davide/rag-from-scratch
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refactor: separa config embedding in ingestion/config.py

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- ingestion/config.py (nuovo): EMBED_MODEL, EMBED_MAX_CHARS, OLLAMA_URL
- config.py radice: rimossi EMBED_MODEL e EMBED_MAX_CHARS — resta solo la config RAG
- ingest.py: importa da ingestion.config
- rag.py, retrieve.py: importano EMBED_MODEL da ingestion.config

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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Davide Grilli
2026-06-09 09:14:58 +02:00
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commit 295fb3faa6
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config.py
-12
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@@ -19,18 +19,6 @@ TEMPERATURE = 0.2
# False = ragionamento interno abilitato (più lento ma potenzialmente più accurato)
NO_THINK = True
# ── Embedding ─────────────────────────────────────────────────────────────────
# Modello di embedding usato da Ollama.
# Deve corrispondere al modello usato durante la vettorizzazione (ingest.py).
# Se cambi questo, devi rieseguire ingest.py con --force.
EMBED_MODEL = "bge-m3"
# Caratteri massimi inviati al modello di embedding.
# Il testo viene troncato SOLO per il vettore; il documento completo
# rimane in ChromaDB. qwen3-embedding: 32768 token — 6000 char è un limite conservativo.
EMBED_MAX_CHARS: int = 6000
# ── Ollama ────────────────────────────────────────────────────────────────────
# URL del server Ollama (default: locale sulla porta 11434).