# CLAUDE.md

This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.

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## Lingua e comportamento

- **Lingua:** Rispondi sempre in italiano.
- **Prima di eseguire qualsiasi istruzione**, esponi:
  1. Come intendi procedere (approccio, file coinvolti).
  2. Se l'istruzione ha problemi concettuali — e perché — con una proposta alternativa.
  3. Aspetta conferma o correzione prima di toccare il codice, salvo che l'istruzione sia banale (rinomina, formattazione).

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## Missione

Pipeline RAG su documenti accademici. La conversione PDF → Markdown è delegata a **MinerU** (tool esterno). Questo repository si occupa solo di: pulizia Markdown, chunking, vettorizzazione e retrieval/generazione.

```
MinerU (esterno) → sources/<stem>/auto/
                        ↓
                   chunker.py   (Stage 1: _clean.md  +  Stage 2: chunks.json)
                        ↓
                   ingest.py    (embedding → ChromaDB)
                        ↓
                   rag.py / retrieve.py
```

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## Regole invarianti

- **Venv:** Usa `.venv/bin/python`. Mai `pip`/`python` di sistema.
- **Niente LLM nella pipeline:** chunking e pulizia devono essere rule-based e riproducibili.
- **Input immutabile:** Non modificare mai i file originali in `sources/<stem>/auto/`. Il `chunker.py` scrive solo `_clean.md` (prodotto derivato) nella stessa cartella e `chunks.json` in `chunks/<stem>/`.

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## Input — struttura MinerU

MinerU produce una cartella per ogni documento. Posizionarla in `sources/`:

```
sources/<stem>/auto/<stem>_content_list_v2.json  ← struttura ricca (tipo, livello, bbox)  [RICHIESTO]
sources/<stem>/auto/<stem>_model.json            ← label di layout (doc_title, abstract…) [RACCOMANDATO]
sources/<stem>/auto/<stem>.md                    ← Markdown grezzo (non usato dalla pipeline)
sources/<stem>/auto/<stem>_middle.json           ← dati intermedi (non usato)
sources/<stem>/auto/images/                      ← immagini estratte
```

`<stem>` = nome del documento, usato in tutti i comandi come identificatore.

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## Comandi

```bash
# Setup
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt

# Chunking unificato: Stage 1 (_clean.md) + Stage 2 (chunks.json)
.venv/bin/python chunks/chunker.py --stem <stem>
.venv/bin/python chunks/chunker.py                         # tutti gli stem in sources/
.venv/bin/python chunks/chunker.py --stem <stem> --force   # rigenera tutto
.venv/bin/python chunks/chunker.py --stem <stem> --skip-optimize  # salta Stage 1

# Solo Stage 1 (se serve rigenerare solo il _clean.md)
.venv/bin/python chunks/md_optimizer.py --stem <stem> --force

# Verifica e correzione chunk
.venv/bin/python chunks/verify_chunks.py --stem <stem>
.venv/bin/python chunks/fix_chunks.py --stem <stem>

# Vettorizzazione (richiede Ollama attivo)
.venv/bin/python ingestion/ingest.py --stem <stem>
.venv/bin/python ingestion/ingest.py --stem <stem> --force

# RAG interattivo
.venv/bin/python rag.py --stem <stem>
.venv/bin/python retrieve.py --stem <stem>                 # retrieval puro, senza LLM
```

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## Architettura

### Chunking — `chunks/`

| File | Responsabilità |
|------|---------------|
| `chunker.py` | Entry point unificato: chiama `md_optimizer` (Stage 1) poi esegue il chunking (Stage 2) |
| `md_optimizer.py` | Modulo Stage 1: `_content_list_v2.json` + `_model.json` → `<stem>_clean.md` |
| `config.py` | Tutti i parametri: `MAX_CHARS`, `MIN_CHARS`, `OVERLAP_SENTENCES`, `FRONTMATTER_HEADINGS`, `SOMMARIO_PATTERNS`, label sets model.json |
| `verify_chunks.py` | Verifica qualità chunk (lunghezze, frasi spezzate, prefissi) |
| `fix_chunks.py` | Correzioni post-chunking (merge incompleti, split lunghi) |

`md_optimizer.py` è generico rispetto al documento: usa le strutture comuni di tutti gli output MinerU (`_content_list_v2.json` e `_model.json`) senza dipendere da pattern testuali lingua-specifici. I parametri documento-specifici (es. `FRONTMATTER_HEADINGS` per documenti italiani) sono in `config.py`.

Output: `chunks/<stem>/chunks.json`, `chunks/<stem>/meta.json`, `chunks/<stem>/report.json`

### Vettorizzazione — `ingestion/ingest.py`

Legge `chunks/<stem>/chunks.json`, genera embedding via Ollama (`EMBED_MODEL`), indicizza in ChromaDB persistente (`chroma_db/`). Supporta collection multi-documento (`--collection <nome> --stems doc1 doc2`).

### RAG — file radice

| File | Responsabilità |
|------|---------------|
| `rag.py` | Loop interattivo: retrieval + generazione Ollama |
| `retrieve.py` | Retrieval puro (debug senza LLM) |
| `config.py` | `TOP_K`, `TEMPERATURE`, `OLLAMA_MODEL`, `EMBED_MODEL`, `SYSTEM_PROMPT`, `OLLAMA_URL` |

### Output per stem

```
chunks/<stem>/chunks.json
chunks/<stem>/meta.json
chunks/<stem>/report.json
chroma_db/<stem>/             ← collection ChromaDB
```

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## Skills custom

- `/prepare-md <path|stem>` — corregge il Markdown MinerU: sillabazione, artefatti, header malformati, gerarchia incoerente. Opera su una copia, non sull'originale.
- `/post-chunk` — verifica e perfeziona i chunk prima della vettorizzazione.