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c8167d4f01
- chunker.py: input da conversione/<stem>/ (era step-4/, non esistente) - verify_chunks.py: messaggi errore aggiornati a conversione/ - config.py: commenti step-8 → ingest.py
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Python
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Python
# ─── Configurazione RAG ───────────────────────────────────────────────────────
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# Modifica questo file per cambiare i parametri della pipeline.
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# Uso:
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# python rag.py --stem nietzsche
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# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# ── Retrieval ─────────────────────────────────────────────────────────────────
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# Numero di chunk da recuperare per ogni domanda.
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# Valori più alti = più contesto, risposte potenzialmente più complete,
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# ma prompt più lunghi e generazione più lenta.
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TOP_K = 6
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# ── Generazione ───────────────────────────────────────────────────────────────
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# Temperatura del modello LLM.
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# 0.0 = completamente deterministico (stessa risposta ad ogni run)
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# 0.7 = più creativo e vario
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TEMPERATURE = 0.0
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# Disabilita il "thinking" (ragionamento interno) nei modelli Qwen3/Qwen3.5.
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# True = risposta diretta, più veloce
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# False = ragionamento interno abilitato (più lento ma potenzialmente più accurato)
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NO_THINK = True
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# ── Embedding ─────────────────────────────────────────────────────────────────
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# Modello di embedding usato da Ollama.
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# Deve corrispondere al modello usato durante la vettorizzazione (ingest.py).
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# Se cambi questo, devi rieseguire ingest.py con --force.
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EMBED_MODEL = "nomic-embed-text"
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# ── Ollama ────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# URL del server Ollama (default: locale sulla porta 11434).
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OLLAMA_URL = "http://localhost:11434"
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# Modello LLM. Scegli in base alla RAM disponibile (vedi README).
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OLLAMA_MODEL = "qwen3.5:0.8b"
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# ── Prompt di sistema ─────────────────────────────────────────────────────────
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# Istruzioni di comportamento inviate al LLM prima del contesto e della domanda.
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# Modifica per cambiare il tono, la lingua, il grado di libertà interpretativa
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# o le condizioni di fallback ("non so rispondere").
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SYSTEM_PROMPT = (
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"Sei un assistente che risponde usando il contesto fornito. "
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"Sintetizza e interpreta liberamente i passaggi del contesto per rispondere alla domanda. "
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"Se il contesto contiene informazioni pertinenti, anche indirette, usale per costruire una risposta. "
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"Solo se il contesto è completamente irrilevante, rispondi: "
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"\"Non trovo questa informazione nel documento.\""
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)
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