Riorganizzati gli import
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from app.chat_manager import ChatManager
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from app.pipeline import Pipeline
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__all__ = ["ChatManager", "Pipeline"]
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||||
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@@ -1,7 +1,7 @@
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||||
import gradio as gr
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from agno.utils.log import log_info #type: ignore
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from dotenv import load_dotenv
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from app.chat_manager import ChatManager
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from app import ChatManager
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if __name__ == "__main__":
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@@ -1,110 +1,5 @@
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import os
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import requests
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||||
from enum import Enum
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from agno.agent import Agent
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from agno.models.base import Model
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from agno.models.google import Gemini
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from agno.models.ollama import Ollama
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||||
from agno.tools import Toolkit
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from agno.utils.log import log_warning #type: ignore
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from pydantic import BaseModel
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from app.agents.models import AppModels
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||||
from app.agents.predictor import PredictorInput, PredictorOutput, PredictorStyle, PREDICTOR_INSTRUCTIONS
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from app.agents.team import create_team_with
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class AppModels(Enum):
|
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"""
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Enum per i modelli supportati.
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Aggiungere nuovi modelli qui se necessario.
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||||
Per quanto riguarda Ollama, i modelli dovranno essere scaricati e installati
|
||||
localmente seguendo le istruzioni di https://ollama.com/docs/guide/install-models
|
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"""
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||||
GEMINI = "gemini-2.0-flash" # API online
|
||||
GEMINI_PRO = "gemini-2.0-pro" # API online, più costoso ma migliore
|
||||
OLLAMA_GPT = "gpt-oss:latest" # + good - slow (13b)
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||||
OLLAMA_QWEN = "qwen3:latest" # + good + fast (8b)
|
||||
OLLAMA_QWEN_4B = "qwen3:4b" # + fast + decent (4b)
|
||||
OLLAMA_QWEN_1B = "qwen3:1.7b" # + very fast + decent (1.7b)
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||||
@staticmethod
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||||
def availables_local() -> list['AppModels']:
|
||||
"""
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||||
Controlla quali provider di modelli LLM locali sono disponibili.
|
||||
Ritorna una lista di provider disponibili.
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||||
"""
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||||
ollama_host = os.getenv("OLLAMA_HOST", "http://localhost:11434")
|
||||
result = requests.get(f"{ollama_host}/api/tags")
|
||||
if result.status_code != 200:
|
||||
log_warning(f"Ollama is not running or not reachable {result}")
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return []
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||||
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||||
availables: list[AppModels] = []
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||||
result = result.text
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||||
for model in [model for model in AppModels if model.name.startswith("OLLAMA")]:
|
||||
if model.value in result:
|
||||
availables.append(model)
|
||||
return availables
|
||||
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||||
@staticmethod
|
||||
def availables_online() -> list['AppModels']:
|
||||
"""
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||||
Controlla quali provider di modelli LLM online hanno le loro API keys disponibili
|
||||
come variabili d'ambiente e ritorna una lista di provider disponibili.
|
||||
"""
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||||
if not os.getenv("GOOGLE_API_KEY"):
|
||||
log_warning("No GOOGLE_API_KEY set in environment variables.")
|
||||
return []
|
||||
availables = [AppModels.GEMINI, AppModels.GEMINI_PRO]
|
||||
return availables
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def availables() -> list['AppModels']:
|
||||
"""
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||||
Controlla quali provider di modelli LLM locali sono disponibili e quali
|
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provider di modelli LLM online hanno le loro API keys disponibili come variabili
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||||
d'ambiente e ritorna una lista di provider disponibili.
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||||
L'ordine di preferenza è:
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||||
1. Gemini (Google)
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||||
2. Ollama (locale)
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||||
"""
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||||
availables = [
|
||||
*AppModels.availables_online(),
|
||||
*AppModels.availables_local()
|
||||
]
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||||
assert availables, "No valid model API keys set in environment variables."
|
||||
return availables
|
||||
|
||||
def get_model(self, instructions:str) -> Model:
|
||||
"""
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||||
Restituisce un'istanza del modello specificato.
|
||||
Args:
|
||||
instructions: istruzioni da passare al modello (system prompt).
|
||||
Returns:
|
||||
Un'istanza di BaseModel o una sua sottoclasse.
|
||||
Raise:
|
||||
ValueError se il modello non è supportato.
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||||
"""
|
||||
name = self.value
|
||||
if self in {model for model in AppModels if model.name.startswith("GEMINI")}:
|
||||
return Gemini(name, instructions=[instructions])
|
||||
elif self in {model for model in AppModels if model.name.startswith("OLLAMA")}:
|
||||
return Ollama(name, instructions=[instructions])
|
||||
|
||||
raise ValueError(f"Modello non supportato: {self}")
|
||||
|
||||
def get_agent(self, instructions: str, name: str = "", output: BaseModel | None = None, tools: list[Toolkit] = []) -> Agent:
|
||||
"""
|
||||
Costruisce un agente con il modello e le istruzioni specificate.
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||||
Args:
|
||||
instructions: istruzioni da passare al modello (system prompt)
|
||||
name: nome dell'agente (opzionale)
|
||||
output: schema di output opzionale (Pydantic BaseModel)
|
||||
Returns:
|
||||
Un'istanza di Agent.
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||||
"""
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||||
return Agent(
|
||||
model=self.get_model(instructions),
|
||||
name=name,
|
||||
retries=2,
|
||||
tools=tools,
|
||||
delay_between_retries=5, # seconds
|
||||
output_schema=output.__class__ if output else None # se si usa uno schema di output, lo si passa qui
|
||||
)
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||||
__all__ = ["AppModels", "PredictorInput", "PredictorOutput", "PredictorStyle", "PREDICTOR_INSTRUCTIONS", "create_team_with"]
|
||||
|
||||
110
src/app/agents/models.py
Normal file
110
src/app/agents/models.py
Normal file
@@ -0,0 +1,110 @@
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||||
import os
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||||
import requests
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||||
from enum import Enum
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||||
from agno.agent import Agent
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from agno.models.base import Model
|
||||
from agno.models.google import Gemini
|
||||
from agno.models.ollama import Ollama
|
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from agno.tools import Toolkit
|
||||
from agno.utils.log import log_warning #type: ignore
|
||||
from pydantic import BaseModel
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||||
class AppModels(Enum):
|
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"""
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||||
Enum per i modelli supportati.
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||||
Aggiungere nuovi modelli qui se necessario.
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||||
Per quanto riguarda Ollama, i modelli dovranno essere scaricati e installati
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localmente seguendo le istruzioni di https://ollama.com/docs/guide/install-models
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"""
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GEMINI = "gemini-2.0-flash" # API online
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GEMINI_PRO = "gemini-2.0-pro" # API online, più costoso ma migliore
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||||
OLLAMA_GPT = "gpt-oss:latest" # + good - slow (13b)
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||||
OLLAMA_QWEN = "qwen3:latest" # + good + fast (8b)
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||||
OLLAMA_QWEN_4B = "qwen3:4b" # + fast + decent (4b)
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||||
OLLAMA_QWEN_1B = "qwen3:1.7b" # + very fast + decent (1.7b)
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||||
@staticmethod
|
||||
def availables_local() -> list['AppModels']:
|
||||
"""
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||||
Controlla quali provider di modelli LLM locali sono disponibili.
|
||||
Ritorna una lista di provider disponibili.
|
||||
"""
|
||||
ollama_host = os.getenv("OLLAMA_HOST", "http://localhost:11434")
|
||||
result = requests.get(f"{ollama_host}/api/tags")
|
||||
if result.status_code != 200:
|
||||
log_warning(f"Ollama is not running or not reachable {result}")
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||||
return []
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||||
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||||
availables: list[AppModels] = []
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||||
result = result.text
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||||
for model in [model for model in AppModels if model.name.startswith("OLLAMA")]:
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||||
if model.value in result:
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||||
availables.append(model)
|
||||
return availables
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@staticmethod
|
||||
def availables_online() -> list['AppModels']:
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||||
"""
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||||
Controlla quali provider di modelli LLM online hanno le loro API keys disponibili
|
||||
come variabili d'ambiente e ritorna una lista di provider disponibili.
|
||||
"""
|
||||
if not os.getenv("GOOGLE_API_KEY"):
|
||||
log_warning("No GOOGLE_API_KEY set in environment variables.")
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||||
return []
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||||
availables = [AppModels.GEMINI, AppModels.GEMINI_PRO]
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||||
return availables
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||||
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||||
@staticmethod
|
||||
def availables() -> list['AppModels']:
|
||||
"""
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||||
Controlla quali provider di modelli LLM locali sono disponibili e quali
|
||||
provider di modelli LLM online hanno le loro API keys disponibili come variabili
|
||||
d'ambiente e ritorna una lista di provider disponibili.
|
||||
L'ordine di preferenza è:
|
||||
1. Gemini (Google)
|
||||
2. Ollama (locale)
|
||||
"""
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||||
availables = [
|
||||
*AppModels.availables_online(),
|
||||
*AppModels.availables_local()
|
||||
]
|
||||
assert availables, "No valid model API keys set in environment variables."
|
||||
return availables
|
||||
|
||||
def get_model(self, instructions:str) -> Model:
|
||||
"""
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||||
Restituisce un'istanza del modello specificato.
|
||||
Args:
|
||||
instructions: istruzioni da passare al modello (system prompt).
|
||||
Returns:
|
||||
Un'istanza di BaseModel o una sua sottoclasse.
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Raise:
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ValueError se il modello non è supportato.
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"""
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||||
name = self.value
|
||||
if self in {model for model in AppModels if model.name.startswith("GEMINI")}:
|
||||
return Gemini(name, instructions=[instructions])
|
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elif self in {model for model in AppModels if model.name.startswith("OLLAMA")}:
|
||||
return Ollama(name, instructions=[instructions])
|
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||||
raise ValueError(f"Modello non supportato: {self}")
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||||
def get_agent(self, instructions: str, name: str = "", output: BaseModel | None = None, tools: list[Toolkit] = []) -> Agent:
|
||||
"""
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||||
Costruisce un agente con il modello e le istruzioni specificate.
|
||||
Args:
|
||||
instructions: istruzioni da passare al modello (system prompt)
|
||||
name: nome dell'agente (opzionale)
|
||||
output: schema di output opzionale (Pydantic BaseModel)
|
||||
Returns:
|
||||
Un'istanza di Agent.
|
||||
"""
|
||||
return Agent(
|
||||
model=self.get_model(instructions),
|
||||
name=name,
|
||||
retries=2,
|
||||
tools=tools,
|
||||
delay_between_retries=5, # seconds
|
||||
output_schema=output.__class__ if output else None # se si usa uno schema di output, lo si passa qui
|
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)
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@@ -1,6 +1,6 @@
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import json
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import os
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||||
from app.pipeline import Pipeline
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from app import Pipeline
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||||
SAVE_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "saves")
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||||
os.makedirs(SAVE_DIR, exist_ok=True)
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||||
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||||
@@ -4,8 +4,7 @@ from app.markets.binance import BinanceWrapper
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||||
from app.markets.coinbase import CoinBaseWrapper
|
||||
from app.markets.cryptocompare import CryptoCompareWrapper
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||||
from app.markets.yfinance import YFinanceWrapper
|
||||
from app.utils.market_aggregation import aggregate_history_prices, aggregate_product_info
|
||||
from app.utils.wrapper_handler import WrapperHandler
|
||||
from app.utils import aggregate_history_prices, aggregate_product_info, WrapperHandler
|
||||
|
||||
__all__ = [ "MarketAPIsTool", "BinanceWrapper", "CoinBaseWrapper", "CryptoCompareWrapper", "YFinanceWrapper", "ProductInfo", "Price" ]
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@@ -1,5 +1,5 @@
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||||
from agno.tools import Toolkit
|
||||
from app.utils.wrapper_handler import WrapperHandler
|
||||
from app.utils import WrapperHandler
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||||
from app.news.base import NewsWrapper, Article
|
||||
from app.news.news_api import NewsApiWrapper
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from app.news.googlenews import GoogleNewsWrapper
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@@ -1,5 +1,5 @@
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from agno.tools import Toolkit
|
||||
from app.utils.wrapper_handler import WrapperHandler
|
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from app.utils import WrapperHandler
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||||
from app.social.base import SocialPost, SocialWrapper
|
||||
from app.social.reddit import RedditWrapper
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4
src/app/utils/__init__.py
Normal file
4
src/app/utils/__init__.py
Normal file
@@ -0,0 +1,4 @@
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||||
from app.utils.market_aggregation import aggregate_history_prices, aggregate_product_info
|
||||
from app.utils.wrapper_handler import WrapperHandler
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||||
__all__ = ["aggregate_history_prices", "aggregate_product_info", "WrapperHandler"]
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