davide
019a484854
Migliore supporto multilingue e coerenza semantica con qwen3.5:4b. Aggiornati config.py, README.md, ingestion/README.md, ollama/README.md. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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7.3 KiB
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# RAG su documenti accademici
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Pipeline completa per trasformare PDF accademici in un sistema RAG interrogabile in linguaggio naturale.
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**Stack:** Python · MinerU · ChromaDB · Ollama
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**Chunking:** rule-based, deterministico, senza LLM
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**Embedding + Generazione:** Ollama (locale)
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## Prerequisiti
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### 1. MinerU — conversione PDF → Markdown
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MinerU è il tool esterno che converte i PDF in Markdown strutturato.
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Repository: [https://github.com/opendatalab/MinerU](https://github.com/opendatalab/MinerU)
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#### Requisiti di sistema
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| Risorsa | Minimo | Raccomandato |
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|---------|--------|--------------|
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| Python | 3.10–3.13 | 3.11 |
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| RAM | 16 GB | 32 GB+ |
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| Disco | 20 GB (modelli inclusi) | 40 GB+ |
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| GPU | opzionale | 4–8 GB VRAM (CUDA) |
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| OS | Linux, macOS, Windows | Linux / WSL2 |
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#### Installazione
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```bash
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pip install "mineru[all]"
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```
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Al primo avvio scarica automaticamente i modelli (~15 GB).
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#### Uso — CLI
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```bash
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mineru -p <documento.pdf> -o <output_dir> -b pipeline
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```
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| Flag | Descrizione |
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|------|-------------|
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| `-p` | Percorso PDF o cartella |
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| `-o` | Cartella di output |
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| `-b` | Backend: `pipeline` (CPU), `hybrid-auto-engine` (GPU raccomandato) |
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| `-m` | Metodo: `auto`, `txt`, `ocr` |
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#### Output di MinerU
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```
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<stem>_output/
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└── auto/
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├── <stem>.md ← Markdown (input della pipeline)
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├── <stem>_content_list_v2.json
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├── <stem>_model.json
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└── images/
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```
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Il file usato dalla pipeline è **`<stem>.md`** nella cartella `auto/`.
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### 2. Ollama — embedding e generazione
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Scarica e avvia [Ollama](https://ollama.com), poi installa i modelli:
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```bash
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ollama pull qwen3-embedding:0.6b # embedding (obbligatorio)
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ollama pull qwen3.5:4b # generazione LLM (o altro modello)
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```
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## Setup
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```bash
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git clone <questo-repo>
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cd rag
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python -m venv .venv
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source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
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pip install -r requirements.txt
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```
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## Flusso completo
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```
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PDF
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│
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▼ MinerU (esterno — vedi sotto)
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sources/<stem>_output/auto/<stem>.md
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│
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▼ python chunks/chunker.py --stem <stem>
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chunks/<stem>/chunks.json
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│
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▼ python chunks/verify_chunks.py --stem <stem>
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(verifica qualità — opzionale ma consigliato)
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│
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▼ python ingestion/ingest.py --stem <stem>
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chroma_db/<stem>/
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│
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▼ python rag.py --stem <stem>
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Interrogazione in linguaggio naturale
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```
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## Passo 1 — Converti il PDF con MinerU
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**Opzione A — Google Colab (nessuna installazione locale)**
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Usa il notebook incluso:
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```
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mineru.ipynb
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```
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Aprilo su Google Colab, carica il PDF e segui le celle. Al termine scarica automaticamente lo ZIP con l'output. Decomprimi la cartella in `sources/`:
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```
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sources/
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└── <stem>_output/
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└── auto/
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├── <stem>.md ← usato dalla pipeline
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├── <stem>_content_list_v2.json
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├── <stem>_model.json
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└── images/
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```
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**Opzione B — Installazione locale**
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```bash
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mineru -p documento.pdf -o sources/<stem>_output/ -b pipeline
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```
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## Passo 2 — Chunking
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```bash
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# Singolo documento
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.venv/bin/python chunks/chunker.py --stem <stem>
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# Tutti i documenti in sources/
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.venv/bin/python chunks/chunker.py
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# Rigenera anche se chunks.json esiste già
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.venv/bin/python chunks/chunker.py --stem <stem> --force
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```
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Il chunker legge `sources/<stem>_output/auto/<stem>.md` e produce `chunks/<stem>/chunks.json`.
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**Regole applicate:**
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- 1 paragrafo = 1 chunk; paragrafi di sezioni diverse non si mescolano
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- Split a confine di frase se il paragrafo supera `MAX_CHARS` (mai a metà frase)
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- Frasi spezzate tra paragrafi consecutivi vengono ri-fuse automaticamente
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- Paragrafi brevi (< `MIN_CHARS`) vengono accorpati al successivo (stesso contesto)
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- Sezioni configurabili vengono saltate (indice, sommario, frontespizio)
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- Tabelle, liste e code block sono blocchi atomici (non si spezzano)
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Output in `chunks/<stem>/`:
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| File | Contenuto |
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|------|-----------|
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| `chunks.json` | Chunk con testo, sezione, titolo, n_chars |
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| `meta.json` | Parametri usati |
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| `report.json` | Statistiche e anomalie (generato da verify) |
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## Passo 3 — Verifica i chunk (opzionale)
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```bash
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.venv/bin/python chunks/verify_chunks.py --stem <stem>
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```
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| Verdict | Significato |
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|---------|-------------|
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| `ok` | Nessun problema — procedi |
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| `warnings_only` | Solo avvisi minori — puoi procedere |
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| `blocked` | Problemi strutturali — rivedi il sorgente `.md` |
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## Passo 4 — Vettorizzazione
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```bash
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# Singolo documento → collection omonima
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.venv/bin/python ingestion/ingest.py --stem <stem>
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# Più documenti → collection condivisa (RAG cross-documento)
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.venv/bin/python ingestion/ingest.py --collection <nome> --stems doc1 doc2 doc3
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# Rigenera dopo aver aggiornato i chunk o cambiato modello embedding
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.venv/bin/python ingestion/ingest.py --stem <stem> --force
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```
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> Se cambi `EMBED_MODEL` in `config.py` devi rieseguire l'ingestion con `--force`.
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## Passo 5 — Interrogazione
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```bash
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# RAG interattivo (retrieval + generazione LLM)
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.venv/bin/python rag.py --stem <stem>
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.venv/bin/python rag.py --collection <nome>
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# Retrieval puro (debug, senza LLM)
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.venv/bin/python retrieve.py --stem <stem>
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.venv/bin/python retrieve.py --stem <stem> --top-k 10
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```
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## Configurazione
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### Chunking — `chunks/config.py`
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| Parametro | Default | Descrizione |
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|-----------|---------|-------------|
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| `MAX_CHARS` | 1200 | Lunghezza massima chunk (caratteri) |
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| `MIN_CHARS` | 80 | Soglia minima (warning sotto questa soglia) |
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| `CONTEXT_DEPTH` | 3 | Livelli heading inclusi nel prefisso chunk (1–3) |
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| `SKIP_HEADINGS` | set italiano | Sezioni saltate completamente (indice, sommario…) |
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| `SKIP_PRE_HEADING` | `True` | Salta contenuto prima del primo heading (frontespizio) |
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| `MERGE_SHORT_PARAGRAPHS` | `True` | Accorpa paragrafi brevi fino a `MIN_CHARS` |
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| `SENTENCE_SPLIT_RE` | regex | Confine di fine frase per lo split |
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| `ATOMIC_TYPES` | `table, code, list` | Blocchi mai spezzati |
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### RAG — `config.py`
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| Parametro | Default | Descrizione |
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|-----------|---------|-------------|
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| `OLLAMA_MODEL` | `qwen3.5:4b` | Modello LLM per la generazione |
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| `EMBED_MODEL` | `qwen3-embedding:0.6b` | Modello embedding |
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| `EMBED_MAX_CHARS` | 6000 | Caratteri massimi inviati al modello embedding |
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| `TOP_K` | 6 | Chunk recuperati per domanda |
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| `TEMPERATURE` | 0.2 | Creatività del modello (0 = deterministico) |
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| `OLLAMA_URL` | `localhost:11434` | URL server Ollama |
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## Struttura del repository
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rag/
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├── sources/ ← output MinerU (una cartella per documento)
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│ └── <stem>_output/auto/
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├── chunks/
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│ ├── chunker.py ← chunking da MD pulito
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│ ├── config.py ← parametri di chunking
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│ └── verify_chunks.py ← verifica qualità chunk
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├── ingestion/
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│ └── ingest.py ← embedding → ChromaDB
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├── chroma_db/ ← database vettoriale (ignorato da git)
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├── config.py ← parametri RAG (modelli, TOP_K, prompt)
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├── rag.py ← loop RAG interattivo
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├── retrieve.py ← retrieval puro (debug)
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└── mineru.ipynb ← notebook Colab per conversione PDF
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