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Rücksprung zur Vorwersion, in der 2 Kantentypen angelegt wurden

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Lars 2025-12-29 18:04:14 +01:00
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commit b7d1bcce3d
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34
app/core/graph/graph_derive_edges.py
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@ -4,7 +4,7 @@ DESCRIPTION: Hauptlogik zur Kanten-Aggregation und De-Duplizierung.
AUDIT: AUDIT:
- Nutzt parse_link_target - Nutzt parse_link_target
- Übergibt Section als 'variant' an ID-Gen - Übergibt Section als 'variant' an ID-Gen
- FIXED: Semantische De-Duplizierung via 'sem_key' (löst das Callout-Problem) - Dedup basiert jetzt auf Edge-ID (erlaubt Multigraph für Sections)
""" """
from typing import List, Optional, Dict, Tuple from typing import List, Optional, Dict, Tuple
from .graph_utils import ( from .graph_utils import (
@ -124,6 +124,7 @@ def build_edges_for_note(
if sec: def_payload["target_section"] = sec if sec: def_payload["target_section"] = sec
edges.append(_edge(rel, "chunk", cid, r, note_id, def_payload)) edges.append(_edge(rel, "chunk", cid, r, note_id, def_payload))
# Für Note-Scope Sammlung nutzen wir den Original-String zur Dedup, aber gesäubert
refs_all.extend([parse_link_target(r, note_id)[0] for r in refs]) refs_all.extend([parse_link_target(r, note_id)[0] for r in refs])
# 3) Note-Scope & De-Duplizierung # 3) Note-Scope & De-Duplizierung
@ -144,32 +145,13 @@ def build_edges_for_note(
"provenance": "rule", "confidence": PROVENANCE_PRIORITY["derived:backlink"] "provenance": "rule", "confidence": PROVENANCE_PRIORITY["derived:backlink"]
})) }))
# ---------------------------------------------------------------------------------- # Deduplizierung: Wir nutzen jetzt die EDGE-ID als Schlüssel.
# FIX: Semantische Deduplizierung # Da die Edge-ID nun 'variant' (Section) enthält, bleiben unterschiedliche Sections erhalten.
# Hier lösen wir das Problem, dass Callout-Kanten andere überschreiben.
# Wir nutzen einen Key aus (Source, Target, Kind, Section), um Duplikate
# aus verschiedenen Regeln (z.B. callout vs. wikilink) zusammenzuführen.
# ----------------------------------------------------------------------------------
unique_map: Dict[str, dict] = {} unique_map: Dict[str, dict] = {}
for e in edges: for e in edges:
# Semantischer Schlüssel: Unabhängig von rule_id oder edge_id eid = e["edge_id"]
src = e.get("source_id", "") # Bei Konflikt (gleiche ID = exakt gleiche Kante und Section) gewinnt die höhere Confidence
tgt = e.get("target_id", "") if eid not in unique_map or e.get("confidence", 0) > unique_map[eid].get("confidence", 0):
kind = e.get("kind", "") unique_map[eid] = e
sec = e.get("target_section", "")
# Dieser Key ist für alle Einträge im Callout-Block UNTERSCHIEDLICH,
# da 'sec' (1) Integrität, 3) Disziplin...) unterschiedlich ist.
sem_key = f"{src}->{tgt}:{kind}@{sec}"
if sem_key not in unique_map:
unique_map[sem_key] = e
else:
# Konfliktlösung: Die Kante mit der höheren Confidence gewinnt
curr_conf = unique_map[sem_key].get("confidence", 0.0)
new_conf = e.get("confidence", 0.0)
if new_conf > curr_conf:
unique_map[sem_key] = e
return list(unique_map.values()) return list(unique_map.values())