     return parts
 
 
+# ============================================================
+# Подсказка по фотографии
+# ============================================================
+LOOK_PROMPT = (
+    "Посмотри на фото и определи, что это за предмет. Ответь ТОЛЬКО JSON, "
+    "без пояснений:\n"
+    '{"name": "...", "text": "...", "sure": true}\n'
+    "name — как назвал бы вещь человек, который кладёт её в коробку: коротко, "
+    "по-русски, в именительном падеже. Если на упаковке есть марка и параметры "
+    "(мощность, размер, цоколь) — включи их в название.\n"
+    "text — все надписи и маркировка, которые действительно видно на предмете, "
+    "через запятую. Если надписей нет — пустая строка.\n"
+    "sure — true, если предмет узнан уверенно; false, если это догадка.\n"
+    "НЕ ВЫДУМЫВАЙ марки, артикулы и модели, которых не видно на фото: "
+    "лучше общее название («красная щётка»), чем придуманный артикул."
+)
+
+
+def describe_photo(image_bytes):
+    """Что на фотографии: {name, text, sure} или None.
+
+    Это подсказка, а не готовая запись: модели склонны домысливать бренды
+    и артикулы, когда надписей не видно. Проверено на реальных снимках —
+    клипсу для кабеля модель называла «конструктором LEGO Technic 8376».
+    Поэтому результат всегда показывается человеку на подтверждение.
+    """
+    answer = ollama.look(image_bytes, LOOK_PROMPT)
+    if not answer:
+        return None
+
+    data = _extract_json(answer)
+    if not isinstance(data, dict):
+        # Модель ответила прозой — берём первую строку как название.
+        line = _strip_thoughts(answer).strip().splitlines()[0] if answer.strip() else ""
+        line = line.strip(" .;")
+        return {"name": line[:80], "text": "", "sure": False} if line else None
+
+    name = str(data.get("name") or "").strip(" .;")
+    if not name:
+        return None
+    return {
+        "name": name[:80],
+        "text": str(data.get("text") or "").strip()[:300],
+        "sure": bool(data.get("sure", False)),
+    }
+
+
 # ============================================================
 # Синонимы
 # ============================================================
@@ -296,12 +345,33 @@ def aliases(name, note=None, model=None):
         return []
     model = model or config.CHAT_MODEL
     prompt = name + (" (" + note + ")" if note else "")
+    # 500, а не 256: модель может ответить многословно (объектами вместо строк),
+    # и тогда на 256 токенах JSON обрывается на полуслове — разбирать нечего.
     content = ollama.chat(model, [
         {"role": "system", "content": ALIAS_SYSTEM},
         {"role": "user", "content": prompt},
-    ], num_predict=256)
+    ], num_predict=500)
-    data = _extract_json(content, "[", "]") if content else None
+    if not content:
-    return _clean_tags(data, name)
+        return []
+    tags = _clean_tags(_extract_json(content, "[", "]"), name)
+    return tags or _salvage_tags(content, name)
+
+
+_QUOTED_RE = re.compile(r'"([^"\\]{2,60})"')
+_SERVICE_WORDS = {"name", "type", "function", "description", "synonym",
+                  "synonyms", "aliases", "tags", "value", "text"}
+
+
+def _salvage_tags(content, name):
+    """Достаёт теги из оборванного или неверно оформленного ответа.
+
+    Модель иногда не укладывается в лимит, и JSON приходит битым. Строки в нём
+    всё равно есть — вытаскиваем их, отбрасывая имена полей вроде "name".
+    Лучше несколько живых тегов, чем ничего.
+    """
+    text = _strip_thoughts(content or "")
+    found = [m for m in _QUOTED_RE.findall(text) if m.strip().lower() not in _SERVICE_WORDS]
+    return _clean_tags(found, name)
 
 
 def _clean_tags(data, name):

hlamingo/config.py

@@ -152,6 +152,22 @@ OLLAMA_HOST = (os.environ.get("OLLAMA_HOST") or "http://localhost:11434").rstrip
 CHAT_MODEL = os.environ.get("HLAMINGO_CHAT_MODEL") or "qwen3:8b"
 CHAT_MODEL_ALT = "qwen2.5:7b"      # быстрее, но русский хуже
 
+# Модель, которая смотрит на фотографии: подсказывает название вещи и читает
+# надписи с упаковки. Пустая строка — распознавание выключено.
+#
+# gemma3:4b выбрана по замеру на настоящих снимках из базы:
+#   gemma3:4b     3.5 с, отвечает всегда, надписи читает верно («IEK, C35,
+#                 9 Вт LED, E14»), занимает 3.3 ГБ;
+#   qwen3-vl:8b   11-32 с и часто пустой ответ: это ризонер, ему нужен бюджет
+#                 в 2000+ токенов, и даже уменьшение картинки не спасает.
+# Обе выдумывают, когда надписей нет, поэтому результат — только подсказка,
+# которую человек подтверждает.
+VISION_MODEL = os.environ.get("HLAMINGO_VISION_MODEL", "gemma3:4b").strip()
+VISION_BUDGET = 400        # хватает на название и список надписей
+# Картинку перед отправкой уменьшаем: снимок с телефона разворачивается
+# в тысячи токенов, а для чтения крупных надписей столько не нужно.
+VISION_MAX_SIDE = 768
+
 # bge-m3 — многоязычная модель, на русском заметно лучше прежней
 # nomic-embed-text. Замер на одном и том же складе:
 #   nomic-embed-text: «велосипедная камера» набирала мультиметру 0.704, а верный

hlamingo/ollama.py

@@ -4,8 +4,10 @@
 активно развивается, и общий модуль сделал бы hlamingo заложником её рефакторингов.
 """
 
+import io
 import json
 import time
+import base64
 import socket
 import logging
 import urllib.parse
@@ -29,6 +31,11 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 # Поэтому: сначала быстрая проверка TCP (полтора секунды вместо двух минут),
 # а после неудачи — пауза, в течение которой к серверу вообще не ходим.
 # ============================================================
+# Бюджет ответа для моделей, которые всегда размышляют: размышления идут
+# в счёт того же лимита, и обычных 512 токенов им не хватает даже на короткий
+# ответ. Замер на qwen3-vl: при 200 токенах content пуст, при 400 — уже ответ.
+THINKING_BUDGET = 1200
+
 CONNECT_TIMEOUT = 1.5     # столько ждём само соединение
 DOWN_COOLDOWN = 30.0      # столько не тревожим сервер после неудачи
 UP_CACHE = 5.0            # столько верим, что сервер жив, без повторной проверки
@@ -142,12 +149,81 @@ def chat(model, messages, timeout=CHAT_TIMEOUT, num_predict=MAX_OUTPUT_TOKENS,
         with urllib.request.urlopen(req, timeout=timeout) as r:
             resp = json.loads(r.read().decode("utf-8"))
         _mark_up()
-        return (resp.get("message") or {}).get("content", "")
     except Exception as e:
         _mark_down()
         logger.warning("Запрос к модели %s не удался: %s", model, e)
         return None
 
+    message = resp.get("message") or {}
+    content = message.get("content", "")
+
+    # Модели вроде qwen3-vl размышляют всегда, и think=False их не выключает:
+    # весь бюджет уходит в поле thinking, а content остаётся пустым при
+    # done_reason="length". Один раз повторяем с запасом — иначе такая модель
+    # выглядит нерабочей, хотя дело только в лимите.
+    if not content.strip() and message.get("thinking") \
+            and resp.get("done_reason") == "length" and num_predict < THINKING_BUDGET:
+        logger.info("Модель %s ушла в размышления — повторяю с бюджетом %d",
+                    model, THINKING_BUDGET)
+        return chat(model, messages, timeout=timeout,
+                    num_predict=THINKING_BUDGET, think=think)
+    return content
+
+
+def look(image_bytes, prompt, model=None, budget=None, timeout=180):
+    """Показать модели картинку и получить текстовый ответ. None при неудаче.
+
+    Картинка уменьшается перед отправкой: изображение разворачивается в токены,
+    и снимок с телефона стоит их тысячами без пользы для чтения крупных надписей.
+    """
+    model = model or config.VISION_MODEL
+    if not model or not image_bytes or not available():
+        return None
+
+    small = _shrink(image_bytes, config.VISION_MAX_SIDE)
+    payload = {
+        "model": model,
+        "stream": False,
+        "messages": [{"role": "user", "content": prompt,
+                      "images": [base64.b64encode(small).decode("ascii")]}],
+        "options": {"num_predict": budget or config.VISION_BUDGET, "temperature": 0},
+    }
+    req = urllib.request.Request(
+        config.OLLAMA_HOST + "/api/chat",
+        data=json.dumps(payload).encode("utf-8"),
+        headers={"Content-Type": "application/json"},
+    )
+    try:
+        with urllib.request.urlopen(req, timeout=timeout) as r:
+            resp = json.loads(r.read().decode("utf-8"))
+        _mark_up()
+        return ((resp.get("message") or {}).get("content") or "").strip()
+    except Exception as e:
+        _mark_down()
+        logger.warning("Не удалось распознать фото моделью %s: %s", model, e)
+        return None
+
+
+def _shrink(image_bytes, side):
+    """Уменьшает картинку по длинной стороне. Без Pillow отдаёт как есть."""
+    try:
+        from PIL import Image
+    except ImportError:
+        return image_bytes
+    try:
+        img = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
+        img = img.convert("RGB")
+        if max(img.size) > side:
+            ratio = side / float(max(img.size))
+            img = img.resize((max(1, int(img.width * ratio)),
+                              max(1, int(img.height * ratio))), Image.LANCZOS)
+        out = io.BytesIO()
+        img.save(out, format="JPEG", quality=85)
+        return out.getvalue()
+    except Exception as e:
+        logger.warning("Не удалось уменьшить картинку: %s", e)
+        return image_bytes
+
 
 def embed(text, is_query=False):
     """Вектор текста или None. is_query=True для поисковых запросов.

requirements.txt

@@ -1 +1,2 @@
 flask
+pillow

templates/index.html

@@ -209,6 +209,7 @@
       <button class="act ghost small" id="formPhotoClear" style="flex:0 0 26%" hidden>Убрать</button>
     </div>
     <div id="formPhotoPreview" class="photo" hidden></div>
+    <div id="guessBox" class="card" hidden></div>
   </div>
 
   <div class="mt"><button class="act" id="goBtn">Положить</button></div>
@@ -510,11 +511,53 @@ async function takeFormPhoto(input) {
     img.src = URL.createObjectURL(pendingPhoto);
     preview.appendChild(img);
     $('#formPhotoClear').hidden = false;
+    recognizePending();      // фото есть — спросим модель, что на нём
   } catch (e) {
     say('Не смог прочитать это изображение: ' + e);
     clearPendingPhoto();
   }
 }
+
+// Подсказка по фото: показываем, что увидела модель, и даём подставить это
+// в поле названия. Само не подставляется — модель домысливает бренды,
+// когда надписей не видно.
+async function recognizePending() {
+  if (!pendingPhoto) return;
+  const box = $('#guessBox');
+  box.hidden = false;
+  box.innerHTML = '<div class="meta">Смотрю на фото…</div>';
+  try {
+    const fd = new FormData();
+    fd.append('photo', pendingPhoto, 'photo.jpg');
+    const d = await api('/api/recognize', {method: 'POST', body: fd});
+    if (!d.ok) { box.hidden = true; return; }
+
+    const g = d.guess;
+    box.innerHTML = '<div class="meta">На фото похоже на:</div>'
+      + '<h3>' + esc(g.name) + '</h3>'
+      + (g.text ? '<div class="meta">Надписи: ' + esc(g.text) + '</div>' : '')
+      + (g.sure ? '' : '<div class="meta">Модель не уверена — проверьте.</div>');
+
+    const bar = document.createElement('div');
+    bar.className = 'acts';
+    const use = document.createElement('button');
+    use.textContent = '✓ Подставить';
+    use.onclick = () => {
+      $('#itemName').value = g.name;
+      if (g.text && !$('#itemNote').value) $('#itemNote').value = g.text;
+      box.hidden = true;
+      $('#itemName').focus();
+    };
+    const skip = document.createElement('button');
+    skip.textContent = 'Не надо';
+    skip.onclick = () => { box.hidden = true; };
+    bar.appendChild(use);
+    bar.appendChild(skip);
+    box.appendChild(bar);
+  } catch (e) {
+    box.hidden = true;
+  }
+}
 $('#formCamInput').onchange = () => takeFormPhoto($('#formCamInput'));
 $('#formGalInput').onchange = () => takeFormPhoto($('#formGalInput'));
 
@@ -524,6 +567,7 @@ function clearPendingPhoto() {
   $('#formPhotoPreview').hidden = true;
   $('#formPhotoPreview').innerHTML = '';
   $('#formPhotoClear').hidden = true;
+  $('#guessBox').hidden = true;
 }
 
 // Отправляет уже сжатый blob к готовой записи. Возвращает имя файла или null.

tests/test_all.py

@@ -116,13 +116,39 @@ r.check("пустое имя — 400",
 r.check("занятое имя — 400",
         c.open("/api/item/" + item, method="PATCH", json={"name": "лопата"}).status_code == 400)
 
+print("\n== Подсказка по фотографии ==")
+HAS_VISION = bool(config.VISION_MODEL) and HAS_AI and config.VISION_MODEL in ollama.models()
+if HAS_VISION:
+    real = None
+    for candidate in ("31ee37dada70.jpg", "afbaf962ad16.jpg"):
+        path = config.PROJECT_DIR / "static" / "photos" / candidate
+        if path.exists():
+            real = path
+            break
+    if real:
+        d = c.post("/api/recognize", content_type="multipart/form-data",
+                   data={"photo": (io.BytesIO(real.read_bytes()), "p.jpg")}).get_json()
+        r.check("модель что-то увидела", d.get("ok") and d["guess"]["name"], d)
+        r.check("название не пустое и короткое",
+                0 < len(d["guess"]["name"]) <= 80, d["guess"]["name"])
+        print("     предложила: %s" % d["guess"]["name"])
+    else:
+        print("  (реальных фото нет — пропускаю)")
+else:
+    print("  (vision-модель недоступна — пропускаю)")
+r.check("без файла — 400", c.post("/api/recognize", content_type="multipart/form-data",
+                                 data={}).status_code == 400)
+r.check("для записи без фото — 404",
+        c.post("/api/item/нет-такой/recognize").status_code == 404)
+
 print("\n== Пересоздание тегов ==")
 if HAS_AI:
     j("PATCH", "/api/item/" + item, aliases=["мусорный тег"])
     d = c.post("/api/item/" + item + "/retag").get_json()
-    r.check("теги пересозданы", d.get("ok") and d["item"]["aliases"], d)
+    r.check("теги пересозданы", d.get("ok") and d.get("item", {}).get("aliases"), d)
-    r.check("мусорный тег заменён", "мусорный тег" not in d["item"]["aliases"],
+    r.check("мусорный тег заменён",
-            d["item"]["aliases"])
+            "мусорный тег" not in d.get("item", {}).get("aliases", ["мусорный тег"]),
+            d.get("item"))
     d = c.post("/api/item/" + item + "/retag?keep=1").get_json()
     r.check("режим дополнения работает", d.get("ok"), d)
 r.check("retag для несуществующей — 404",