rag: 19/20 E2E-Tests bestanden — Dedup + Anti-Halluzination + Pflicht-Prompt

- Dedup auf Dateinamen-Ebene (Extension + Kopie-Marker ignorieren)
- docnm_kwd boost 1.5→3.0 fuer bessere Ordner-Treffer
- SYSTEM_PROMPT_EXTRA verschaerft: IMMER rag_search bei Dokument-Fragen
- Expliziter Ende-Marker gegen LLM-Halluzination
- MIN_TOP_K=5, Default top_k=8
- Content-Snippet 400→600 Zeichen
Ref: Issue #51
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Homelab Cursor 2026-03-26 15:25:52 +01:00
parent a43c0b913b
commit 59e53a2750

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@ -58,20 +58,27 @@ TOOLS = [
},
]
SYSTEM_PROMPT_EXTRA = """RAG DOKUMENTENSUCHE:
Du hast Zugriff auf eine private Wissensbasis mit >21.000 Dokumenten (Vertraege, Versicherungen, Rente, Finanzamt, Familiendokumente, Anleitungen, Buecher, persoenliche Unterlagen).
Nutze rag_search wenn der User nach Dokumenten, Vertraegen, persoenlichen Unterlagen oder Informationen aus seinen Dateien fragt.
Die Suchanfrage sollte kurze Keywords sein, KEINE ganzen Saetze. Beispiele:
- "Familienbuch Opa Oma"
- "Grundsteuer Erklaerung"
- "Nuernberger Versicherung"
- "Allianz Beitraege"
Bei schlechten Ergebnissen: andere Keywords versuchen oder Dokumentnamen direkt suchen.
WICHTIG:
- Bei breiten Kategorie-Fragen ("welche Versicherungen", "alle Vertraege"): top_k=10
- Liste NUR die Dokumente auf die rag_search zurueckliefert. ERFINDE KEINE Details die nicht im Ergebnis stehen.
- Der Ordnerpfad im Dokumentnamen (vor dem Dateinamen, getrennt durch __) zeigt die Kategorie.
- Wenn das Ergebnis Dokumente zeigt, liste sie auf auch wenn du den Inhalt nicht vollstaendig kennst."""
SYSTEM_PROMPT_EXTRA = """RAG DOKUMENTENSUCHE — PFLICHT-REGELN:
Du hast Zugriff auf eine private Wissensbasis mit >21.000 Dokumenten (Vertraege, Versicherungen, Rente, Finanzamt, Familiendokumente, Anleitungen, Buecher, persoenliche Unterlagen, Arbeitsvertraege, Kindergeld, Reisepass, Personalausweis, KFZ, Mietvertraege, Bausparvertraege, Rechnungen).
WANN rag_search AUFRUFEN IMMER bei diesen Fragen:
- "habe ich..." / "gibt es..." / "wo ist..." / "finde..." / "zeig mir..." + Dokument/Vertrag/Versicherung/Bescheid
- Jede Frage nach persoenlichen Unterlagen, Vertraegen, Versicherungen, Rechnungen, Bescheiden
- AUCH wenn du glaubst die Antwort zu kennen das Gedaechtnis ist NICHT die Wissensbasis!
- AUCH wenn das Thema im Gedaechtnis steht trotzdem rag_search aufrufen fuer vollstaendige Antwort
WANN NICHT: Nur bei reinen Homelab/IT-Fragen, Smalltalk, oder wenn der User explizit NICHT nach Dokumenten fragt.
SUCHANFRAGE: Kurze Keywords, KEINE ganzen Saetze. Beispiele:
- "Familienbuch" / "Grundsteuer Erklaerung" / "Haftpflicht" / "Kindergeld" / "Mietvertrag" / "Arbeitsvertrag" / "Reisepass"
ERGEBNISSE AUSWERTEN:
- Bei breiten Fragen ("welche Versicherungen", "alle Vertraege"): top_k=10
- Liste die gefundenen Dokumente mit Ordner und kurzem Inhalt auf
- ERFINDE KEINE Details die nicht im Ergebnis stehen
- Der Ordnerpfad (vor dem Dateinamen, getrennt durch __) zeigt die Kategorie
- Wenn rag_search Treffer liefert: IMMER auflisten, auch wenn Inhalt unvollstaendig
- Antworte NIEMALS "keine gefunden" oder "nicht gespeichert" OHNE vorher rag_search aufgerufen zu haben"""
def _basic_auth_header() -> str:
@ -121,6 +128,19 @@ def _folder_from_docname(name: str) -> str:
return ""
def _dedup_key(name: str) -> str:
"""Normalisiert Dokumentnamen fuer Deduplizierung.
Extrahiert nur den Dateinamen (nach letztem __), ignoriert
Dateiendung und Kopie-Marker wie (1), (2).
'Ordner__Foo(1).pdf' und 'Anderer__Foo.txt' werden als gleich behandelt.
"""
fname = name.rsplit("__", 1)[-1] if "__" in name else name
key = re.sub(r"\.(pdf|txt|docx?|xlsx?|csv|png|jpg|jpeg)$", "", fname, flags=re.IGNORECASE)
key = re.sub(r"\s*\(\d+\)\s*$", "", key).rstrip()
return key.lower()
def _es_hybrid_search(query: str, es_size: int) -> dict:
qvec = _ollama_embed(query)
if not qvec:
@ -187,7 +207,6 @@ def handle_rag_search(query: str, top_k: int = 8, **kw):
seen_docs: set[str] = set()
lines: list[str] = []
lines.append(f"**{len(hits)} Treffer fuer '{query}'** (Top {top_k} Dokumente):\n")
count = 0
for h in hits:
@ -195,10 +214,10 @@ def handle_rag_search(query: str, top_k: int = 8, **kw):
break
src = h.get("_source") or {}
doc_name = src.get("docnm_kwd") or "?"
doc_key = str(doc_name)
if doc_key in seen_docs:
dk = _dedup_key(doc_name)
if dk in seen_docs:
continue
seen_docs.add(doc_key)
seen_docs.add(dk)
score = h.get("_score") or 0.0
raw = src.get("content_with_weight") or src.get("content_de") or ""
@ -216,7 +235,10 @@ def handle_rag_search(query: str, top_k: int = 8, **kw):
count += 1
if count == 0:
return f"Keine eindeutigen Dokumente fuer '{query}' (nach Deduplizierung)."
return f"Keine Dokumente fuer '{query}' gefunden."
lines.insert(0, f"**{count} verschiedene Dokumente fuer '{query}':**\n")
lines.append("\n---\n(Ende der Ergebnisse. Nur diese Dokumente wurden gefunden.)")
return "\n".join(lines)