> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs2.speech.palatine.ru/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Суммаризация встреч и текстов

Palatine AI Service превращает длинные записи встреч или подготовленные тексты в короткие конспекты.
Можно выбрать готовый сценарий `meeting_summary` или передать свой `prompt`, чтобы управлять стилем и структурой ответа.

<Steps>
  <Step title="Отправка данных">POST /summarize\_file или /summarize\_text</Step>
  <Step title="Получение task_id">API вернёт task\_id для отслеживания</Step>
  <Step title="Polling статуса">GET /task\_status/{task_id} — опрашивайте до получения результата</Step>
  <Step title="Завершение">POST /task\_done/{task_id} — освободите ресурсы</Step>
</Steps>

<Tip>
  Параметр `thinking` включает расширенный reasoning перед выдачей ответа (по умолчанию выключен). Даёт более качественный результат, но занимает больше времени.
</Tip>

***

### Суммаризация через polling API

<Note>
  Все запросы требуют авторизации через токен в заголовке: `Authorization: Bearer <ваш_токен>`
</Note>

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Загрузка файла (аудио/видео)">
    Отправьте медиафайл на эндпоинт `POST /ai_service/summarize_file`.

    <Tabs>
      <Tab title="Python">
        ```python theme={null}
        import requests

        API_URL = "https://api.palatine.ru/api/v1/ai_service/summarize_file"
        TOKEN = "<YOUR_TOKEN>"
        headers = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"}

        # Готовый сценарий meeting_summary
        params = {
            "task": "meeting_summary",
            "thinking": False
        }

        # Или пользовательский промпт
        # params = {
        #     "task": "user_prompt",
        #     "prompt": "Кратко перескажи основные решения",
        #     "thinking": False
        # }

        files = {"file": open("meeting.mp3", "rb")}
        response = requests.post(API_URL, headers=headers, params=params, files=files)
        print(response.json())
        ```
      </Tab>

      <Tab title="cURL">
        ```bash theme={null}
        curl -X POST "https://api.palatine.ru/api/v1/ai_service/summarize_file?task=meeting_summary&thinking=false" \
          -H "Authorization: Bearer <YOUR_TOKEN>" \
          -F "file=@meeting.mp3"
        ```
      </Tab>
    </Tabs>

    Пример ответа:

    ```json theme={null}
    {
      "status": "scheduled",
      "task_id": "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX"
    }
    ```
  </Accordion>

  <Accordion title="Суммаризация текста">
    Если расшифровка уже есть, можно отправить чистый текст на `POST /ai_service/summarize_text`.

    <Tabs>
      <Tab title="Python">
        ```python theme={null}
        import requests

        API_URL = "https://api.palatine.ru/api/v1/ai_service/summarize_text"
        TOKEN = "<YOUR_TOKEN>"
        headers = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"}
        params = {"task": "user_prompt", "prompt": "Выдели риски и договоренности"}

        response = requests.post(
            API_URL,
            headers=headers,
            params=params,
            json={"text": "Протокол встречи ..."}
        )
        print(response.json())
        ```
      </Tab>

      <Tab title="cURL">
        ```bash theme={null}
        curl -X POST "https://api.palatine.ru/api/v1/ai_service/summarize_text?task=user_prompt&prompt=Выдели%20риски" \
          -H "Authorization: Bearer <YOUR_TOKEN>" \
          -H "Content-Type: application/json" \
          -d '{"text": "Протокол встречи ..."}'
        ```
      </Tab>
    </Tabs>
  </Accordion>

  <Accordion title="Проверка статуса задачи">
    Получите статус и результат асинхронной задачи.

    <Tabs>
      <Tab title="Python">
        ```python theme={null}
        import requests

        task_id = "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX"
        API_URL = f"https://api.palatine.ru/api/v1/ai_service/task_status/{task_id}"
        headers = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"}

        response = requests.get(API_URL, headers=headers)
        print(response.json())
        ```
      </Tab>

      <Tab title="cURL">
        ```bash theme={null}
        curl "https://api.palatine.ru/api/v1/ai_service/task_status/{task_id}" \
          -H "Authorization: Bearer <YOUR_TOKEN>"
        ```
      </Tab>
    </Tabs>

    **Статусы задачи:**

    * `success` — задача выполнена успешно
    * `pending` — задача ещё в процессе выполнения
    * `error` — при выполнении задачи произошла ошибка

    Пример успешного ответа (для `meeting_summary`):

    ```json theme={null}
    {
      "id": "d1cc9f25-9a8d-4a35-9f80-7f9c6e94a111",
      "created_at": "2025-02-11T12:04:01.123456Z",
      "data": {
        "meeting_title": "Синхронизация маркетинга и продаж",
        "meeting_goals": [
          {"content": "Выравнять воронку лидов на март"},
          {"content": "Определить план активаций"}
        ],
        "established_facts": [
          {"content": "Текущая конверсия воронки 12%"}
        ],
        "existing_problems": [
          {"content": "Низкая скорость обработки заявок"}
        ],
        "decisions_made": [
          {"content": "Старт пилота с обновленным оффером 15 марта"}
        ],
        "tasks_to_execute": [
          {"content": "Продажи: подготовить скрипты до 12 марта"},
          {"content": "Маркетинг: запустить кампанию в соцсетях"}
        ],
        "open_questions": [
          {"content": "Подтвердить бюджет на digital-каналы"}
        ],
        "qa_items": [
          {"question": "Какой KPI по лидам?", "answer": "200 квалифицированных лидов за месяц"}
        ]
      },
      "status": "success",
      "error": null
    }
    ```

    <Tip>
      При `task=user_prompt` поле `data` содержит объект с полем `content` — ответ в стиле вашего промпта.
    </Tip>
  </Accordion>

  <Accordion title="Завершение задачи">
    После получения результата пометьте задачу завершённой, чтобы освободить ресурсы.

    <Tabs>
      <Tab title="Python">
        ```python theme={null}
        import requests

        task_id = "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX"
        API_URL = f"https://api.palatine.ru/api/v1/ai_service/task_done/{task_id}"
        headers = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"}

        response = requests.post(API_URL, headers=headers)
        print(response.json())
        ```
      </Tab>

      <Tab title="cURL">
        ```bash theme={null}
        curl -X POST "https://api.palatine.ru/api/v1/ai_service/task_done/{task_id}" \
          -H "Authorization: Bearer <YOUR_TOKEN>"
        ```
      </Tab>
    </Tabs>
  </Accordion>

  <Accordion title="Обработка ошибок">
    | HTTP код | Описание                         | Решение                                      |
    | -------- | -------------------------------- | -------------------------------------------- |
    | 401      | Неверный или отсутствующий токен | Проверьте токен авторизации                  |
    | 404      | Задача не найдена                | Проверьте task\_id или создайте новую задачу |
    | 500      | Внутренняя ошибка сервера        | Повторите запрос или обратитесь в поддержку  |

    **Ошибки в поле `error` ответа:**

    | Сообщение              | Причина                         | Решение                         |
    | ---------------------- | ------------------------------- | ------------------------------- |
    | No recognizable speech | В аудио нет распознаваемой речи | Используйте файл с чёткой речью |
    | Not enough balance     | Недостаточно средств на балансе | Пополните баланс                |
  </Accordion>
</AccordionGroup>

***