# CLAUDE.md — RAG from Scratch

## Regole invarianti

- **Lingua:** Rispondi sempre in italiano.
- **Venv:** Usa `.venv/bin/python` o `source .venv/bin/activate`. Mai `pip`/`python` di sistema.
- **`raw.md` immutabile:** La copia di lavoro è sempre `clean.md`.

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## Pipeline

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PDF → conversione → chunking → verifica → vettorizzazione → retrieval
```

`--stem` = nome PDF senza estensione = nome collection ChromaDB.

Per i path degli script e degli output usa `git ls-files` o esplora la root: la struttura è in evoluzione verso un programma unico.

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## Configurazione

`config.py` è la fonte di verità: `EMBED_MODEL`, `OLLAMA_MODEL`, `TOP_K`, `TEMPERATURE`, `SYSTEM_PROMPT`.

**Se cambi `EMBED_MODEL`:** riesegui ingest con `--force` — embedding incoerenti non producono errori ma risposte insensate.

**Se cambi `MIN_CHARS` / `MAX_CHARS`:** cerca tutte le occorrenze nel repo e sincronizza.

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## Workflow consigliato

1. Converti il PDF con lo script di conversione
2. `/prepare-md conversione/<stem>/clean.md`
3. Chunking
4. Vettorizza con `--stem <stem>`
6. `python rag.py --stem <stem>`

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## Skills custom

- `/prepare-md <path|stem>` — corregge `clean.md`: sillabazione, artefatti, header, paragrafi spezzati, gerarchia.
- `/post-chunk <stem>` — verifica chunk, dry-run, fix via `fix_chunks.py` e prepara per la vettorizzazione.