homelab-brain/homelab-ai-bot/tools/rag.py

"""RAG Dokumentensuche — Elasticsearch direkt (Hybrid: kNN + deutscher Text).

RAGFlow bleibt Ingestion; Suche geht direkt an ES (Issue #51).
"""

import base64
import json
import logging
import re
import urllib.error
import urllib.request

log = logging.getLogger("tools.rag")

ES_BASE = "http://100.109.101.12:1200"
ES_USER = "elastic"
ES_PASS = "infini_rag_flow"
ES_INDEX = "ragflow_61f51c8c279011f1a174bd19863ba33e"
KB_ID = "dc24edda27a311f19fe7fb811de6f016"
OLLAMA_EMBED_URL = "http://100.84.255.83:11434/api/embeddings"
EMBED_MODEL = "nomic-embed-text"

MIN_TOP_K = 5

TOOLS = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "rag_search",
            "description": (
                "Durchsucht die private Dokumenten-Wissensbasis (>21.000 Dokumente: "
                "Vertraege, Versicherungen, Rente, Finanzamt, Familiendokumente, "
                "Anleitungen, Buecher, persoenliche Unterlagen). "
                "Nutze dieses Tool wenn der User nach einem bestimmten Dokument, "
                "Vertrag, Brief oder persoenlicher Information fragt. "
                "Bei breiten Fragen ('welche Versicherungen', 'alle Vertraege') "
                "immer top_k=10 verwenden."
            ),
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {
                        "type": "string",
                        "description": (
                            "Suchanfrage: Dokumentname, Thema oder Inhalt. Kurz und praezise, "
                            "z.B. 'Familienbuch Opa Oma' oder 'Grundsteuer Erklaerung 2024'"
                        ),
                    },
                    "top_k": {
                        "type": "integer",
                        "description": "Anzahl Ergebnisse (5-10, Standard 8)",
                        "default": 8,
                    },
                },
                "required": ["query"],
            },
        },
    },
]

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."""


def _basic_auth_header() -> str:
    token = base64.b64encode(f"{ES_USER}:{ES_PASS}".encode()).decode()
    return f"Basic {token}"


def _ollama_embed(text: str) -> list | None:
    body = json.dumps({"model": EMBED_MODEL, "prompt": text}).encode()
    req = urllib.request.Request(
        OLLAMA_EMBED_URL,
        data=body,
        method="POST",
        headers={"Content-Type": "application/json"},
    )
    try:
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=120) as resp:
            data = json.load(resp)
        emb = data.get("embedding")
        if not emb:
            return None
        if len(emb) != 768:
            log.warning("Unexpected embedding dimension %s", len(emb))
        return emb
    except Exception as e:
        log.error("Ollama embed error: %s", e)
        return None


def _ocr_note(text: str) -> str:
    if not text or len(text) < 40:
        return ""
    non_alnum = sum(1 for c in text if not c.isalnum() and not c.isspace())
    ratio = non_alnum / max(len(text), 1)
    words = re.findall(r"\w+", text, re.UNICODE)
    avg_len = (sum(len(w) for w in words) / len(words)) if words else 0.0
    if ratio > 0.15 or avg_len < 2.0:
        return " [OCR vermutlich schlecht]"
    return ""


def _folder_from_docname(name: str) -> str:
    """Extrahiert den Ordnerpfad aus docnm_kwd (__ = Trenner)."""
    parts = name.rsplit("__", 1)
    if len(parts) == 2:
        return parts[0].replace("__", " > ").replace("_", " ")
    return ""


def _es_hybrid_search(query: str, es_size: int) -> dict:
    qvec = _ollama_embed(query)
    if not qvec:
        return {"_error": "Embedding fehlgeschlagen (Ollama nicht erreichbar?)."}

    kb_filter = {"term": {"kb_id": KB_ID}}
    body = {
        "size": es_size,
        "knn": {
            "field": "q_768_vec",
            "query_vector": qvec,
            "k": es_size,
            "num_candidates": min(500, max(es_size * 5, 120)),
            "filter": [kb_filter],
        },
        "query": {
            "bool": {
                "filter": [kb_filter],
                "should": [
                    {"match": {"content_de": {"query": query, "boost": 2.0}}},
                    {"match": {"content_ltks": {"query": query.lower(), "boost": 0.4}}},
                    {"match": {"docnm_kwd": {"query": query, "boost": 3.0}}},
                ],
                "minimum_should_match": 0,
            }
        },
    }
    url = f"{ES_BASE}/{ES_INDEX}/_search"
    req = urllib.request.Request(
        url,
        data=json.dumps(body).encode(),
        method="POST",
        headers={
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": _basic_auth_header(),
        },
    )
    try:
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=120) as resp:
            return json.load(resp)
    except urllib.error.HTTPError as e:
        err = e.read().decode(errors="replace")[:800]
        log.error("ES HTTP %s: %s", e.code, err)
        return {"_error": f"ES HTTP {e.code}: {err}"}
    except Exception as e:
        log.error("ES search error: %s", e)
        return {"_error": str(e)}


def handle_rag_search(query: str, top_k: int = 8, **kw):
    if not query or not query.strip():
        return "rag_search: query fehlt."

    top_k = max(MIN_TOP_K, min(int(top_k or 8), 10))
    es_size = min(120, max(top_k * 12, 50))

    data = _es_hybrid_search(query.strip(), es_size)
    if "_error" in data:
        return f"Fehler bei der Dokumentensuche: {data['_error']}"

    hits = (data.get("hits") or {}).get("hits") or []
    if not hits:
        return f"Keine Ergebnisse fuer '{query}' in der Wissensbasis gefunden."

    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:
        if count >= top_k:
            break
        src = h.get("_source") or {}
        doc_name = src.get("docnm_kwd") or "?"
        doc_key = str(doc_name)
        if doc_key in seen_docs:
            continue
        seen_docs.add(doc_key)

        score = h.get("_score") or 0.0
        raw = src.get("content_with_weight") or src.get("content_de") or ""
        content = raw[:600].strip()
        ocr = _ocr_note(raw)
        folder = _folder_from_docname(doc_name)
        filename = doc_name.rsplit("__", 1)[-1] if "__" in doc_name else doc_name
        folder_line = f"  Ordner: {folder}" if folder else ""

        lines.append(f"---\n**{count + 1}. {filename}** (Score: {score:.1f}){ocr}")
        if folder_line:
            lines.append(folder_line)
        if content:
            lines.append(f"```\n{content}\n```")
        count += 1

    if count == 0:
        return f"Keine eindeutigen Dokumente fuer '{query}' (nach Deduplizierung)."

    return "\n".join(lines)


HANDLERS = {
    "rag_search": handle_rag_search,
}