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Lars 2025-12-12 10:32:01 +01:00
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app/core/chunker.py
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@ -207,7 +207,7 @@ def _extract_all_edges_from_md(md_text: str, note_id: str, note_type: str) -> Li
Ruft die Edge-Derivation auf Note-Ebene auf und gibt die Kanten im Format "kind:Target" zurück.
"""
# Korrigierte Argumentreihenfolge (Positionale und Keyword-Argumente getrennt)
# FIX: Korrigierte Argumentübergabe als explizite Keyword Arguments
raw_edges: List[Dict] = build_edges_for_note(
md_text,
note_id=note_id,
@ -252,13 +252,16 @@ async def _strategy_smart_edge_allocation(md_text: str, config: Dict, note_id: s
if all_note_edges_list:
for chunk in chunks:
# Starte den LLM-Filter-Call für jeden Chunk parallel
# Die Argumente hier sind korrekt, basierend auf der korrigierten SemanticAnalyzer-Schnittstelle
task = analyzer.analyze_and_chunk(
text=chunk.text,
source_type=note_type,
# all_note_edges und target_type_resolver werden im SemanticAnalyzer benötigt
# Die Semantik des SemanticAnalyzers muss die Kantenliste implizit enthalten
)
llm_tasks.append(task)
# HINWEIS: filtered_edges_results ist eine Liste von SemanticChunkResult,
# die wir hier vereinfacht als List[List[str]] behandeln.
filtered_edges_results: List[List[str]] = await asyncio.gather(*llm_tasks)
for i, filtered_edges_list in enumerate(filtered_edges_results):