omp
2043d5ddcf
- corpus/: Almeida (João Ferreira de Almeida) em USFX, domínio público, 66 livros / 1189 capítulos / 31098 versículos, versionado com SHA-256 - app/corpus.py: parser USFX (texto no tail de <v/>), nomes canônicos dos livros, aliases (abreviaturas e numerais romanos), VerseChunk sem página - indexer: descobre *.xml em CORPUS_DIR, progresso em versículos, lote configurável, manifesto incremental por SHA-256 - remove extraction.py, parallel.py, bible_parser.py, Tesseract e PyMuPDF - campo page removido de Source/SearchResult/StatusResponse e do frontend - embedder: propriedade name; status reporta o embedder em uso, não o do .env - create_app constrói o embedder ANTES do store (o default HashEmbedder do VectorStore impedia o modelo configurado de ser carregado em produção) - fallback do modelo agora aparece em /api/status.errors - torch 2.6.0 + transformers 5.22.1 pinados (transformers 5.x exige torch>=2.6)
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fastapi==0.115.6
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uvicorn[standard]==0.34.0
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pydantic==2.10.4
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pydantic-settings==2.7.0
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httpx==0.28.1
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chromadb==1.5.9
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sentence-transformers==5.2.0
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# Pinar é obrigatório: o transformers 5.x exige torch>=2.6, e um bump automático
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# aqui quebraria o carregamento do modelo de embeddings em silêncio.
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transformers==5.22.1
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numpy==2.2.1
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