3 Commits

Author SHA1 Message Date
AR 15 M4 52b46bc53e feat(sprint6c+sprint7): терминология, сверка примеров с кодом, мульти-RAG (часть A)
Спринт 6c — терминология и сверка документации с реальным кодом:
- Словарь терминов в static/docs.html: «маршрутизатор» вместо «роутер»,
  «защитное условие» вместо «guard», «пошаговая ветка» вместо «многошаговая».
  Разделены концепты «намерение» (intent) и «ветка» (branch) с пометкой,
  что в коде они хранятся как одна сущность 1:1.
- Песочница: «Решение маршрутизатора» виден всегда (зелёный/жёлтый),
  счётчик переключений «N из 3» отдельной плашкой, бейджи под словарь.
- Настройки: «Условия перехода» → «Защитные условия (guards, JSON)».
- GRAPH_ARCHITECTURE_v4.md: имена полей thread_state и слоты приведены
  к реальной БД (db/models/thread_state.py) и таксономии промптов шагов
  (prompts/intents/new_booking/steps/). Ссылки на *_v2 примеры. На v3
  поставлена шапка «устарело».
- 4 примера переписаны как *_v2: реальные current_intent_code/
  current_step_code/slots_json, реальные allowed_next без двойных переходов,
  реальная таксономия слотов name/reason/specialist/preferred_time/confirmed.
  Удалены вымышленные CRM tool calls и слоты, которых нет в коде.
- static/example.html — параметризованная страница с навигацией между
  4 примерами; роут GET /api/docs/examples/{name} в main.py отдаёт
  markdown без дублирования файлов.
- Редактирование документов в Отладке: GET/PUT /documents/{id}/raw,
  textarea с переразметкой и обновлением Chroma при сохранении.

Спринт 7, часть A — мульти-RAG через подписку ветка↔документы:
- Миграция: таблица intent_documents (M:N), модель IntentDocument,
  индекс по document_id для обратного поиска.
- API: GET/PUT /intents/{code}/documents и GET/PUT /documents/{id}/intents
  с PUT-семантикой «полный список», атомарно. Сервис
  services/intent_document_service.py.
- Retrieval-фильтр в chat_service: подтягивает document_ids активной
  ветки и передаёт в vectorstore.query(). Дефолт пустой подписки —
  document_ids=[] (= 0 чанков), не «вся коллекция»: пустая подписка
  означает «ветка не настроена», подмешивать случайное хуже, чем
  ничего. vectorstore.query() различает None (нет фильтра) и [] (0).
- UI Настроек: блок «Документы базы знаний» в правом сайдбаре,
  всегда видим независимо от вкладки, сортировка по имени, счётчик
  «N из M», PUT при сохранении.
- UI Отладки: третья кнопка «привязка» рядом с «удалить» —
  раскрывашка со списком веток (галочки), быстрая привязка прямо
  на странице загрузки.
- Песочница: блок «Срез RAG» с подпиской/найдено, ворнинг при пустой
  подписке. Поле rag_subscription в QueryResponse и ChatResponse.
- Системный промпт страницы Отладки переехал в обычную ветку _debug
  («Страница отладки»). Удалён prompts/system_prompt.md и логика
  DEFAULT_SYSTEM_PROMPT в llm_client. routers/query.py подтягивает
  активный конфиг ветки _debug и её подписки. Дефолт пустой подписки
  для _debug — None (вся коллекция), не [] как для пациентских — чтобы
  Отладка работала «из коробки». На странице Отладки info-bar показывает
  активную версию и счётчик подписок, ссылка → Настройки.
- Тест-блок «Тест-вопрос» в центре Настроек: расширил /query
  параметрами intent_code (default _debug), system_prompt (override
  для теста черновика из textarea), disable_rag (для _router).
  Редактор промпта обёрнут в <details open> — можно свернуть до
  одной строки. Под ним — три колонки результата (RAG / промпт /
  ответ). Для _router показывается подсказка про отсутствие RAG.

Документы:
- data/datasets/*.md — наработки по 6 веткам (рабочие материалы оператора).
- docs/BRANCH_MAP_AND_PROMPTS_v1.md, docs/OPTIMIZATION_CONVERSION_v1.md,
  docs/guides/state_machine_and_slots.md.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-27 20:00:44 +05:00
AR 15 M4 4a5695ed9c feat(sprint1): показ эмбеддингов чанков на странице отладки
Расширяем просмотр документа, чтобы оператор видел не только текстовые
чанки, но и как они лежат в ChromaDB в виде векторов — по паттерну из
work-pcs-dr-cdss.

Backend:
- services/vectorstore.get_document_chunks теперь запрашивает
  include=["embeddings"] и отдаёт вектор как list[float]. Chroma
  возвращает numpy-массивы, поэтому проверка наличия embeddings
  сделана через len(), без or-шортката.
- models.ChunkDetail: поля embedding: list[float] + embedding_dim: int.
- routers/documents прокидывает вектор и размерность в ответ.

Frontend (static/index.html):
- В карточку чанка добавлен блок .chunk-card-actions с кнопкой
  «вектор (N dim)»; раскрывается в .embedding-box с полным списком
  координат (округление до 6 знаков, моноширинный шрифт, скролл).
- Функция toggleChunkText переписана через .closest + querySelector,
  чтобы не ломаться от новой обёртки кнопок.
- Добавлена toggleEmb(embId).

Проверено на загруженных документах — возвращается по 1024 координаты
(E5-large), совпадает с ожиданиями embedding-модели.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-23 09:59:24 +05:00
AR 15 M4 a7f78d71b2 feat: Спринт 1 — RAG-ядро, загрузка wiki и Debug UI
FastAPI + ChromaDB + E5-large + DeepSeek по паттерну work-pcs-dr-cdss,
адаптированному под пациентский контекст:

- services: embeddings (E5-large с префиксами), vectorstore (коллекция
  operators_wiki), document_processor (PDF/DOCX/TXT/MD + чанкер с FAQ-
  паттерном под wiki), llm_client (системный промпт ассистента клиники),
  rag_pipeline (одиночный вопрос → retrieval → ответ).
- routers: /health, /documents (upload, list, chunks, delete), /query.
- static/index.html: шапка со статусом, блок базы знаний с раскрытием
  чанков по клику, блок тест-вопроса с 3-колоночным ответом
  (чанки со score / собранный промпт / ответ LLM).
- Порт 8003 (8001 занят CDSS, 8002 — voicenote).

E2E проверен: загрузка wiki_test.md → 2 чанка, вопрос «как записать
ребёнка к лору?» → top score 84.8%, корректный ответ DeepSeek.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-22 14:57:34 +05:00