Много мелких доработок

- переименован input_md => data
- добавление инфы о дате, версии и авторе изменений conf-страницы в индекс
- вывод этой инфы в источниках
- вывод статистики последнего ответа
- указание имени коллекции для qdrant
- мелочи по текстовкам

.gitignore

@@ -1,6 +1,6 @@
 /.data/*
 /rag/input_html/*
-/rag/input_md/*
+/rag/data/*
 /rag/sys_prompt.txt
 /rag/chats/*.md
 

README.md

@@ -31,7 +31,7 @@
 * python, venv, pip
 * [docker](https://docker.com)
 * [ollama](https://ollama.com)
-* [qdrant](https://qdrant.tech)
+* [qdrant](https://qdrant.tech/documentation/quickstart/)
 * [open-webui](https://docs.openwebui.com)
 
 ## Как использовать

rag/README.md

@@ -37,7 +37,7 @@ RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектура, кото
 ```
 rag/
 ├── input_html/         # Входные файлы HTML, загруженные из Confluence
-├── input_md/           # Входные (конвертированные) файлы Markdown
+├── data/               # Входные (конвертированные) Markdown и прочие текстовые файлы
 ├── chats/              # Директория для сохранения чатов
 ├── download.sh         # Скрипт для загрузки страниц из Confluence
 ├── convert.py          # Скрипт конвертации HTML в Markdown
@@ -121,7 +121,7 @@ https://conf.company.ltd/pages/viewpreviousversions.action?pageId=987654321
 python3 convert.py
 ```
 
-В результате все html-файлы будут сохранены в директорию `./input_md/`.
+В результате все html-файлы будут сохранены в директорию `./data/`.
 Файлы будут названы по заголовкам страниц, внутри также сохранится ссылка на исходную страницу `@@...@@`.
 
 Для получения справки по скрипту выполни команду:
@@ -132,9 +132,9 @@ python3 convert.py --help
 
 ### 3. Векторизация (индексирование)
 
-Файлы `./input_md/*.md` должны быть проиндексированы.
+Файлы `./data/*` должны быть проиндексированы.
 
-Для того, чтобы проиндексировать Markdown-документы, выполнить команду:
+Для того, чтобы проиндексировать документы, выполнить команду:
 
 ```bash
 python3 vectorize.py
@@ -185,6 +185,9 @@ python3 rag.py --query "твой запрос здесь"
 python3 rag.py --help
 ```
 
+> [!NOTE]
+> У скрипта очень довольно аргументов для гибкой настройки.
+
 ### Кастомный системный промпт
 
 Если хочется уточнить роль генеративной модели, можно создать файл `sys_prompt.txt` и прописать туда всё необходимое, учитывая следующие правила:
@@ -213,10 +216,15 @@ python3 rag.py --help
 Для генерации ответов:
 
 - `qwen2.5:3b` (по умолчанию)
+- `qwen3:8b`
 - `gemma3n:e2b`
 - `phi4-mini:3.8b`
 - `qwen2.5:1.5b`
-- ...
+
+> [!NOTE]
+> Чем меньше млрд параметров (b, billion), тем меньше вероятности получить корректный ответ на не-английском языке.
+> Такие модели работают быстро, но качество ответов низкое.
+> Чем больше параметров, тем лучше и медленее ответы.
 
 ## Дисклеймер
 

rag/clear.sh

@@ -1,4 +1,5 @@
 #!/bin/bash
 
 rm -rf ./input_html/*.html
-rm -rf ./input_md/*.md
+rm -rf ./data/*
+touch ./data/.gitkeep

rag/convert.py

@@ -15,11 +15,11 @@ def convert_html_to_md(input_dir, output_dir):
             md_content = markdownify.markdownify(html_content, heading_style="ATX")
             with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
                 f.write(md_content)
-            print(f"Converted {input_path} to {output_path}")
+            print(f"Готово: {output_path}")
 
 if __name__ == "__main__":
     parser = argparse.ArgumentParser(description="Конвертер HTML-файлов в Markdown")
     parser.add_argument("--input-dir", type=str, default="input_html", help="Директория с HTML-файлами для конвертации")
-    parser.add_argument("--output-dir", type=str, default="input_md", help="Директория для сохранения Markdown-файлов")
+    parser.add_argument("--output-dir", type=str, default="data", help="Директория для сохранения Markdown-файлов")
     args = parser.parse_args()
     convert_html_to_md(args.input_dir, args.output_dir)

rag/download.sh

@@ -21,7 +21,7 @@ OUTPUT_PATH="./input_html"
 [ ! -d "$OUTPUT_PATH" ] && mkdir -p "$OUTPUT_PATH"
 
 for PAGE_ID in "$@"; do
-    API_ENDPOINT="${CONF_URL}/rest/api/content/${PAGE_ID}?expand=body.view,children.page"
+    API_ENDPOINT="${CONF_URL}/rest/api/content/${PAGE_ID}?expand=body.view,children.page,version"
     echo
     echo "Загрузка: $API_ENDPOINT"
 
@@ -37,25 +37,40 @@ for PAGE_ID in "$@"; do
         exit 1
     fi
 
-    TITLE=$(echo "$RESPONSE" | jq -r .title)
     CONTENT=$(echo "$RESPONSE" | jq -r .body.view.value)
-
     if [ -z "$CONTENT" ]; then
         echo "Пустая страница, пропущено"
         exit
     fi
 
+    TITLE=$(echo "$RESPONSE" | jq -r .title)
+    VERSION_NUM=$(echo "$RESPONSE" | jq -r .version.number)
+    VERSION_WHEN=$(date -d "$(echo "$RESPONSE" | jq -r .version.when)" +'%d.%m.%Y %H:%M:%S %Z')
+    VERSION_BY=$(echo "$RESPONSE" | jq -r .version.by.username)
+
     TITLE_ESC="${TITLE//\//_}"
     FILENAME="$TITLE_ESC.html"
     if [ "$(echo "$FILENAME" | wc -c)" -gt 255 ]; then # измерение по байтам, а не длине
         FILENAME="${TITLE_ESC:0:120}.html"
     fi
     HTML_FILEPATH="$OUTPUT_PATH/$FILENAME"
-    CONTENT=${CONTENT//href=\"\//href=\"$CONF_URL}
+    CONTENT=${CONTENT//href=\"\//href=\"$CONF_URL/}
-    CONTENT=${CONTENT//src=\"\//src=\"$CONF_URL}
+    CONTENT=${CONTENT//src=\"\//src=\"$CONF_URL/}
 
     URL="$CONF_URL/pages/viewpage.action?pageId=$PAGE_ID"
-    echo -e "@@$URL@@\n<br><html><body>Исходная страница: <a href=\"$URL\">$URL</a><br><br><h1>$TITLE</h1>$CONTENT</body></html>" > "$HTML_FILEPATH"
+
+    cat > "$HTML_FILEPATH" <<EOF
+<html><body>
+    <!-- разметка для эмбеддинга -->
+    @@ $URL @@
+    ^^ $VERSION_NUM ^^
+    %% $VERSION_BY %%
+    == $VERSION_WHEN ==
+    <!-- / разметка для эмбеддинга -->
+    <h1>$TITLE</h1>
+    $CONTENT
+</body></html>
+EOF
     echo "Сохранено: $OUTPUT_PATH/$TITLE.html"
 
     CHILD_IDS=$(echo "$RESPONSE" | jq -r '.children.page.results[]?.id' 2>/dev/null)

rag/rag.py

@@ -6,7 +6,7 @@ from sentence_transformers import SentenceTransformer
 
 class RagSystem:
     def __init__(self,
-                 md_folder: str = "input_md",
+                 md_folder: str = "data",
                  ollama_url: str = "http://localhost:11434",
                  qdrant_host: str = "localhost",
                  qdrant_port: int = 6333,
@@ -27,13 +27,14 @@ class RagSystem:
         body = {"model": self.chat_model}
         requests.post(url, json=body, timeout=600)
 
-    def search_qdrant(self, query: str, top_k: int = 6):
+    def search_qdrant(self, query: str, top_k: int = 6, qdrant_collection="rag"):
         query_vec = self.emb_model.encode(query, show_progress_bar=False).tolist()
-        url = f"http://{self.qdrant_host}:{self.qdrant_port}/collections/rag_collection/points/search"
+        url = f"http://{self.qdrant_host}:{self.qdrant_port}/collections/{qdrant_collection}/points/search"
         payload = {
             "vector": query_vec,
             "top": top_k,
-            "with_payload": True
+            "with_payload": True,
+            # "score_threshold": 0.6
         }
         resp = requests.post(url, json=payload)
         if resp.status_code != 200:
@@ -114,7 +115,7 @@ Respond."""
             #     "top_p": 0.1,
             # },
         }
-        self.response = requests.post(url, json=body, timeout=600)
+        self.response = requests.post(url, json=body, timeout=900)
         if self.response.status_code != 200:
             return f"Ошибка генерации ответа: {self.response.status_code} {self.response.text}"
         return self.response.json().get("response", "").strip()
@@ -127,7 +128,7 @@ Respond."""
             "messages": self.conversation_history,
             "stream": True
         }
-        resp = requests.post(url, json=body, stream=True, timeout=600)
+        resp = requests.post(url, json=body, stream=True, timeout=900)
         if resp.status_code != 200:
             raise RuntimeError(f"Ошибка генерации ответа: {resp.status_code} {resp.text}")
         full_answer = ""
@@ -148,18 +149,28 @@ Respond."""
                     print(f"Error processing chunk: {e}")
 
     def get_prompt_eval_count(self):
+        if not self.response:
+            return 0
         return self.response.json().get("prompt_eval_count", 0)
 
     def get_prompt_eval_duration(self):
+        if not self.response:
+            return 0
         return self.response.json().get("prompt_eval_duration", 0) / (10 ** 9)
 
     def get_eval_count(self):
+        if not self.response:
+            return 0
         return self.response.json().get("eval_count", 0)
 
     def get_eval_duration(self):
+        if not self.response:
+            return 0
         return self.response.json().get("eval_duration", 0) / (10 ** 9)
 
     def get_total_duration(self):
+        if not self.response:
+            return 0
         return self.response.json().get("total_duration", 0) / (10 ** 9)
 
     def get_tps(self):
@@ -172,19 +183,31 @@ Respond."""
 def print_sources(context_docs: list):
     print("\n\nИсточники:")
     for idx, doc in enumerate(context_docs, start=1):
-        filename = doc['payload'].get("filename", None)
+        title = doc['payload'].get("filename", None)
         url = doc['payload'].get("url", None)
-        title = filename
+        date = doc['payload'].get("date", None)
+        version = doc['payload'].get("version", None)
+        author = doc['payload'].get("author", None)
+
         if url is None:
             url = "(нет веб-ссылки)"
-        print(f"{idx}. {title}\n   {url}\n")
+        if date is None:
+            date = "(неизвестно)"
+        if version is None:
+            version = "0"
+        if author is None:
+            author = "(неизвестен)"
+
+        print(f"{idx}. {title}")
+        print(f"   {url} (v{version} {author})")
+        print(f"   актуальность на {date}")
 
 def print_v(text: str, is_verbose: bool):
     if is_verbose:
         print(text)
 
 def print_stats(rag: RagSystem):
-    print("Статистика:")
+    print("\n\nСтатистика:")
     print(f"* Time: {rag.get_total_duration()}s")
     print(f"* TPS: {rag.get_tps()}")
     print(f"* PEC: {rag.get_prompt_eval_count()}")
@@ -202,6 +225,7 @@ def main():
     parser.add_argument("--show-prompt", default=False, action=argparse.BooleanOptionalAction, help="Показать полный промпт перед обработкой запроса")
     parser.add_argument("--qdrant-host", default="localhost", help="Qdrant host")
     parser.add_argument("--qdrant-port", type=int, default=6333, help="Qdrant port")
+    parser.add_argument("--qdrant-collection", type=str, default="rag", help="Название коллекции для поиска документов")
     parser.add_argument("--ollama-url", default="http://localhost:11434", help="Ollama API URL")
     parser.add_argument("--emb-model", default="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2", help="Модель эмбеддинга")
     parser.add_argument("--chat-model", default="phi4-mini:3.8b", help="Модель генерации Ollama")
@@ -220,6 +244,7 @@ def main():
     print_v(f"Модель эмбеддинга: {args.emb_model}", args.verbose)
     print_v(f"Модель чата: {args.chat_model}", args.verbose)
     print_v(f"Документов для поиска: {args.topk}", args.verbose)
+    print_v(f"Коллекция для поиска: {args.qdrant_collection}", args.verbose)
     if os.path.exists('sys_prompt.txt'):
         print_v("Будет использоваться sys_prompt.txt!", args.verbose)
 
@@ -252,8 +277,9 @@ def main():
 
             if query.lower() == "help":
                 print("<<< Команды итерактивного режима:")
-                print("save -- сохранить диалог в файл")
+                print("save  -- сохранить диалог в файл")
-                print("exit -- выход\n")
+                print("stats -- вывести статистику последнего ответа")
+                print("exit  -- выход\n")
                 query = None
                 continue
 
@@ -290,9 +316,9 @@ def main():
                 break
 
             print_v("\nПоиск релевантных документов...", args.verbose)
-            context_docs = rag.search_qdrant(query, top_k=args.topk)
+            context_docs = rag.search_qdrant(query, top_k=args.topk, qdrant_collection=args.qdrant_collection)
             if not context_docs:
-                print_v("Релевантные документы не найдены.", args.verbose)
+                print("<<< Релевантные документы не найдены")
                 if args.interactive:
                     query = None
                     continue

rag/vectorize.py

@@ -15,12 +15,39 @@ def load_markdown_files(input_dir):
                 content = f.read()
             lines = content.splitlines()
             url = None
+            version = None
+            author = None
+            date = None
+
             if lines:
-                first_line = lines[0].strip()
+                # Проверка первой строки на URL
-                if first_line.startswith("@@") and first_line.endswith("@@") and len(first_line) > 4:
+                if lines[0].strip().startswith("@@") and lines[0].strip().endswith("@@") and len(lines[0].strip()) > 4:
-                    url = first_line[2:-2].strip()
+                    url = lines[0].strip()[2:-2].strip()
-                    content = "\n".join(lines[1:])  # Remove the first line from content
+                    lines = lines[1:]
-            documents.append({"id": filename, "text": content, "url": url})
+
+                # Проверка оставшихся строк на метаданные
+                i = 0
+                while i < len(lines):
+                    line = lines[i].strip()
+                    if line.startswith("^^") and line.endswith("^^") and len(line) > 4:
+                        version = line[2:-2].strip()
+                        lines.pop(i)
+                    elif line.startswith("%%") and line.endswith("%%") and len(line) > 4:
+                        author = line[2:-2].strip()
+                        lines.pop(i)
+                    elif line.startswith("==") and line.endswith("==") and len(line) > 4:
+                        date = line[2:-2].strip()
+                        lines.pop(i)
+                    else:
+                        i += 1
+
+            doc_metadata = {"id": filename, "text": "\n".join(lines)}
+            if url: doc_metadata["url"] = url
+            if version: doc_metadata["version"] = version
+            if author: doc_metadata["author"] = author
+            if date: doc_metadata["date"] = date
+
+            documents.append(doc_metadata)
     return documents
 
 def chunk_text(texts, chunk_size, chunk_overlap):
@@ -36,12 +63,15 @@ def chunk_text(texts, chunk_size, chunk_overlap):
         for i, chunk in enumerate(doc_chunks):
             chunk_id = f"{doc['id']}_chunk{i}"
             chunk_dict = {"id": chunk_id, "text": chunk}
-            if "url" in doc and doc["url"] is not None:
+
-                chunk_dict["url"] = doc["url"]
+            # Перенос всех доступных метаданных
+            for key in ["url", "version", "author", "date"]:
+                if key in doc and doc[key] is not None:
+                    chunk_dict[key] = doc[key]
             chunks.append(chunk_dict)
     return chunks
 
-def embed_and_upload(chunks, embedding_model_name, qdrant_host="localhost", qdrant_port=6333):
+def embed_and_upload(chunks, embedding_model_name, qdrant_host="localhost", qdrant_port=6333, qdrant_collection="rag"):
     import hashlib
 
     print(f"Инициализация модели {args.embedding_model}")
@@ -49,13 +79,12 @@ def embed_and_upload(chunks, embedding_model_name, qdrant_host="localhost", qdra
 
     print(f"Подключение к qdrant ({qdrant_host}:{qdrant_port})")
     client = QdrantClient(host=qdrant_host, port=qdrant_port)
-    collection_name = "rag_collection"
 
-    if client.collection_exists(collection_name):
+    if client.collection_exists(qdrant_collection):
-        client.delete_collection(collection_name)
+        client.delete_collection(qdrant_collection)
 
     client.create_collection(
-        collection_name=collection_name,
+        collection_name=qdrant_collection,
         vectors_config=models.VectorParams(size=embedder.get_sentence_embedding_dimension(), distance=models.Distance.COSINE),
     )
 
@@ -72,7 +101,10 @@ def embed_and_upload(chunks, embedding_model_name, qdrant_host="localhost", qdra
             payload={
                 "text": chunk["text"],
                 "filename": chunk["id"].rsplit(".md_chunk", 1)[0],
-                "url": chunk.get("url", None)
+                "url": chunk.get("url", None),
+                "version": chunk.get("version", None),
+                "author": chunk.get("author", None),
+                "date": chunk.get("date", None)
             }
         ))
         print(f"[{idx}/{total_chunks}] Подготовлен чанк: {chunk['id']} -> ID: {id_hash}")
@@ -80,20 +112,20 @@ def embed_and_upload(chunks, embedding_model_name, qdrant_host="localhost", qdra
     batch_size = 100
     for i in range(0, total_chunks, batch_size):
         batch = points[i : i + batch_size]
-        client.upsert(collection_name=collection_name, points=batch)
+        client.upsert(collection_name=qdrant_collection, points=batch)
         print(f"Записан батч {(i // batch_size) + 1}, содержащий {len(batch)} точек, всего записано: {min(i + batch_size, total_chunks)}/{total_chunks}")
 
-    print(f"Завершена запись всех {total_chunks} чанков в коллекцию '{collection_name}'.")
+    print(f"Завершена запись всех {total_chunks} чанков в коллекцию '{qdrant_collection}'.")
 
 if __name__ == "__main__":
-    print(f"Инициализация...")
     parser = argparse.ArgumentParser(description="Скрипт векторизаци данных для Qdrant")
-    parser.add_argument("--input_dir", type=str, default="input_md", help="Директория с Markdown-файлами для чтения")
+    parser.add_argument("--input-dir", type=str, default="data", help="Директория с Markdown-файлами для чтения")
-    parser.add_argument("--chunk_size", type=int, default=500, help="Размер чанка")
+    parser.add_argument("--chunk-size", type=int, default=500, help="Размер чанка")
-    parser.add_argument("--chunk_overlap", type=int, default=100, help="Размер перекрытия")
+    parser.add_argument("--chunk-overlap", type=int, default=100, help="Размер перекрытия")
-    parser.add_argument("--embedding_model", type=str, default="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2", help="Модель эмбеддинга")
+    parser.add_argument("--embedding-model", type=str, default="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2", help="Модель эмбеддинга")
-    parser.add_argument("--qdrant_host", type=str, default="localhost", help="Адрес хоста Qdrant")
+    parser.add_argument("--qdrant-host", type=str, default="localhost", help="Адрес хоста Qdrant")
-    parser.add_argument("--qdrant_port", type=int, default=6333, help="Номер порта Qdrant")
+    parser.add_argument("--qdrant-port", type=int, default=6333, help="Номер порта Qdrant")
+    parser.add_argument("--qdrant-collection", type=str, default="rag", help="Название коллекции для сохранения документов")
     args = parser.parse_args()
 
     documents = load_markdown_files(args.input_dir)
@@ -103,4 +135,4 @@ if __name__ == "__main__":
     chunks = chunk_text(documents, args.chunk_size, args.chunk_overlap)
     print(f"Создано чанков: {len(chunks)} ({args.chunk_size}/{args.chunk_overlap})")
 
-    embed_and_upload(chunks, args.embedding_model, args.qdrant_host, args.qdrant_port)
+    embed_and_upload(chunks, args.embedding_model, args.qdrant_host, args.qdrant_port, args.qdrant_collection)

up

@@ -7,4 +7,5 @@ docker compose up -d --build --remove-orphans
 echo "* Ollama доступен по адресу: localhost:$OLLAMA_PORT"
 echo "* Open WebUI доступен по адресу: http://localhost:$QDRANT_PORT/"
 echo "* Qdrant доступен по адресу: localhost:$OWEBUI_PORT"
+echo "* Qdrant UI доступен по адресу: http://localhost:$OWEBUI_PORT/dashboard"
 echo "Для остановки контейнеров выполните ./down"