 AR 15 M4
|
75048bb88e
|
feat(sprint2): инфраструктура БД — SQLAlchemy 2.0 async + Alembic
Первый кусок Спринта 2: подключаем SQLite через SQLAlchemy 2.0 (async,
ORM-стиль) и Alembic для миграций. Схема выбрана под будущий рост —
в threads сразу заведены nullable user_id и agent_config_id, чтобы
Спринты 3+ не тащили миграции задним числом.
- requirements.txt: sqlalchemy[asyncio]==2.0.36, aiosqlite==0.20.0,
alembic==1.14.0.
- config: database_url + sqlite_path (./data/sqlite/app.db).
- db/base.py: DeclarativeBase; db/session.py: async engine,
async_sessionmaker, get_session — FastAPI-dependency.
- db/models/Thread: id, name, user_id?, agent_config_id?, created_at,
updated_at; relationship messages с cascade all, delete-orphan.
- db/models/Message: id, thread_id FK CASCADE, role, text, sources_json,
assembled_prompt, created_at.
- Alembic инициализирован через async-шаблон, env.py доработан:
sys.path, url из settings, target_metadata = Base.metadata.
- Начальная миграция e7199587be4b применена, таблицы threads/messages
с индексами на FK и nullable-колонки созданы в data/sqlite/app.db.
- .gitignore: исключаем data/sqlite/ (БД — артефакт, не исходник).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
|
2026-04-23 10:05:10 +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 |
|