ingestِ دوباره جایگزین نمی‌کرد: qdrant_point_id یک uuid4 تازه به ازای هر ردیف
است، پس خواندنِ دوباره‌ی یک صفحه نسخه‌ی تکراری کنارِ نسخه‌ی قدیمی می‌گذاشت و
جستجو نمی‌توانست تشخیص بدهد کدام کدام است.
--refresh {figures,unjudgeable,both,all} و --refresh-pages اضافه شدند.
سه تصمیمِ طراحی که عمدی‌اند:
۱. پاک‌سازی صفحه‌به‌صفحه است و درست پیش از خواندنِ همان صفحه، نه یک‌جا از اول.
وسطِ تست یک crash همین را ثابت کرد: فقط یک صفحه خالی ماند (۲۷۹→۲۷۶) و بقیه‌ی
کتاب دست‌نخورده. پاک‌سازیِ یک‌جا همان crash را به ۸۱ صفحه‌ی خالی تبدیل می‌کرد.
۲. اول Qdrant، بعد دیتابیس. شناسه‌ی نقطه فقط در ردیفِ DB است، پس ترتیبِ برعکس
یعنی شکستِ Qdrant نقاط را برای همیشه بی‌صاحب می‌گذارد — نه قابلِ یافتن، نه
قابلِ پاک کردن.
۳. order از Max گرفته می‌شود نه count: بازخوانی ردیف‌ها را از وسط پاک می‌کند و
count عددی می‌داد که با orderهای موجود تصادم داشت.
تخمینِ هزینه حالا از اندازه‌گیریِ واقعیِ پنلِ صورتحساب می‌آید نه از جدولِ قیمت،
و وعده‌ی «با Batch API نصف» حذف شد چون GapGPT اصلاً /v1/batches ندارد.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
نقشه‌ی فیزیکیِ کتاب‌ها (افستِ صفحه، بازه‌ی هر فصل، درس‌های داخلِ فصل از
فهرستِ خودِ کتاب) در rag/services/textbooks.py ثبت شد تا عنوانِ فصل از
کتاب بیاید نه از حدسِ مدل — رشته‌ی فصل باید دقیقاً بینِ ingest و retrieval
یکی باشد وگرنه نتیجه بی‌سروصدا خالی برمی‌گردد.
rag_ingest_book کتاب را فصل‌به‌فصل ingest می‌کند و قابلِ ازسرگیری است:
rag.IngestedPage نشانه‌ی «این صفحه پردازش شد» را نگه می‌دارد حتی وقتی
صفحه chunkی نساخته، وگرنه هر بار اجرای دوباره بابتِ صفحه‌های بی‌مسئله
دوباره پول می‌گرفت. --plan هزینه را رایگان برآورد می‌کند.
rag_import_collection نقاطِ موجودِ Qdrant را در LessonChunk می‌ریزد —
فقط می‌خواند، رایگان و idempotent، برای پایه‌هایی که تیمِ دیگر ingest
کرده بود.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
