davide/rag-from-scratch
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chore(config): tuning RAG — modello 4b, temperatura 0.2, chunk target 300

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Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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Davide Grilli
2026-05-12 10:37:39 +02:00
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commit b5fb363104
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chunks/config.py
+1 -1
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@@ -16,7 +16,7 @@ verify_chunks.py e fix_chunks.py senza toccare il codice applicativo.
# Con TARGET=600 e TOL=0.25 → ogni chunk sarà tra 450 e 750 char, # Con TARGET=600 e TOL=0.25 → ogni chunk sarà tra 450 e 750 char,
# il più vicino possibile a 600, terminando sempre su un confine di frase. # il più vicino possibile a 600, terminando sempre su un confine di frase.
# #
TARGET_CHARS = 600 TARGET_CHARS = 300
CHUNK_TOLERANCE = 0.25 CHUNK_TOLERANCE = 0.25
# ─── Overlap ────────────────────────────────────────────────────────────────── # ─── Overlap ──────────────────────────────────────────────────────────────────
config.py
+2 -2
View File
@@ -18,7 +18,7 @@ TOP_K = 6
# Temperatura del modello LLM. # Temperatura del modello LLM.
# 0.0 = completamente deterministico (stessa risposta ad ogni run) # 0.0 = completamente deterministico (stessa risposta ad ogni run)
# 0.7 = più creativo e vario # 0.7 = più creativo e vario
TEMPERATURE = 0.0 TEMPERATURE = 0.2
# Disabilita il "thinking" (ragionamento interno) nei modelli Qwen3/Qwen3.5. # Disabilita il "thinking" (ragionamento interno) nei modelli Qwen3/Qwen3.5.
# True = risposta diretta, più veloce # True = risposta diretta, più veloce
@@ -38,7 +38,7 @@ EMBED_MODEL = "nomic-embed-text"
OLLAMA_URL = "http://localhost:11434" OLLAMA_URL = "http://localhost:11434"
# Modello LLM. Scegli in base alla RAM disponibile (vedi README). # Modello LLM. Scegli in base alla RAM disponibile (vedi README).
OLLAMA_MODEL = "qwen3.5:0.8b" OLLAMA_MODEL = "qwen3.5:4b"
# ── Prompt di sistema ───────────────────────────────────────────────────────── # ── Prompt di sistema ─────────────────────────────────────────────────────────