omp
957c73b09e
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.
97 lines
2.7 KiB
YAML
97 lines
2.7 KiB
YAML
services:
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backend:
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build:
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context: ./backend
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dockerfile: Dockerfile
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image: pastor-online-backend:latest
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container_name: pastor-online-backend
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restart: unless-stopped
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environment:
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CORPUS_DIR: /data/corpus
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VECTOR_DB_DIR: /data/vector_db
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LLM_PROVIDER: ${LLM_PROVIDER:-ollama}
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OLLAMA_BASE_URL: ${OLLAMA_BASE_URL:-http://ollama:11434}
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OLLAMA_MODEL: ${OLLAMA_MODEL:-qwen2.5:1.5b}
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OPENAI_BASE_URL: ${OPENAI_BASE_URL:-https://api.openai.com/v1}
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OPENAI_MODEL: ${OPENAI_MODEL:-gpt-4o-mini}
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OPENAI_API_KEY: ${OPENAI_API_KEY:-}
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GROQ_BASE_URL: ${GROQ_BASE_URL:-https://api.groq.com/openai/v1}
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GROQ_MODEL: ${GROQ_MODEL:-llama-3.3-70b-versatile}
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GROQ_API_KEY: ${GROQ_API_KEY:-}
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ANTHROPIC_BASE_URL: ${ANTHROPIC_BASE_URL:-https://api.anthropic.com}
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ANTHROPIC_MODEL: ${ANTHROPIC_MODEL:-claude-sonnet-4-5}
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ANTHROPIC_API_KEY: ${ANTHROPIC_API_KEY:-}
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EMBEDDING_MODEL: ${EMBEDDING_MODEL:-paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2}
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TOP_K: ${TOP_K:-6}
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MIN_SIMILARITY: ${MIN_SIMILARITY:-0.35}
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INDEX_BATCH_SIZE: ${INDEX_BATCH_SIZE:-512}
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CONTEXT_WINDOW: ${CONTEXT_WINDOW:-2}
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CORS_ORIGINS: ${CORS_ORIGINS:-http://localhost:8080,http://127.0.0.1:8080}
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REINDEX_TOKEN: ${REINDEX_TOKEN:-}
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AUTO_INDEX: ${AUTO_INDEX:-true}
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HF_HOME: /data/models
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volumes:
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- ./corpus:/data/corpus:ro
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- vector_db:/data/vector_db
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networks:
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- pastor
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healthcheck:
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test: ["CMD", "curl", "-fsS", "http://localhost:8000/api/health"]
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interval: 30s
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timeout: 5s
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retries: 3
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start_period: 30s
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frontend:
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build:
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context: ./frontend
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dockerfile: Dockerfile
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image: pastor-online-frontend:latest
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container_name: pastor-online-frontend
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restart: unless-stopped
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depends_on:
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backend:
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condition: service_started
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ports:
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- "${FRONTEND_PORT:-8080}:80"
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networks:
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- pastor
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ollama:
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image: ollama/ollama:latest
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container_name: pastor-online-ollama
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restart: unless-stopped
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profiles: ["local"]
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volumes:
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- ollama:/root/.ollama
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networks:
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|
- pastor
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ollama-pull:
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image: ollama/ollama:latest
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container_name: pastor-online-ollama-pull
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|
profiles: ["local"]
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depends_on:
|
|
- ollama
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environment:
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|
OLLAMA_HOST: http://ollama:11434
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OLLAMA_MODEL: ${OLLAMA_MODEL:-qwen2.5:1.5b}
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entrypoint: ["/bin/sh", "-c"]
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command:
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- |
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until ollama list >/dev/null 2>&1; do
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echo "aguardando o Ollama..."
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sleep 3
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done
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ollama pull "$${OLLAMA_MODEL}"
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networks:
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|
- pastor
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volumes:
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vector_db:
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ollama:
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networks:
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pastor:
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driver: bridge
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