Commit Graph

2 Commits

Author SHA1 Message Date
92dc2242f8 take the points back too when an upsert fails
بررسیِ collectionها بعد از ingestِ پایه نهم نشان داد Qdrant ۲۸۷ نقطه دارد ولی
دیتابیس ۲۷۹ ردیف. هشت نقطه‌ی اضافه، همه از صفحه‌ی ۱۲۵ — همان صفحه‌ای که دو بار
تایم‌اوت داد و بار سوم گرفت. سه مسئله سه نسخه داشتند و دو نقطه هم بی‌صاحب بود.

علت: `upsert` با `wait=True` ممکن است نوشته باشد و فقط جوابش تایم‌اوت شده
باشد. مسیرِ جبران فقط ردیف‌های DB را پس می‌گرفت، نه نقطه‌ها؛ و چون هر اجرای
دوباره `qdrant_point_id` تازه می‌سازد، هر retry یک نسخه‌ی تکراری اضافه می‌کرد.

اثرش در بازیابی دیده می‌شود نه در لاگ: top-k با سه نسخه از یک مسئله پر می‌شود
و بقیه‌ی متنِ مرتبط بیرون می‌ماند — یعنی دستیار بافتِ کمتری می‌بیند و هیچ‌کس
هم متوجه نمی‌شود.

حالا در صورتِ شکست، نقطه‌ها هم پاک می‌شوند. اگر خودِ پاک‌سازی هم شکست بخورد
لاگ می‌شود ولی خطای اصلی پوشانده نمی‌شود، چون صفحه باید ناتمام بماند تا اجرای
بعدی دوباره سراغش برود.

داده‌ی موجود هم تمیز شد: ۸ نقطه‌ی بی‌صاحب پاک شدند و حالا ۲۷۹ = ۲۷۹.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-15 23:00:09 +03:30
ac93e17305 new app — cleaned-up RAG pipeline (Qdrant retrieval + GPT), ported from Rag_backend
Self-contained app; wired into settings/urls in the next commit. Data
stays in the parallel team's live Qdrant — nothing is copied into our DB.

apps.py
  - RagConfig.
models.py
  - LessonChunk: DB-of-record for one summarized lesson chunk
    (original_text + summary + embedding_vector) mirrored as a single
    Qdrant point; loose lesson_id/grade_id ints, no cross-app FK.
    LessonChunkImage for future multimodal lessons.
migrations/0001_initial.py
  - initial tables for the two models.
services/clients.py
  - lazy, lru_cache'd OpenAI + Qdrant clients (Rag_backend builds them at
    import time and crashes without keys). RagNotConfigured raised when a
    key/lib is missing; Qdrant client uses check_compatibility=False for
    the 1.19-client / 1.17-server minor version gap.
services/config.py
  - rag_is_configured(), collection-name template, grade-title resolution
    (RAG_GRADE_TITLE_OVERRIDES -> content.Grade.title), retrieval top-k.
services/known_collections.py
  - exact live Qdrant catalog: 6 collection names, math chapter-number ->
    exact "فصل N: ..." string tables per (subject, grade), and the
    علوم/اجتماعی lesson-number -> title maps. filter_key_for_subject()
    picks `chapter` for math, `lesson_number` otherwise;
    resolve_math_chapter() maps a plain chapter number (Persian or Latin
    digits) to the stored string.
services/embedding.py
  - embed_text() pinned to OPENAI_EMBEDDING_MODEL (text-embedding-3-small,
    1536d) so vectors match the other team's existing collections.
services/chunking.py
  - split_text_into_chunks(), summarize_chunk() (gpt-4o-mini, JSON out);
    plain exceptions instead of ninja HttpError.
services/qdrant_store.py
  - ensure_collection(), upsert_points(), search(): the lesson filter
    matches the value both as str and native, since Qdrant stores
    lesson_number as int and chapter as string.
services/retrieval.py
  - resolve_target() -> (collection, filter_key, filter_value), reused by
    the cache key and debug block.
  - retrieve_context() -> (chunks, meta): embed -> Qdrant search scoped to
    one lesson/chapter -> top-k. Math payloads (no `summary`) fall back to
    generalSolution/problem/solution; a 404 collection returns empty.
services/generation.py
  - generate_answer() and stream_answer() (token iterator for SSE);
    context-grounded Persian prompt that explains from retrieved text
    rather than refusing.
services/pdf.py
  - textbook PDF -> page images -> gpt-4o vision problem-type extraction
    (adapted from Rag_backend mathapp); returns dicts, no on-disk JSON.
    pymupdf/pdf2image optional — missing libs raise RagNotConfigured.
services/ingest.py
  - ingest_text() / ingest_pdf(): chunk -> summarize -> embed -> persist
    LessonChunk + upsert Qdrant, in one transaction.
services/answer_cache.py
  - short-TTL cache of the final answer keyed by
    sha1(collection | filter_value | normalized-question).
services/tutor.py
  - thin answer_question() (retrieve -> generate) for direct callers.
serializers.py, urls.py, views.py
  - POST /api/rag/ingest/text, POST /api/rag/ingest/pdf (HasInternalServiceKey,
    throttle scope rag_ingest), GET /api/rag/chunks review list.
    RagProviderUnavailable -> clean 503.
admin.py
  - LessonChunk admin with an inline for its images.
management/commands/rag_catalog.py
  - read-only live Qdrant listing (--values, --json); never writes.
tests.py
  - mocked-client tests: ask-with-retrieval, ingest, SSE stream, answer
    cache, and rag_is_configured() gating.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-29 02:29:54 +03:30