45379a2639
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Dotty Dotter
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4ec6190416 |
#47 PDF Zitat-Highlighting via PyMuPDF Single-Page-Render
Klick auf eine Zitat-Quelle im Report öffnet jetzt eine 1-Seiten-PDF- Variante des Wahlprogramms mit gelb markiertem Snippet, statt nur zum Page-Anchor zu springen und den Leser selbst suchen zu lassen. Implementation: embeddings.render_highlighted_page(programm_id, seite, query) - Validiert programm_id gegen PROGRAMME (Path-Traversal-Schutz) - Lädt das volle Wahlprogramm-PDF, extrahiert via insert_pdf nur die angeforderte Seite in einen neuen Document → kleinere Response - search_for(query[:200]) → Bounding-Boxes aller Treffer - Fallback: 5-Wort-Anker wenn Volltext-Match leer (LLM-Truncation, identisch zu find_chunk_for_text/Sub-D-Logik) - add_highlight_annot mit gelber stroke-Color (1.0, 0.93, 0.0) - Returns serialisierte PDF-Bytes oder None embeddings._chunk_pdf_url - Wenn chunk["text"] vorhanden: emittiert /api/wahlprogramm-cite-URL mit pid=, seite=, q=urlencoded(text[:200]) - Sonst: alter statischer /static/referenzen/X.pdf#page=N (Pre-#47 rückwärts-kompatibel) - text wird auf 200 Zeichen abgeschnitten, sonst blasen 500-Zeichen-Snippets jedes Assessment-JSON auf main.py /api/wahlprogramm-cite Endpoint - Validiert pid gegen PROGRAMME registry - seite: 1 ≤ n ≤ 2000 - Response: application/pdf, Cache-Control max-age=86400 - 404 bei unknown pid oder fehlendem PDF, 400 bei seite out of range Reconstruct-Pipeline (Issue #60 Option B) zieht das automatisch durch: reconstruct_zitate ruft _chunk_pdf_url(matched_chunk) auf, der jetzt bevorzugt die Cite-URL emittiert. Keine Änderung an reconstruct_zitate selbst nötig. Tests: 194/194 grün (185 + 9 neue): - TestChunkPdfUrl: 4 Cases (cite vs static, unknown prog, 200-char-truncate) - TestRenderHighlightedPage: 5 Cases (unknown pid, invalid seite, valid render, empty query, query-not-found-falls-back-zu-leerem-Highlight) - Plus Bridge im Test-Stub: pymupdf-as-fitz Shim falls eine third-party "fitz" das Pkg shadowt (kommt auf älteren Dev-Setups vor) Refs: #47 |
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Dotty Dotter
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6ced7ae018 |
#60 Reopen — Option B: server-side reconstruct of zitat quelle/url
Sub-D Live-Run gegen Prod-DB nach dem db3ada9-Deploy hat einen neuen Halluzinations-Case gezeigt, den A+C nicht gefangen hat: BB 8/673 BSW: text aus bsw-bb-2024 S.27 (verifiziert via Volltext-Suche im PDF), aber LLM hat im quelle-Feld "S. 4" angegeben — die Seite des Top-2-Chunks im selben Retrieval-Window. Klassischer Cross-Mix zwischen Q-IDs. Strukturelle Diagnose: Das [Qn]-Tag aus A ist nur ein weicher Anker im Prompt. Das LLM darf Text aus Chunk Qn kopieren und trotzdem die quelle aus Chunk Qm zusammenbauen. Die ZITATEREGEL kann das nicht verhindern, solange wir der LLM-Selbstauskunft vertrauen. Fix (Option B aus dem ursprünglichen Plan): `embeddings.reconstruct_zitate(data, semantic_quotes)` läuft im analyzer **nach** json.loads aber **vor** Pydantic-Validation: 1. Flachen die retrievten Chunks aller Parteien zu einer einzigen Liste. 2. Pro Zitat: text via Substring oder 5-Wort-Anker gegen alle Chunks matchen (Helpers `find_chunk_for_text` + `_normalize_for_match`, identische Logik wie Sub-D Test). 3. Match → quelle/url server-seitig durch _chunk_source_label und _chunk_pdf_url des matchenden Chunks ÜBERSCHREIBEN. 4. Kein Match → Zitat verworfen (statt mit erfundener quelle persistiert). Damit kann der LLM nur noch sauber zitieren oder gar nicht — es gibt keinen Pfad mehr zu "echter Text, falsche quelle". Tests: - TestReconstructZitate (5 cases): BB 8/673 Re-Mapping, Drop bei hallucinated, no-op bei leeren chunks, anchor-match-Fallback, short-needle und soft-hyphen Edge-Cases - 185/185 grün (179 + 6 neu) Refs: #60, #54 (Sub-D) |
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Dotty Dotter
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db3ada9328 |
#60 Fix A+C: ENUM-basiertes Zitieren + top_k 2→5
Strukturelle Lösung für die LLM-Halluzinations-Cases aus #60: A — ENUM-Anker - format_quotes_for_prompt nummeriert jeden retrievten Chunk als [Q1], [Q2], … - Neue ZITATEREGEL im Prompt erzwingt vier Bedingungen: 1. Jedes Zitat MUSS auf genau einen [Qn]-Chunk verweisen 2. Der text-String MUSS eine wörtliche, zusammenhängende Passage von min. 5 Wörtern aus genau diesem Chunk sein 3. Die quelle MUSS exakt das Source-Label des gewählten Chunks sein 4. Wenn kein Chunk passt: leeres zitate-Array — lieber 0 als erfunden - analyzer.py:get_system_prompt: Wichtige-Regeln-Block zieht den selben Mechanismus nach, damit das LLM den [Qn]-Anker auch im System-Prompt sieht und nicht nur im User-Prompt. C — Recall-Boost - analyzer.py:run_analysis: top_k_per_partei 2 → 5. In den drei Cases aus #60 lagen die "richtigen" Seiten (S.36, S.37) bisher außerhalb des Top-3-Windows; mit Top-5 erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass sie überhaupt im Kontext landen. Hintergrund — die Halluzinationen waren KEIN Embedding-Bug: Die retrievten Chunks für Case 1 enthielten S.58 (richtige Seite, falscher Snippet) — das LLM hat den Snippet aus seinem Trainingswissen über GRÜNE-Wahlprogramme rekonstruiert statt aus dem retrievten Chunk-Text zu zitieren. Cases 2/3 hatten die zitierten Seiten gar nicht im Top-3-Window — das LLM hat sowohl Seite als auch Snippet halluziniert. ENUM-Anker verhindert beides strukturell, weil ein nicht-existenter [Qn] sofort als Cheating sichtbar wäre. Tests: - test_chunks_get_enum_ids - test_zitateregel_mentions_enum_anchor - 179/179 grün Refs: #60, #54 (Sub-D), #50 (Umbrella E2E) |
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Dotty Dotter
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ed64399dbb |
Fix #60: NameError in get_relevant_quotes_for_antrag (Phase B refactor leftover)
Root cause: der #55-Refactor ( |
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Dotty Dotter
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f98e64c734 |
Add pytest suite + fix two regex bugs uncovered by it (#46)
Erste Tests für die Codebase. 77 Tests, 0.08s Laufzeit, decken die
drei Bug-Klassen aus der April-2026-Adapter-Session ab plus haben
schon zwei weitere Bugs in Production-Code aufgedeckt.
## Setup
- requirements-dev.txt mit pytest + pytest-asyncio
- pytest.ini mit asyncio_mode=auto
- tests/conftest.py stubbt fitz/bs4/openai/pydantic_settings, damit
die Suite ohne den vollen prod-requirements-Satz läuft (pure unit
tests, kein PDF-Parsing, kein HTTP)
## Tests
- tests/test_parlamente.py (33 Tests)
* PortalaAdapter._parse_hit_list_cards: doctype/doctype_full
NameError-Regression aus
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