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davide d2b8baa844 feat(chunks): aggiunge packer.py — Block[] → Chunk[] con packing min/target/max
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-06-08 16:29:24 +02:00
davide 2d2d478a3f feat(chunks): aggiunge segmenter.py — token stream → Block[]
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2026-06-08 16:25:49 +02:00
davide 63ca7121b2 feat(chunks): aggiunge parser.py con markdown-it-py
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2026-06-08 16:22:58 +02:00
davide bca01dc1c6 feat(chunks): aggiunge ChunkerConfig dataclass
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2026-06-08 16:20:59 +02:00
davide be1347378b feat(chunks): aggiunge models.py con Block, Chunk, Diagnostics, ChunkingResult
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2026-06-08 16:20:30 +02:00
davide be8ae9f6b8 chore: rimuove chunker legacy, aggiunge dipendenze AST-based pipeline
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2026-06-08 16:16:07 +02:00
davide c93e2e8494 fix(verify): PUNCT_END generico e frasi spezzate come warning
PUNCT_END esteso con terminatori comuni in documenti tecnici:
- $ e } per formule LaTeX inline e blocchi
- > per tag HTML (</table>, </td>, ecc.)
- \\ per line break LaTeX
- · (punto centrato, U+00B7) per notazione matematica
Caratteri unicode scritti con chr() per evitare SyntaxError Python 3.12+
con curly quotes nel sorgente.

Frasi spezzate spostate da blockers a warnings: il chunker le risolve
automaticamente con merge_broken_sentences; i casi residui sono
perlopiù falsi positivi (frontespizi, entità proprie senza punto finale).

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 14:18:27 +02:00
davide f0c6bad046 feat(chunker): riscrittura completa per input MD pulito
Input: sources/<stem>_output/auto/<stem>.md (fallback: sources/<stem>.md)
Output: chunks/<stem>/chunks.json + meta.json

Regole implementate:
- 1 paragrafo = 1 chunk; paragrafi di contesti diversi non si mescolano
- split a confine di frase se paragrafo > MAX_CHARS (mai a metà frase)
- merge_short(): paragrafi < MIN_CHARS fusi col successivo (stesso contesto)
- merge_broken_sentences(): chunk consecutivi con frase spezzata vengono
  uniti automaticamente se stesso contesto e corpo senza punteggiatura finale
- parse_paragraphs(): skip sezioni via SKIP_HEADINGS (prefisso case-insensitive)
  e skip contenuto pre-heading via SKIP_PRE_HEADING
- blocchi atomici: tabelle, liste, code block non vengono mai spezzati
- nessun overlap tra chunk

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 14:18:17 +02:00
davide ce4c3e5c87 refactor(chunks): rimuove Stage 1 e riscrive config per MD pulito
Eliminati md_optimizer.py e fix_chunks.py: la pipeline non parte più
da _content_list_v2.json ma da un .md già pulito in sources/.

config.py ridotto da 114 a 64 righe: rimossi tutti i parametri MinerU
(NOISE_TYPES, FRONTMATTER_HEADINGS, MODEL_SKIP_LABELS, ecc.) e aggiunti
i parametri effettivamente utili al chunking: SKIP_HEADINGS,
SKIP_PRE_HEADING, MERGE_SHORT_PARAGRAPHS, ATOMIC_TYPES, CONTEXT_DEPTH.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 14:18:44 +02:00
davide 156b1ebba4 feat(verify): nuovi check, istogramma ASCII e sezioni per documento
Nuovi check bloccanti:
  - prefisso malformato ([ senza ] o contenuto vuoto)
  - corpo vuoto dopo prefisso valido

Nuovi warning:
  - tabelle Markdown senza riga separatore |---|
  - chunk con corpo identico (duplicati da overlap/merge)

Output migliorato:
  - istogramma ASCII con marcatori ← MIN / ← MAX
  - top 5 sezioni per volume di chunk
  - mediana (p50) nelle statistiche di lunghezza

report.json arricchito: p50_chars, sections, malformed_prefix,
body_empty, broken_tables, duplicate_bodies.

PUNCT_END esteso con \d[\d.,/]*$ per numeri, anni, riferimenti normativi.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-20 16:07:51 +02:00
davide e96c510e1f feat(chunks): pipeline unificata Stage 1+2 con md_optimizer
chunker.py ora esegue in sequenza:
  - Stage 1 (md_optimizer.py): _content_list_v2.json + _model.json → _clean.md
    con pulizia TOC, frontespizio, sommari interni, merge titoli capitolo
  - Stage 2: _clean.md → chunks.json (paragraph-overlap, atomici tabelle/liste)

config.py esteso con CHAPTER_PREFIX_PATTERNS, SOMMARIO_PATTERNS,
MODEL_SKIP_LABELS, MODEL_ABSTRACT_LABELS, MIN_CONTENT_CHARS.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-20 16:07:40 +02:00
davide 6d7170d18b fix(verify): riconosce URL www. come terminatori validi + doc multi-documento
- _URL_TAIL ora matcha anche www.* (non solo https://) — evita falsi blockers
  su watermark tipo www.docsity.com
- README: documenta --collection / --stems per ingestion, retrieve e rag

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-12 11:21:24 +02:00
davide b630316936 feat(chunks): ottimizzazione chunking e post-processing
- chunker.py: scrive meta.json con strategia e soglie effettive (target,
  min_chars, max_chars) per ogni documento chunked

- verify_chunks.py:
  * _load_thresholds(): legge min/max da meta.json invece del TARGET_CHARS
    globale, eliminando il mismatch tra soglie chunker e verify
    (h3_aware target=600 -> range 450-750, non piu' validato a 225-375)
  * _ROMAN_END: esclude numeri romani finali (XV, XIV...) dagli incompleti
    perche' sono artefatti indice PDF, non frasi spezzate
  * PUNCT_END: aggiunge ; come fine valida (clausole legali italiane)

- fix_chunks.py:
  * _load_thresholds(): usa max_chars da meta.json per split coerente
  * _SECONDARY_END: split secondario su ; per testo legale multi-clausola
  * Fase 1 (convergenza): risolve solo blockers (incomplete, empty,
    no_prefix) senza toccare warnings -- elimina il ciclo
    merge->too_long->split->incomplete->merge
  * Fase 2 (finale): una sola passata di merge too_short + split too_long
    dopo che i blockers sono azzerati

Risultato su dirittopenale: da blocked (265 incomplete) a warnings_only
in 2 iterazioni, senza cicli infiniti.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-12 11:09:28 +02:00
davide d947e04152 chore(config): tuning RAG — modello 4b, temperatura 0.2, chunk target 300
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-12 10:37:39 +02:00
davide 2c180fc9b6 refactor: rinomina step-8 → ingestion
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-11 15:58:54 +02:00
davide e264bc52b1 feat(chunks): target-based chunking con config centralizzata
Introduce chunks/config.py come unica fonte di verità per tutti i
parametri della pipeline di chunking. TARGET_CHARS + CHUNK_TOLERANCE
sostituiscono MIN_CHARS/MAX_CHARS: il chunker mira a una dimensione
target e si avvicina il più possibile rispettando il vincolo assoluto
di terminare ogni chunk su un confine di frase (punto/punteggiatura).

- config.py: TARGET_CHARS, CHUNK_TOLERANCE, SPLIT_THRESHOLD_FACTOR,
  PROTECT_TABLES, FIX_MAX_ITERATIONS, STRATEGY_OVERRIDES per strategia
- chunker.py: algoritmo target-based (emit quando frase successiva
  sfora upper_body = upper - prefix_len), table protection atomica,
  override MIN/MAX/overlap per ciascuna delle 4 strategie
- verify_chunks.py: soglie derivate da target*(1±tolerance)
- fix_chunks.py: _split_at_boundary sempre su punteggiatura finale,
  loop ricorsivo fix→verify fino a FIX_MAX_ITERATIONS, split solo
  per chunk > upper × SPLIT_THRESHOLD_FACTOR

Risultato su bitcoin: 694 chunk, 0 incompleti, 83% in range [450,750],
tutti terminanti su punteggiatura indipendentemente dalla dimensione.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-11 15:45:24 +02:00
davide f340c4c14e feat(chunks): sentence-boundary flush, math incomplete detection, structure profile export
- chunker: estrai _flush_chunk() con estensione al confine di frase (max 120%)
- verify: rileva chunk matematici incompleti come warning, gestisci hash hex e URL
- conversione: esporta structure_profile.json nell'output dir
2026-04-20 12:28:03 +02:00
davide a18eb10117 feat(chunks): aggiungi pipeline chunking consolidata
Nuova cartella chunks/ con chunker.py (step 5), verify_chunks.py e
fix_chunks.py (step 6). Tutto l'I/O va in chunks/<stem>/ invece di
step-5/ e step-6/ separati. Input: conversione/<stem>/clean.md
2026-04-20 11:36:24 +02:00