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Lars 2025-12-18 17:15:43 +01:00
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40
app/core/retriever.py
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@ -2,7 +2,9 @@
FILE: app/core/retriever.py FILE: app/core/retriever.py
DESCRIPTION: Haupt-Schnittstelle für die Suche. Orchestriert Vektorsuche und Graph-Expansion. DESCRIPTION: Haupt-Schnittstelle für die Suche. Orchestriert Vektorsuche und Graph-Expansion.
Nutzt retriever_scoring.py für die WP-22 Logik. Nutzt retriever_scoring.py für die WP-22 Logik.
VERSION: 0.6.14 (WP-22 Full, Debug & Stable) FIX: TypeError in embed_text (model_name) behoben.
FIX: Pydantic ValidationError (Target/Source) behoben.
VERSION: 0.6.15 (WP-22 Full & Stable)
STATUS: Active STATUS: Active
DEPENDENCIES: app.config, app.models.dto, app.core.qdrant*, app.core.graph_adapter, app.core.retriever_scoring DEPENDENCIES: app.config, app.models.dto, app.core.qdrant*, app.core.graph_adapter, app.core.retriever_scoring
""" """
@ -28,22 +30,36 @@ from app.core.retriever_scoring import get_weights, compute_wp22_score
logger = logging.getLogger(__name__) logger = logging.getLogger(__name__)
# --- Hilfsfunktionen für Qdrant --- # ==============================================================================
# 1. CORE HELPERS & CONFIG LOADERS
# ==============================================================================
def _get_client_and_prefix() -> Tuple[Any, str]: def _get_client_and_prefix() -> Tuple[Any, str]:
"""Initialisiert Qdrant Client und lädt Collection-Prefix.""" """Initialisiert Qdrant Client und lädt Collection-Prefix."""
cfg = qdr.QdrantConfig.from_env() cfg = qdr.QdrantConfig.from_env()
return qdr.get_client(cfg), cfg.prefix return qdr.get_client(cfg), cfg.prefix
def _get_query_vector(req: QueryRequest) -> List[float]: def _get_query_vector(req: QueryRequest) -> List[float]:
"""Vektorisiert die Anfrage oder nutzt vorhandenen Vektor.""" """
Vektorisiert die Anfrage.
FIX: Enthält try-except Block für unterschiedliche Signaturen von ec.embed_text.
"""
if req.query_vector: if req.query_vector:
return list(req.query_vector) return list(req.query_vector)
if not req.query: if not req.query:
raise ValueError("Kein Text oder Vektor für die Suche angegeben.") raise ValueError("Kein Text oder Vektor für die Suche angegeben.")
settings = get_settings() settings = get_settings()
return ec.embed_text(req.query, model_name=settings.MODEL_NAME)
try:
# Versuch mit modernem Interface (WP-03 kompatibel)
return ec.embed_text(req.query, model_name=settings.MODEL_NAME)
except TypeError:
# Fallback für Signaturen, die 'model_name' nicht als Keyword akzeptieren
logger.debug("ec.embed_text does not accept 'model_name' keyword. Falling back.")
return ec.embed_text(req.query)
def _semantic_hits( def _semantic_hits(
client: Any, client: Any,
@ -57,7 +73,9 @@ def _semantic_hits(
# Strikte Typkonvertierung für Stabilität # Strikte Typkonvertierung für Stabilität
return [(str(hit[0]), float(hit[1]), dict(hit[2] or {})) for hit in raw_hits] return [(str(hit[0]), float(hit[1]), dict(hit[2] or {})) for hit in raw_hits]
# --- Explanation Layer (Detaillierte Begründungen) --- # ==============================================================================
# 2. EXPLANATION LAYER (DEBUG & VERIFIABILITY)
# ==============================================================================
def _build_explanation( def _build_explanation(
semantic_score: float, semantic_score: float,
@ -100,7 +118,7 @@ def _build_explanation(
type_weight = float(payload.get("retriever_weight", 1.0)) type_weight = float(payload.get("retriever_weight", 1.0))
if type_weight != 1.0: if type_weight != 1.0:
msg = "Bevorzugt" if type_weight > 1.0 else "De-priorisiert" msg = "Bevorzugt" if type_weight > 1.0 else "De-priorisiert"
reasons.append(Reason(kind="type", message=f"{msg} aufgrund des Notiz-Typs.", score_impact=base_val * (type_weight - 1.0))) reasons.append(Reason(kind="type", message=f"{msg} durch Typ-Profil.", score_impact=base_val * (type_weight - 1.0)))
# 4. Kanten-Verarbeitung (Graph-Intelligence) # 4. Kanten-Verarbeitung (Graph-Intelligence)
if subgraph and target_note_id and scoring_debug["edge_bonus"] > 0: if subgraph and target_note_id and scoring_debug["edge_bonus"] > 0:
@ -155,7 +173,9 @@ def _build_explanation(
applied_boosts=applied_boosts applied_boosts=applied_boosts
) )
# --- Kern-Logik für Hybrid-Retrieval --- # ==============================================================================
# 3. CORE RETRIEVAL PIPELINE
# ==============================================================================
def _build_hits_from_semantic( def _build_hits_from_semantic(
hits: Iterable[Tuple[str, float, Dict[str, Any]]], hits: Iterable[Tuple[str, float, Dict[str, Any]]],
@ -171,7 +191,6 @@ def _build_hits_from_semantic(
for pid, semantic_score, payload in hits: for pid, semantic_score, payload in hits:
edge_bonus, cent_bonus = 0.0, 0.0 edge_bonus, cent_bonus = 0.0, 0.0
# Graph-Abfrage erfolgt IMMER über die Note-ID, nicht Chunk-ID
target_id = payload.get("note_id") target_id = payload.get("note_id")
if subgraph and target_id: if subgraph and target_id:
@ -269,7 +288,7 @@ def hybrid_retrieve(req: QueryRequest) -> QueryResponse:
data["weight"] = data.get("weight", 1.0) * prov_w * intent_multiplier data["weight"] = data.get("weight", 1.0) * prov_w * intent_multiplier
except Exception as e: except Exception as e:
logger.error(f"Graph Expansion failed criticaly: {e}", exc_info=True) logger.error(f"Graph Expansion failed: {e}")
subgraph = None subgraph = None
# 3. Scoring & Explanation Generierung # 3. Scoring & Explanation Generierung
@ -287,6 +306,5 @@ def semantic_retrieve(req: QueryRequest) -> QueryResponse:
class Retriever: class Retriever:
"""Schnittstelle für die asynchrone Suche.""" """Schnittstelle für die asynchrone Suche."""
async def search(self, request: QueryRequest) -> QueryResponse: async def search(self, request: QueryRequest) -> QueryResponse:
"""Führt eine Suche durch. Nutzt hybrid_retrieve als Standard.""" """Führt eine hybride Suche aus."""
# Standard ist Hybrid-Modus
return hybrid_retrieve(request) return hybrid_retrieve(request)

2
app/core/retriever_scoring.py
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@ -101,7 +101,7 @@ def compute_wp22_score(
cent_impact_final = (cent_w_cfg * cent_bonus_raw) * graph_boost_factor cent_impact_final = (cent_w_cfg * cent_bonus_raw) * graph_boost_factor
# 4. Finales Zusammenführen (Merging) # 4. Finales Zusammenführen (Merging)
# node_weight - 1.0 sorgt dafür, dass ein Gewicht von 1.0 keinen Einfluss hat (neutral). # (node_weight - 1.0) sorgt dafür, dass ein Gewicht von 1.0 keinen Einfluss hat (neutral).
total = base_val * (1.0 + (node_weight - 1.0) + edge_impact_final + cent_impact_final) total = base_val * (1.0 + (node_weight - 1.0) + edge_impact_final + cent_impact_final)
# Sicherstellen, dass der Score niemals 0 oder negativ ist (Floor) # Sicherstellen, dass der Score niemals 0 oder negativ ist (Floor)