Recuperação:
- keyword.py: tokenizador PT (acentos, stopwords, dígitos), BM25 Okapi com
índice invertido, e reciprocal_rank_fusion com desempate determinístico
- retrieval.py: VectorRetriever e HybridRetriever; fusão por posição, não por
nota (cosseno 0..1 e BM25 sem teto são escalas incomparáveis)
- identidade de fusão é a coordenada (arquivo,livro,capítulo,versículo): o mesmo
versículo chega das duas buscas com distance diferente e o dataclass nunca os
igualaria, então o RRF não premiaria o que ambas confirmam
- ChatService recebe retriever injetado; referência explícita mantém precedência
Contexto:
- VerseChunk ganha context (janela de CONTEXT_WINDOW vizinhos por lado, dentro
do livro, atravessando capítulos) e embedding_text
- store grava a janela como documento e o versículo em verse_text; a UI mostra o
versículo citado e o modelo recebe a janela
- snapshot() nos dois stores: o BM25 é em memória e o Chroma persiste, então o
arranque precisa reconstruir o índice lexical ou a busca degrada em silêncio
Motivação medida em 5703 versículos reais: a busca vetorial não liga 'estou com
medo do futuro' a 'não temas' (0,19, nível de par sem relação), e e5-small tem
faixa de similaridade de só 0,02 — inutilizaria o piso de evidência.
omp
957c73b09e