Commit Graph

2 Commits

Author SHA1 Message Date
AR 15 M4 e534a74460 feat(sprint2.5): чистка чанков и переиндексация
Чанкер тащил в базу markdown-мусор: навигационные блоки «Вернуться на:»
со списками ссылок, инлайн-ссылки [текст](url) в теле, служебные
пометки _Источник: .../file.md_, лишние пустые строки. Всё это ело
контекст LLM и засоряло правую панель отладки.

- services/text_cleanup: clean_markdown_text — удаляет навигационные
  строки, строки-только-ссылки (обычно это меню), служебные _Источник:_,
  раскрывает инлайн-ссылки [x](url) → x, сжимает 3+ переносов до 2.
- services/document_processor: process_document теперь возвращает
  (id, raw_text, sections, chunks); чистку применяем к заголовкам и
  телам секций; чанки короче 20 символов выбрасываем с пересчётом
  индексов. Вспомогательная rechunk_raw_text — для переиндексации.

Чтобы переиндексировать без повторной загрузки файла, нужен исходный
текст. Вводим отдельный слой:
- новая таблица SQLite documents (id, name, file_type, raw_text,
  created_at, updated_at) + миграция Alembic 7ee7296ccd6d.
- db/models/Document + регистрация в db.models.__init__.
- services/document_service: save/get/list/delete для raw_text.
- routers/documents.upload: сохраняет raw_text в SQLite перед
  индексацией в Chroma; delete убирает и из SQLite, и из Chroma.
- Новые эндпоинты POST /documents/{id}/reindex и
  POST /documents/reindex-all — берут raw_text из SQLite, пропускают
  через rechunk_raw_text, заменяют чанки в Chroma.

Существующие 4 документа были перезалиты вручную (решение: не делать
одноразовый backfill, проще залить заново). Старая Chroma очищена,
новые чанки прошли через чистку — мусор ушёл.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-23 11:15:08 +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