Lars
b8b6f243d1
All checks were successful
Deploy mindnet to llm-node / deploy (push) Successful in 3s
117 lines
3.5 KiB
Python
117 lines
3.5 KiB
Python
"""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,
|
||
)
|