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Deploy mindnet to llm-node / deploy (push) Successful in 4s
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Python
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Python
# tests/test_smart_chunking_integration.py (Letzte Korrektur zur Umgehung des AsyncIO-Fehlers)
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import asyncio
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import unittest
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import os
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import sys
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from pathlib import Path
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from typing import List, Dict
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# --- PFAD-KORREKTUR ---
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ROOT_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent
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sys.path.insert(0, str(ROOT_DIR))
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# ----------------------
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# Import der Kernkomponenten
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from app.core import chunker
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from app.core.graph import graph_derive_edges as derive_edges
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from app.services.semantic_analyzer import SemanticAnalyzer
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# 1. Definieren der Test-Note (Simuliert eine journal.md Datei)
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TEST_NOTE_ID = "20251211-journal-sem-test"
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TEST_NOTE_TYPE = "journal"
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TEST_MARKDOWN = """
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id: 20251211-journal-sem-test
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title: Tägliches Log - Semantischer Test
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type: journal
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status: active
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created: 2025-12-11
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tags: [test, daily-log]
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# Log-Eintrag 2025-12-11
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Heute war ein guter Tag. Zuerst habe ich mit der R1 Meditation begonnen, um meinen Nordstern Fokus zu klären. Das Ritual [[leitbild-rituale-system]] hat mir geholfen, ruhig in den Tag zu starten. Ich habe gespürt, wie wichtig meine [[leitbild-werte#Integrität]] für meine Entscheidungen ist. Das ist das Fundament.
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Am Nachmittag gab es einen Konflikt bei der Karate-Trainer-Ausbildung. Ein Schüler war uneinsichtig. Ich habe die Situation nach [[leitbild-prinzipien#P4 Gerechtigkeit & Fairness]] behandelt und beide Seiten gehört (Steelman). Das war anstrengend, aber ich habe meine [[leitbild-rollen#Karate-Trainer]] Mission erfüllt. Die Konsequenz war klar und ruhig.
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Abends habe ich den wöchentlichen Load-Check mit meinem Partner gemacht. Das Paar-Ritual [[leitbild-rituale-system#R5]] hilft, das Ziel [[leitbild-ziele-portfolio#Nordstern Partner]] aktiv zu verfolgen. Es ist der operative Rhythmus für uns beide.
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"""
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# --- ENTFERNEN DER KOMPLEXEN TEARDOWN-HILFEN ---
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# Wir entfernen die fehleranfällige asynchrone Schließungslogik.
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class TestSemanticChunking(unittest.TestCase):
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_analyzer_instance = None
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@classmethod
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def setUpClass(cls):
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"""Initialisiert den SemanticAnalyzer einmalig."""
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cls._analyzer_instance = SemanticAnalyzer()
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# Stellt sicher, dass der Chunker diese Singleton-Instanz verwendet
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chunker._semantic_analyzer_instance = cls._analyzer_instance
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@classmethod
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def tearDownClass(cls):
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"""
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PRAGMATISCHE LÖSUNG: Überspringe das explizite Aclose() im Teardown,
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um den Event Loop Konflikt zu vermeiden. Die GC wird die Verbindung schließen.
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"""
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pass
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def setUp(self):
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self.config = chunker.get_chunk_config(TEST_NOTE_TYPE)
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def test_a_strategy_selection(self):
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"""Prüft, ob die Strategie 'semantic_llm' für den Typ 'journal' gewählt wird."""
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self.assertEqual(self.config['strategy'], 'semantic_llm',
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"Fehler: 'journal' sollte die Strategie 'semantic_llm' nutzen.")
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def test_b_llm_chunking_and_injection(self):
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"""
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Prüft den gesamten End-to-End-Flow: 1. LLM-Chunking, 2. Kanten-Injektion, 3. Kanten-Erkennung.
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"""
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# --- 1. Chunking (Asynchron) ---
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chunks = asyncio.run(chunker.assemble_chunks(
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note_id=TEST_NOTE_ID,
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md_text=TEST_MARKDOWN,
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note_type=TEST_NOTE_TYPE
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))
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print(f"\n--- LLM Chunker Output: {len(chunks)} Chunks ---")
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# Assertion B1: Zerlegung (Das LLM muss mehr als 1 Chunk liefern)
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self.assertTrue(len(chunks) > 1,
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"Assertion B1 Fehler: LLM hat nicht zerlegt (Fallback aktiv). Prüfe LLM-Stabilität.")
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# --- 2. Injektion prüfen ---
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chunk_1_text = chunks[0].text
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self.assertIn("[[rel:", chunk_1_text,
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"Assertion B2 Fehler: Der Chunk-Text muss die injizierte [[rel: Kante enthalten.")
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# --- 3. Kanten-Derivation (Synchron) ---
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edges = derive_edges.build_edges_for_note(
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note_id=TEST_NOTE_ID,
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chunks=[c.__dict__ for c in chunks]
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)
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print(f"--- Edge Derivation Output: {len(edges)} Kanten ---")
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# Assertion B3: Mindestens 3 LLM-Kanten (inline:rel)
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llm_generated_edges = [
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e for e in edges
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if e.get('rule_id') == 'inline:rel' and e.get('source_id').startswith(TEST_NOTE_ID + '#sem')
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]
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self.assertTrue(len(llm_generated_edges) >= 3,
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"Assertion B3 Fehler: Es wurden weniger als 3 semantische Kanten gefunden.")
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# Assertion B4: Check für die Matrix-Logik / Werte-Kante
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has_matrix_kante = any(
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e['target_id'].startswith('leitbild-werte') and e['kind'] in ['based_on', 'derived_from']
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for e in llm_generated_edges
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)
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self.assertTrue(has_matrix_kante,
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"Assertion B4 Fehler: Die Matrix-Logik / Werte-Kante wurde nicht erkannt.")
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print("\n✅ Integrationstest für Semantic Chunking erfolgreich.")
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def test_c_draft_status_prevention(self):
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"""Prüft, ob 'draft' Status semantic_llm auf by_heading überschreibt."""
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DRAFT_MARKDOWN = TEST_MARKDOWN.replace("status: active", "status: draft")
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# 1. Chunking mit Draft Status
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chunks = asyncio.run(chunker.assemble_chunks(
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note_id=TEST_NOTE_ID,
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md_text=DRAFT_MARKDOWN,
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note_type=TEST_NOTE_TYPE
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))
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# 2. Prüfen der Chunker-IDs
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self.assertFalse(chunks[0].id.startswith(TEST_NOTE_ID + '#sem'),
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"Assertion C1 Fehler: LLM-Chunking wurde für den Status 'draft' nicht verhindert.")
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self.assertTrue(chunks[0].id.startswith(TEST_NOTE_ID + '#c'),
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"Assertion C2 Fehler: Fallback-Strategie 'by_heading' wurde nicht korrekt ausgeführt.")
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print(f"\n✅ Prevention Test: Draft-Status hat LLM-Chunking verhindert (Fallback ID: {chunks[0].id}).")
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if __name__ == '__main__':
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print("Starte den Semantic Chunking Integrationstest.")
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unittest.main() |