Добавьте файлы проекта.

CodeBase/Services/VectorizationService.cs

@@ -0,0 +1,92 @@
+using CodeBase.Models;
+
+namespace CodeBase.Services
+{
+    public class VectorizeRequest
+    {
+        public string text { get; set; }
+    }
+
+    public class VectorizeResponse
+    {
+        public float[] vector { get; set; }
+    }
+
+    public class VectorizationService
+    {
+        private readonly HttpClient _httpClient;
+
+        public VectorizationService()
+        {
+            _httpClient = new HttpClient();
+            // Адрес нашего локального Python-сервиса
+            _httpClient.BaseAddress = new Uri("http://localhost:8000/");
+        }
+
+
+        public async Task<float[]> GetVectorAsync(string text)
+        {
+            var requestBody = new VectorizeRequest { text = text };
+
+            try
+            {
+                // Стучимся на наш Python-сервер (порт 8000)
+                var response = await _httpClient.PostAsJsonAsync("vectorize", requestBody);
+
+                if (response.IsSuccessStatusCode)
+                {
+                    var result = await response.Content.ReadFromJsonAsync<VectorizeResponse>();
+                    return result?.vector;
+                }
+
+                Console.WriteLine($"[-] Ошибка API при векторизации вопроса: {response.StatusCode}");
+                return null;
+            }
+            catch (Exception ex)
+            {
+                Console.WriteLine($"[-] Ошибка подключения к Python-сервису: {ex.Message}");
+                return null;
+            }
+        }
+
+        public async Task<List<CodeChunk>> EnrichChunksWithVectorsAsync(List<CodeChunk> chunks)
+        {
+            foreach (var chunk in chunks)
+            {
+                // 1. Склеиваем контекст
+                // Мы даем нейросети подсказку о том, где именно лежит этот код
+                string contextText = $"File: {chunk.FilePath}\nClass: {chunk.ClassName}\nMethod: {chunk.MethodName}\nCode:\n{chunk.Content}";
+
+                var requestBody = new VectorizeRequest { text = contextText };
+
+                try
+                {
+                    // 2. Стучимся в Python
+                    var response = await _httpClient.PostAsJsonAsync("vectorize", requestBody);
+
+                    if (response.IsSuccessStatusCode)
+                    {
+                        // 3. Достаем массив чисел (обычно 768 элементов для GraphCodeBERT)
+                        var result = await response.Content.ReadFromJsonAsync<VectorizeResponse>();
+                        if (result != null && result.vector != null)
+                        {
+                            // 4. Сохраняем вектор прямо в наш объект в памяти
+                            chunk.Vector = result.vector;
+                            Console.WriteLine($"[+] Векторизован метод: {chunk.MethodName}");
+                        }
+                    }
+                    else
+                    {
+                        Console.WriteLine($"[-] Ошибка API для {chunk.MethodName}: {response.StatusCode}");
+                    }
+
+                }
+                catch (Exception ex)
+                {
+                    Console.WriteLine($"[-] Ошибка подключения к Python-сервису: {ex.Message}");
+                }
+            }
+            return chunks;
+        }
+    }
+}