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Elimina conversione/ (9 stadi PyMuPDF) e tests/ (tutti unit/integration). Il repository gestisce ora solo: pulizia MD, chunking, vettorizzazione e RAG. Aggiorna CLAUDE.md e .gitignore per il nuovo flusso MinerU-first. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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4.0 KiB
Markdown
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# CLAUDE.md
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This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
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## Lingua e comportamento
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- **Lingua:** Rispondi sempre in italiano.
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- **Prima di eseguire qualsiasi istruzione**, esponi:
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1. Come intendi procedere (approccio, file coinvolti).
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2. Se l'istruzione ha problemi concettuali — e perché — con una proposta alternativa.
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3. Aspetta conferma o correzione prima di toccare il codice, salvo che l'istruzione sia banale (rinomina, formattazione).
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## Missione
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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.
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```
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MinerU (esterno) → sources/<stem>/auto/<stem>.md
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↓
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/prepare-md (pulizia)
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↓
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chunker.py (chunking adattivo)
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↓
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ingest.py (embedding → ChromaDB)
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↓
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rag.py / retrieve.py
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## Regole invarianti
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- **Venv:** Usa `.venv/bin/python`. Mai `pip`/`python` di sistema.
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- **Niente LLM nella pipeline:** chunking e pulizia devono essere rule-based e riproducibili.
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- **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
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MinerU produce una cartella per ogni documento. Posizionarla in `sources/`:
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sources/<stem>/auto/<stem>.md ← Markdown principale (input pipeline)
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sources/<stem>/auto/<stem>_content_list_v2.json ← struttura ricca (chunk, bbox, tipo)
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sources/<stem>/auto/<stem>_middle.json ← dati intermedi di layout
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sources/<stem>/auto/images/ ← immagini estratte
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`<stem>` = nome del documento, usato in tutti i comandi come identificatore.
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## Comandi
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```bash
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# Setup
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python -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt
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# Chunking (legge sources/<stem>/auto/<stem>.md)
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.venv/bin/python chunks/chunker.py --stem <stem>
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.venv/bin/python chunks/chunker.py # tutti gli stem
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# Vettorizzazione (richiede Ollama attivo)
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.venv/bin/python ingestion/ingest.py --stem <stem>
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.venv/bin/python ingestion/ingest.py --stem <stem> --force
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# RAG interattivo
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.venv/bin/python rag.py --stem <stem>
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.venv/bin/python retrieve.py --stem <stem> # retrieval puro, senza LLM
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```
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## Architettura
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### Chunking — `chunks/`
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| File | Responsabilità |
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| `chunker.py` | Chunking adattivo del Markdown; legge `structure_profile.json` per scegliere la strategia |
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| `config.py` | Parametri: `TARGET_CHARS`, `OVERLAP_SENTENCES`, `CHUNK_TOLERANCE`, `STRATEGY_OVERRIDES` |
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| `verify_chunks.py` | Verifica qualità chunk (copertura, lunghezze, overlap) |
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| `fix_chunks.py` | Correzioni post-chunking |
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Output: `chunks/<stem>/chunks.json`, `chunks/<stem>/meta.json`, `chunks/<stem>/report.json`
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### Vettorizzazione — `ingestion/ingest.py`
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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`).
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### RAG — file radice
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| File | Responsabilità |
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|------|---------------|
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| `rag.py` | Loop interattivo: retrieval + generazione Ollama |
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| `retrieve.py` | Retrieval puro (debug senza LLM) |
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| `config.py` | `TOP_K`, `TEMPERATURE`, `OLLAMA_MODEL`, `EMBED_MODEL`, `SYSTEM_PROMPT`, `OLLAMA_URL` |
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### Output per stem
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```
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chunks/<stem>/chunks.json
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chunks/<stem>/meta.json
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chunks/<stem>/report.json
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chroma_db/<stem>/ ← collection ChromaDB
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## Skills custom
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- `/prepare-md <path|stem>` — corregge il Markdown MinerU: sillabazione, artefatti, header malformati, gerarchia incoerente. Opera su una copia, non sull'originale.
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- `/post-chunk` — verifica e perfeziona i chunk prima della vettorizzazione.
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