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Lars 2025-12-14 08:54:30 +01:00
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app/frontend/ui_graph_service.py
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@ -36,12 +36,6 @@ class GraphExplorerService:
# --- LEVEL 2: Nachbarn der Nachbarn --- # --- LEVEL 2: Nachbarn der Nachbarn ---
if depth > 1 and level_1_ids: if depth > 1 and level_1_ids:
# Wir suchen Kanten, bei denen Source oder Target einer der L1 Nodes ist
# Wichtig: Wir filtern System-Edges schon in der Query oder Python, um Traffic zu sparen
# Um die Performance zu wahren, limitieren wir die L2 Suche auf die IDs, die wir schon haben (als Source)
# Das ist ein "Ego-Network" Ansatz.
# Wir nehmen alle IDs aus Level 1 (außer Center, das haben wir schon) # Wir nehmen alle IDs aus Level 1 (außer Center, das haben wir schon)
l1_subset = list(level_1_ids - {center_note_id}) l1_subset = list(level_1_ids - {center_note_id})
@ -84,8 +78,8 @@ class GraphExplorerService:
if chunk_ids: if chunk_ids:
out_f = models.Filter(must=[ out_f = models.Filter(must=[
models.FieldCondition(key="source_id", match=models.MatchAny(any=chunk_ids)), models.FieldCondition(key="source_id", match=models.MatchAny(any=chunk_ids)),
# Filter System Edges # FIX: MatchExcept mit **kwargs nutzen wegen 'except' Keyword
models.FieldCondition(key="kind", match=models.MatchExcept(except_=SYSTEM_EDGES)) models.FieldCondition(key="kind", match=models.MatchExcept(**{"except": SYSTEM_EDGES}))
]) ])
res_out, _ = self.client.scroll(self.edges_col, scroll_filter=out_f, limit=100, with_payload=True) res_out, _ = self.client.scroll(self.edges_col, scroll_filter=out_f, limit=100, with_payload=True)
results.extend(res_out) results.extend(res_out)
@ -98,7 +92,8 @@ class GraphExplorerService:
if shoulds: if shoulds:
in_f = models.Filter( in_f = models.Filter(
must=[models.FieldCondition(key="kind", match=models.MatchExcept(except_=SYSTEM_EDGES))], # FIX: MatchExcept mit **kwargs nutzen wegen 'except' Keyword
must=[models.FieldCondition(key="kind", match=models.MatchExcept(**{"except": SYSTEM_EDGES}))],
should=shoulds should=shoulds
) )
res_in, _ = self.client.scroll(self.edges_col, scroll_filter=in_f, limit=100, with_payload=True) res_in, _ = self.client.scroll(self.edges_col, scroll_filter=in_f, limit=100, with_payload=True)
@ -107,9 +102,7 @@ class GraphExplorerService:
return results return results
def _find_connected_edges_batch(self, note_ids): def _find_connected_edges_batch(self, note_ids):
"""Batch-Suche für Level 2 (nur ausgehend und eingehend auf Note-Ebene, keine Title-Suche für Performance).""" """Batch-Suche für Level 2 (nur ausgehend und eingehend auf Note-Ebene)."""
# Vereinfachte Suche: Wir suchen Kanten, die direkt mit den note_ids (oder deren Chunks) zu tun haben
# Um Performance zu sparen, machen wir hier einen simpleren Lookup, wenn möglich.
return self._find_connected_edges(note_ids) return self._find_connected_edges(note_ids)
def _process_edge(self, record, nodes_dict, unique_edges, current_depth): def _process_edge(self, record, nodes_dict, unique_edges, current_depth):
@ -165,7 +158,7 @@ class GraphExplorerService:
def _resolve_note_from_ref(self, ref_str): def _resolve_note_from_ref(self, ref_str):
if not ref_str: return None if not ref_str: return None
# ... (Logik identisch zu vorher, hier gekürzt für Übersicht)
# Fall A: Chunk ID / Section # Fall A: Chunk ID / Section
if "#" in ref_str: if "#" in ref_str:
try: try:
@ -192,8 +185,8 @@ class GraphExplorerService:
def _add_node_to_dict(self, node_dict, note_payload, level=1): def _add_node_to_dict(self, node_dict, note_payload, level=1):
nid = note_payload.get("note_id") nid = note_payload.get("note_id")
# Wenn Node schon da ist, aber wir finden ihn auf einem "höheren" Level (näher am Zentrum), updaten wir ihn nicht zwingend, # Wenn Node schon da ist, aber wir finden ihn auf einem "höheren" Level (näher am Zentrum),
# außer wir wollen visuelle Eigenschaften ändern. # updaten wir ihn nicht zwingend, außer wir wollen visuelle Eigenschaften ändern.
if nid in node_dict: return if nid in node_dict: return
ntype = note_payload.get("type", "default") ntype = note_payload.get("type", "default")