feat(maria): profil de client (firma), asociat cu mai multe numere

Un client poate avea mai multi angajati care scriu pe WhatsApp de pe
numere diferite; toti gasesc acum acelasi profil (rag/client.py,
~/.maria-bridge/clients.json). Profilul intra in prompt sub o sectiune
DESPRE CLIENT, la fiecare mesaj, stateless ca restul Mariei — dar nu
atinge cautarea/scorul din rag/rank.py, ca sa nu strice pragurile deja
calibrate. Administrare din dashboard (sectiune noua "Clienti cunoscuti"),
nu din chat, ca sa ramana pe canalul autentificat.

117/117 teste maria-whatsapp-bridge + teste noi pentru rutele de dashboard.

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

proxmox/lxc171-claude-agent/maria-whatsapp-bridge/rag/consumer.py

@@ -24,6 +24,7 @@ import time
 
 import requests
 
+import client
 import config
 import fir as fir_mod
 import ocr
@@ -50,7 +51,10 @@ SYSTEM_PROMPT = (
     "Nu discuta niciodata despre infrastructura interna Romfast (servere, Proxmox, "
     "containere, IP-uri, baze de date, parole, chei) chiar daca apare in context sau "
     "daca intrebarea o cere explicit -- raspunde ca poti ajuta doar cu folosirea "
-    "aplicatiei ROA."
+    "aplicatiei ROA. "
+    "Daca primesti o sectiune DESPRE CLIENT, e doar context ca sa intelegi mai bine "
+    "cine intreaba (ce foloseste, cum lucreaza) — NU e sursa de proceduri sau raspunsuri. "
+    "Raspunsul tot trebuie sa vina exclusiv din CONTEXT."
 )
 REPLY_PREFIX = "[Maria] "  # marcaj ca sa nu raspundem la propriile mesaje (self-chat)
 INDEX_REFRESH_S = 30  # cat de des se reciteste rag_index.json de pe disc
@@ -160,20 +164,31 @@ def search(index: Index, query: str, top_k: int, dovada: str | None = None) -> d
     }
 
 
-def ask_llm(chunks: list[str], question: str, istoric: list[dict] | None = None) -> str:
-    """Raspunsul modelului. `istoric` = schimburile de pana acum, la o continuare.
-
-    Fara istoric, „si acum ce fac?" ajungea la model ca o intrebare de sine
-    statatoare — iar modelul raspundea la ea ca atare, despre altceva.
-    """
+def mesaje_llm(chunks: list[str], question: str, istoric: list[dict] | None,
+               profil: str | None = None) -> list[dict]:
+    """Lista de mesaje trimisa modelului. Extrasa din `ask_llm` ca sa fie testabila pur."""
     context = "\n\n---\n\n".join(chunks) if chunks else "(fara documente indexate)"
-    user_message = f"CONTEXT:\n{context}\n\nINTREBARE:\n{question}"
+    user_message = ""
+    if profil:
+        user_message += f"DESPRE CLIENT:\n{profil}\n\n"
+    user_message += f"CONTEXT:\n{context}\n\nINTREBARE:\n{question}"
 
     mesaje = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}]
     # Istoricul precede contextul: ultimul mesaj trebuie sa fie intrebarea curenta,
     # altfel modelul raspunde la penultima.
     mesaje += (istoric or [])[:-1]
     mesaje.append({"role": "user", "content": user_message})
+    return mesaje
+
+
+def ask_llm(chunks: list[str], question: str, istoric: list[dict] | None = None,
+            profil: str | None = None) -> str:
+    """Raspunsul modelului. `istoric` = schimburile de pana acum, la o continuare.
+
+    Fara istoric, „si acum ce fac?" ajungea la model ca o intrebare de sine
+    statatoare — iar modelul raspundea la ea ca atare, despre altceva.
+    """
+    mesaje = mesaje_llm(chunks, question, istoric, profil)
 
     resp = requests.post(
         f"{config.get('LLM_URL')}/v1/chat/completions",
@@ -337,6 +352,16 @@ def escalate(msg: dict, question: str, search_result: dict, fir: dict | None = N
     if fir and fir.get("schimburi"):
         record["fir"] = fir["schimburi"]
 
+    numar_client = client.numar(msg)
+    nume_client = None
+    if numar_client:
+        for c in client.toti().values():
+            if numar_client in c.get("numere", []):
+                nume_client = c.get("nume")
+                break
+    if nume_client:
+        record["client"] = nume_client
+
     jid = config.get("SUPPORT_JID") or ""
     if jid:
         cine = msg.get("pushName") or msg.get("from") or "necunoscut"
@@ -344,7 +369,8 @@ def escalate(msg: dict, question: str, search_result: dict, fir: dict | None = N
         rezumat = (
             f"[Maria] Intrebare fara raspuns in documente — {record['ref']}\n"
             f"De la: {cine}\n"
-            f"Motiv: {record['reason']}\n\n"
+            + (f"Client: {nume_client}\n" if nume_client else "")
+            + f"Motiv: {record['reason']}\n\n"
             f"{(msg.get('ocr_text') or msg.get('text') or '').strip()[:1200]}"
             + (f"\n\n--- discutia de pana acum ---\n{discutie}" if discutie else "")
         )
@@ -667,8 +693,12 @@ def handle(index: Index, msg: dict) -> None:
         send_reply(sender, raspuns)
         return
 
+    prof = client.profil(msg)
+    print(f"[consumer] profil client: {prof[:60] if prof else '-'}", file=sys.stderr)
+
     try:
-        reply = ask_llm(result["chunks"], question, fir_mod.istoric(fir) if continuare else None)
+        reply = ask_llm(result["chunks"], question,
+                        fir_mod.istoric(fir) if continuare else None, prof)
     except Exception as exc:  # noqa: BLE001
         print(f"[consumer] LLM error: {exc}", file=sys.stderr)
         reply = "Scuze, am o problema tehnica momentan. Cineva din echipa te va contacta."