João HenriqueandClaude Sonnet 5
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Cria rag/ (schema, busca híbrida densa+lexical com RRF em search.py/ search_gart.sh, SETUP.md) — o projeto já tinha admin/update_rag.py para indexar, mas nenhuma forma de consultar o índice. Corrige admin/update_rag.py: um chunk denso em tokens (code/fcpxml/font_metrics.py) estourava o contexto do modelo de embedding e derrubava a transação inteira; agora só aquele chunk é pulado. Banco rag_gart provisionado no rag-hub-db compartilhado e primeira indexação completa rodada (304 arquivos, 1702 chunks). Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
20 lines
573 B
Bash
Executable File
20 lines
573 B
Bash
Executable File
#!/bin/zsh
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# Busca RAG do G-ART. Abre o túnel SSH se preciso e chama rag/search.py com
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# as credenciais de admin/gart-rag.env (mesmas do indexador incremental).
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set -euo pipefail
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ROOT="$(cd "$(dirname "$0")/.." && pwd -P)"
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RAG_DIR="$ROOT/rag"
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"$RAG_DIR/ensure_tunnel.sh"
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PYTHON="${RAG_PYTHON:-}"
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if [[ -z "$PYTHON" ]]; then
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for candidate in "$ROOT/admin/.venv/bin/python3" "$ROOT/rag/.venv/bin/python3"; do
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if [[ -x "$candidate" ]]; then PYTHON="$candidate"; break; fi
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done
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fi
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PYTHON="${PYTHON:-$(command -v python3)}"
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exec "$PYTHON" "$RAG_DIR/search.py" "$@"
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