Dateien nach "app/core" hochladen

app/core/retriever_config.py

@@ -0,0 +1,116 @@
+"""app/core/retriever_config.py
+---------------------------------
+Zentrale Konfiguration für den mindnet-Retriever (WP-04).
+
+Zweck:
+    - Lädt config/retriever.yaml (falls vorhanden) oder nutzt sinnvolle Defaults.
+    - Bietet einen gecachten Zugriff auf die Retriever-Config für
+      andere Module (z. B. graph_adapter, retriever).
+
+Hinweis zur Weiterentwicklung (Selbstjustierung):
+    - Die hier definierten Parameter sind so gewählt, dass sie später
+      durch ein Feedback-/Learning-to-Rank-Modell überschrieben werden
+      können, ohne die restliche Architektur anzupassen.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import os
+from dataclasses import dataclass
+from functools import lru_cache
+from pathlib import Path
+from typing import Dict
+
+try:
+    import yaml  # type: ignore
+except Exception:  # pragma: no cover - Fallback, falls PyYAML nicht installiert ist.
+    yaml = None  # type: ignore
+
+@dataclass(frozen=True)
+class RetrieverConfig:
+    semantic_scale: float
+    edge_scale: float
+    centrality_scale: float
+    edge_weights: Dict[str, float]
+
+@lru_cache
+def get_retriever_config() -> RetrieverConfig:
+    """Lädt die Retriever-Konfiguration (YAML + Defaults).
+
+    Reihenfolge:
+        1. Defaults (sinnvoll gewählte Startwerte).
+        2. Optional: config/retriever.yaml bzw. Pfad aus ENV
+           MINDNET_RETRIEVER_CONFIG überschreibt die Defaults.
+
+    Die Funktion ist bewusst gecached, da sich die Konfiguration zur
+    Laufzeit üblicherweise nicht ändert. Für dynamisches Nachladen
+    könnte der Cache explizit geleert werden.
+    """
+
+    # 1) Defaults – bewusst konservativ gewählt.
+    semantic_scale = 1.0
+    edge_scale = 1.0
+    centrality_scale = 1.0
+
+    edge_weights: Dict[str, float] = {
+        # Wissens-Kanten
+        "depends_on": 1.0,
+        "related_to": 0.7,
+        "similar_to": 0.7,
+        "references": 0.5,
+        # Struktur-Kanten
+        "belongs_to": 0.2,
+        "next": 0.1,
+        "prev": 0.1,
+        # Sonstige / technische Kanten
+        "backlink": 0.2,
+        "references_at": 0.2,
+    }
+
+    # 2) Optional: YAML-Konfiguration laden
+    cfg_path_env = os.getenv("MINDNET_RETRIEVER_CONFIG")
+    if cfg_path_env:
+        cfg_path = Path(cfg_path_env)
+    else:
+        # Project-Root = zwei Ebenen über app/core/
+        cfg_path = Path(__file__).resolve().parents[2] / "config" / "retriever.yaml"
+
+    if yaml is not None and cfg_path.exists():
+        try:
+            data = yaml.safe_load(cfg_path.read_text(encoding="utf-8")) or {}
+        except Exception:
+            data = {}
+
+        retr = data.get("retriever") or {}
+
+        # Skalenwerte überschreiben, falls angegeben
+        try:
+            semantic_scale = float(retr.get("semantic_scale", semantic_scale))
+        except (TypeError, ValueError):
+            pass
+
+        try:
+            edge_scale = float(retr.get("edge_scale", edge_scale))
+        except (TypeError, ValueError):
+            pass
+
+        try:
+            centrality_scale = float(retr.get("centrality_scale", centrality_scale))
+        except (TypeError, ValueError):
+            pass
+
+        # Edge-Gewichte je Kanten-Typ
+        ew_cfg = retr.get("edge_weights") or {}
+        if isinstance(ew_cfg, dict):
+            for k, v in ew_cfg.items():
+                try:
+                    edge_weights[str(k)] = float(v)
+                except (TypeError, ValueError):
+                    continue
+
+    return RetrieverConfig(
+        semantic_scale=semantic_scale,
+        edge_scale=edge_scale,
+        centrality_scale=centrality_scale,
+        edge_weights=edge_weights,
+    )