rag-from-scratch/CLAUDE.md

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/<stem>.md
                        ↓
                   /prepare-md  (pulizia)
                        ↓
                   chunker.py   (chunking adattivo)
                        ↓
                   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 sources/<stem>/auto/<stem>.md direttamente — usare /prepare-md che lavora su una copia.

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Input — struttura MinerU

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

sources/<stem>/auto/<stem>.md                    ← Markdown principale (input pipeline)
sources/<stem>/auto/<stem>_content_list_v2.json  ← struttura ricca (chunk, bbox, tipo)
sources/<stem>/auto/<stem>_middle.json           ← dati intermedi di layout
sources/<stem>/auto/images/                      ← immagini estratte

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

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Comandi

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

# Chunking (legge sources/<stem>/auto/<stem>.md)
.venv/bin/python chunks/chunker.py --stem <stem>
.venv/bin/python chunks/chunker.py                    # tutti gli 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	Chunking adattivo del Markdown; legge structure_profile.json per scegliere la strategia
config.py	Parametri: TARGET_CHARS, OVERLAP_SENTENCES, CHUNK_TOLERANCE, STRATEGY_OVERRIDES
verify_chunks.py	Verifica qualità chunk (copertura, lunghezze, overlap)
fix_chunks.py	Correzioni post-chunking

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.