chunk-metadata-adapter 3.3.0

Reusable metadata builder for chunk-based systems

Chunk Metadata Adapter

Библиотека для создания, управления и преобразования метаданных для чанков контента в различных системах, включая RAG-пайплайны, обработку документов и наборы данных для машинного обучения.

Возможности

• Создание структурированных метаданных для чанков контента
• Поддержка разных форматов метаданных (плоский и структурированный)
• Отслеживание происхождения и жизненного цикла данных
• Сохранение информации о качестве и использовании чанков
• Поддержка расширенных метрик качества: coverage, cohesion, boundary_prev, boundary_next
• BM25 полнотекстовый поиск по содержимому чанков
• Гибридный поиск (BM25 + семантический) с настраиваемыми весами
• Сложные фильтры с логическими выражениями (AND/OR/NOT)
• Валидация и безопасность для всех типов запросов

Жизненный цикл данных

Библиотека поддерживает следующие этапы жизненного цикла данных:

1. RAW (Сырые данные) - данные в исходном виде, сразу после загрузки в систему
2. CLEANED (Очищенные) - данные прошли предварительную очистку от шума, ошибок и опечаток
3. VERIFIED (Проверенные) - данные проверены на соответствие правилам и стандартам
4. VALIDATED (Валидированные) - данные прошли валидацию с учетом контекста и перекрестных ссылок
5. RELIABLE (Надежные) - данные признаны надежными и готовы к использованию в критических системах

Преимущества учета жизненного цикла

• Прозрачность происхождения - отслеживание всех этапов обработки данных
• Контроль качества - возможность отфильтровать данные, не достигшие требуемых этапов обработки
• Аудит процессов - возможность анализировать и улучшать процессы очистки и валидации
• Управление надежностью - возможность использовать только проверенные данные для критических задач

Установка

Основные зависимости

pip install chunk-metadata-adapter

Зависимости для разработки

pip install -e ".[dev]"

Виртуальное окружение

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
pip install -e ".[dev]"

Новые возможности фильтрации

После установки зависимостей доступны новые возможности:

• Сложные логические выражения (AND/OR/NOT)
• Расширенные строковые операции (LIKE, regex)
• Вложенные поля (block_meta.version)
• Оптимизация запросов
• Валидация безопасности

Использование

Создание метаданных для чанка в процессе жизненного цикла

from chunk_metadata_adapter import ChunkMetadataBuilder, ChunkType, ChunkStatus
import uuid

# Создаем builder для проекта
builder = ChunkMetadataBuilder(project="MyProject")
source_id = str(uuid.uuid4())

# Шаг 1: Создание чанка с сырыми данными (RAW)
raw_chunk = builder.build_semantic_chunk(
    text="Данные пользователя: Иван Иванов, [e-mail], Москва",
    language="text",
    type=ChunkType.DOC_BLOCK,
    source_id=source_id,
    status=ChunkStatus.RAW,  # Указываем статус RAW
    body="Данные пользователя: Иван Иванов, [e-mail], Москва"  # raw
)

# Шаг 2: Очистка данных (исправление ошибок, опечаток)
cleaned_chunk = builder.build_semantic_chunk(
    text="Данные пользователя: Иван Иванов, [e-mail], Москва",  # Исправлена опечатка в email
    language="text",
    type=ChunkType.DOC_BLOCK,
    source_id=source_id,
    status=ChunkStatus.CLEANED,  # Данные очищены
    body="Данные пользователя: Иван Иванов, [e-mail], Москва"  # cleaned
)

# Шаг 3: Верификация данных (проверка по правилам)
verified_chunk = builder.build_semantic_chunk(
    text="Данные пользователя: Иван Иванов, [e-mail], Москва",
    language="text",
    type=ChunkType.DOC_BLOCK,
    source_id=source_id,
    status=ChunkStatus.VERIFIED,  # Данные проверены
    tags=["verified_email"],  # Метки верификации
    body="Данные пользователя: Иван Иванов, [e-mail], Москва"  # raw
)

# Шаг 4: Валидация данных (проверка относительно других данных)
validated_chunk = builder.build_semantic_chunk(
    text="Данные пользователя: Иван Иванов, [e-mail], Москва",
    language="text",
    type=ChunkType.DOC_BLOCK,
    source_id=source_id,
    status=ChunkStatus.VALIDATED,  # Данные валидированы
    links=[f"reference:{str(uuid.uuid4())}"],  # Связь с проверочным источником
    body="Данные пользователя: Иван Иванов, [e-mail], Москва"  # raw
)

# Шаг 5: Надежные данные (готовы к использованию)
reliable_chunk = builder.build_semantic_chunk(
    text="Данные пользователя: Иван Иванов, [e-mail], Москва",
    language="text",
    type=ChunkType.DOC_BLOCK,
    source_id=source_id,
    status=ChunkStatus.RELIABLE,  # Данные признаны надежными
    coverage=0.95,
    cohesion=0.8,
    boundary_prev=0.7,
    boundary_next=0.9,
    body="Данные пользователя: Иван Иванов, [e-mail], Москва"  # raw
)

Фильтрация чанков по статусу жизненного цикла

# Пример функции для фильтрации чанков по статусу
def filter_chunks_by_status(chunks, min_status):
    """
    Фильтрует чанки, оставляя только те, которые достигли определенного статуса
    или выше в жизненном цикле данных.
    
    Порядок статусов: 
    RAW < CLEANED < VERIFIED < VALIDATED < RELIABLE
    
    Args:
        chunks: список чанков для фильтрации
        min_status: минимальный требуемый статус (ChunkStatus)
        
    Returns:
        отфильтрованный список чанков
    """
    status_order = {
        ChunkStatus.RAW.value: 1,
        ChunkStatus.CLEANED.value: 2,
        ChunkStatus.VERIFIED.value: 3,
        ChunkStatus.VALIDATED.value: 4, 
        ChunkStatus.RELIABLE.value: 5
    }
    
    min_level = status_order.get(min_status.value, 0)
    
    return [
        chunk for chunk in chunks 
        if status_order.get(chunk.status.value, 0) >= min_level
    ]

# Пример использования
reliable_only = filter_chunks_by_status(all_chunks, ChunkStatus.RELIABLE)

Best Practice: Рекомендованные сценарии использования

1. Создание чанка с расширенными метриками качества

from chunk_metadata_adapter import ChunkMetadataBuilder, ChunkType, ChunkStatus
import uuid

builder = ChunkMetadataBuilder(project="MetricsDemo", unit_id="metrics-unit")
source_id = str(uuid.uuid4())
chunk = builder.build_semantic_chunk(
    text="Sample text for metrics.",
    language="text",
    type=ChunkType.DOC_BLOCK,
    source_id=source_id,
    status=ChunkStatus.RELIABLE,
    coverage=0.95,
    cohesion=0.8,
    boundary_prev=0.7,
    boundary_next=0.9,
    body="Sample text for metrics."  # raw
)
print(chunk.metrics)

2. Конвертация между flat и structured форматами

from chunk_metadata_adapter import ChunkMetadataBuilder, ChunkType, ChunkRole
import uuid

builder = ChunkMetadataBuilder(project="ConversionExample")
structured_chunk = builder.build_semantic_chunk(
    text="This is a sample chunk for conversion demonstration.",
    language="text",
    type=ChunkType.COMMENT,
    source_id=str(uuid.uuid4()),
    role=ChunkRole.REVIEWER,
    body="This is a sample chunk for conversion demonstration."  # raw
)
flat_dict = builder.semantic_to_flat(structured_chunk)
restored_chunk = builder.flat_to_semantic(flat_dict)
assert restored_chunk.uuid == structured_chunk.uuid

3. Цепочка обработки документа с обновлением статусов и метрик

from chunk_metadata_adapter import ChunkMetadataBuilder, ChunkType, ChunkStatus
import uuid

builder = ChunkMetadataBuilder(project="ChainExample", unit_id="processor")
source_id = str(uuid.uuid4())
chunks = []
for i, text in enumerate([
    "# Document Title",
    "## Section 1\n\nThis is the content of section 1.",
    "## Section 2\n\nThis is the content of section 2.",
    "## Conclusion\n\nFinal thoughts on the topic."
]):
    chunk = builder.build_semantic_chunk(
        text=text,
        language="markdown",
        type=ChunkType.DOC_BLOCK,
        source_id=source_id,
        ordinal=i,
        summary=f"Section {i}" if i > 0 else "Title",
        body=text  # raw
    )
    chunks.append(chunk)
# Устанавливаем связи и статусы
for i in range(1, len(chunks)):
    chunks[i].links.append(f"parent:{chunks[0].uuid}")
    chunks[i].status = ChunkStatus.INDEXED
# Обновляем метрики
for chunk in chunks:
    chunk.metrics.quality_score = 0.95
    chunk.metrics.used_in_generation = True
    chunk.metrics.matches = 3
    chunk.metrics.feedback.accepted = 2

4. Round-trip: flat -> structured -> flat

from chunk_metadata_adapter import ChunkMetadataBuilder, ChunkType
import uuid

builder = ChunkMetadataBuilder(project="RoundTripDemo")
source_id = str(uuid.uuid4())
flat = builder.build_flat_metadata(
    text="Round-trip test chunk.",
    source_id=source_id,
    ordinal=1,
    type=ChunkType.DOC_BLOCK,
    language="text",
    body="Round-trip test chunk."  # raw
)
structured = builder.flat_to_semantic(flat)
flat2 = builder.semantic_to_flat(structured)
assert flat2["uuid"] == flat["uuid"]

BM25 Full-Text Search

Библиотека поддерживает полнотекстовый поиск с использованием алгоритма BM25 и гибридный поиск, сочетающий BM25 с семантическим поиском.

Basic BM25 Search

from chunk_metadata_adapter import ChunkQuery

# Простой BM25 поиск
query = ChunkQuery(
    search_query="python machine learning",
    search_fields=["body", "text", "summary", "title"],
    bm25_k1=1.2,  # Term frequency saturation
    bm25_b=0.75,  # Length normalization
    max_results=50
)

# Валидация параметров
validation = query.validate_bm25_parameters()
print(f"Valid: {validation.is_valid}")

Hybrid Search (BM25 + Semantic)

# Гибридный поиск с настраиваемыми весами
query = ChunkQuery(
    search_query="artificial intelligence neural networks",
    search_fields=["body", "text", "summary"],
    hybrid_search=True,
    bm25_weight=0.3,      # 30% вес для BM25
    semantic_weight=0.7,  # 70% вес для семантического поиска
    bm25_k1=1.5,
    bm25_b=0.8,
    min_score=0.6,        # Минимальный порог релевантности
    max_results=100
)

BM25 with Metadata Filters

from chunk_metadata_adapter import ChunkQuery, ChunkType, LanguageEnum

# BM25 поиск с фильтрами метаданных
query = ChunkQuery(
    # BM25 параметры
    search_query="data science analytics",
    search_fields=["body", "text", "summary", "title"],
    bm25_k1=1.2,
    bm25_b=0.75,
    
    # Фильтры метаданных
    type=ChunkType.DOC_BLOCK,
    language=LanguageEnum.EN,
    quality_score=">=0.8",
    year=">=2020",
    is_public=True,
    
    # Параметры результатов
    max_results=25,
    min_score=0.5
)

Complex Filter Expressions with BM25

# Сложные фильтры с BM25 поиском
query = ChunkQuery(
    # BM25 поиск
    search_query="machine learning algorithms",
    search_fields=["body", "text", "summary"],
    hybrid_search=True,
    bm25_weight=0.4,
    semantic_weight=0.6,
    
    # Сложное выражение фильтра
    filter_expr="""
        (type = 'DocBlock' OR type = 'CodeBlock') AND
        quality_score >= 0.7 AND
        (tags intersects ['ai', 'ml'] OR tags intersects ['python', 'data']) AND
        year >= 2020 AND
        NOT is_deleted AND
        (is_public = true OR user_role = 'admin')
    """,
    
    max_results=50,
    min_score=0.4
)

# Валидация фильтра и BM25 параметров
filter_validation = query.validate()
bm25_validation = query.validate_bm25_parameters()

BM25 Parameter Tuning

# Стандартный BM25 (хорош для общего поиска)
standard_query = ChunkQuery(
    search_query="python programming",
    bm25_k1=1.2,
    bm25_b=0.75
)

# Высокая точность (хорошо для технических документов)
precision_query = ChunkQuery(
    search_query="machine learning algorithms",
    bm25_k1=0.8,   # Меньший k1 для меньшей насыщенности частоты терминов
    bm25_b=0.9     # Больший b для большей нормализации длины
)

# Высокий отзыв (хорошо для широких поисков)
recall_query = ChunkQuery(
    search_query="artificial intelligence",
    bm25_k1=2.0,   # Больший k1 для большей важности частоты терминов
    bm25_b=0.5     # Меньший b для меньшей нормализации длины
)

BM25 Search Fields

Поддерживаемые поля для поиска:

• body - исходный текст чанка
• text - нормализованный текст для поиска
• summary - краткое описание чанка
• title - заголовок или название

BM25 Parameters

Параметр	Тип	Диапазон	По умолчанию	Описание
bm25_k1	float	[0.0, 3.0]	1.2	Насыщенность частоты терминов
bm25_b	float	[0.0, 1.0]	0.75	Нормализация длины документа
bm25_weight	float	[0.0, 1.0]	0.5	Вес BM25 в гибридном поиске
semantic_weight	float	[0.0, 1.0]	0.5	Вес семантического поиска
min_score	float	[0.0, 1.0]	0.0	Минимальный порог релевантности
max_results	int	[1, 1000]	100	Максимальное количество результатов

Business fields (Бизнес-поля)

Дополнительные поля для бизнес-логики:

Поле	Тип	Описание
category	Optional[str]	Бизнес-категория записи (например, 'наука', 'программирование')
title	Optional[str]	Заголовок или краткое название записи
year	Optional[int]	Год, связанный с записью (например, публикации)
is_public	Optional[bool]	Публичность записи (True/False)
source	Optional[str]	Источник данных ('user', 'external', 'import')

Пример использования (структурная модель)

from chunk_metadata_adapter import SemanticChunk
chunk = SemanticChunk(
    uuid="...",
    type="DocBlock",
    text="...",
    language="ru",
    sha256="...",
    start=0,
    end=10,
    category="наука",
    title="Краткое описание",
    year=2024,
    is_public=True,
    source="user",
    tags=["example", "science"]
)

Пример использования (плоская модель)

from chunk_metadata_adapter import FlatSemanticChunk
chunk = FlatSemanticChunk(
    uuid="...",
    type="DocBlock",
    text="...",
    language="ru",
    sha256="...",
    start=0,
    end=10,
    category="наука",
    title="Краткое описание",
    year=2024,
    is_public=True,
    source="user",
    tags="example,science"
)

Примеры использования

Библиотека включает подробные примеры использования в папке chunk_metadata_adapter/examples/:

AST и фильтрация

• ast_basic_usage.py - Базовое использование AST узлов
• ast_visitor_pattern_usage.py - Использование паттерна Visitor для AST
• ast_json_serialization_demo.py - Демонстрация JSON сериализации AST для клиент-серверного взаимодействия
• ast_parameterization_demo.py - Демонстрация параметризации AST для эффективного кеширования запросов
• filter_parser_total_chunks_example.py - Примеры парсинга фильтров
• filter_executor_usage.py - Использование исполнителя фильтров

Интеграция с ChunkQuery

• chunk_query_integration_demo.py - Демонстрация интеграции с ChunkQuery

Запуск примеров

# JSON сериализация AST
python -m chunk_metadata_adapter.examples.ast_json_serialization_demo

# Параметризация AST для кеширования
python -m chunk_metadata_adapter.examples.ast_parameterization_demo

# Базовое использование AST
python -m chunk_metadata_adapter.examples.ast_basic_usage

# Паттерн Visitor
python -m chunk_metadata_adapter.examples.ast_visitor_pattern_usage

# Парсинг фильтров
python -m chunk_metadata_adapter.examples.filter_parser_total_chunks_example

# Исполнитель фильтров
python -m chunk_metadata_adapter.examples.filter_executor_usage

# Интеграция с ChunkQuery
python -m chunk_metadata_adapter.examples.chunk_query_integration_demo

Документация

Более подробную документацию можно найти в директории docs.

Лицензия

MIT

to_flat_dict: flat dict для Redis

Функция to_flat_dict (и метод модели) возвращает плоский словарь, полностью готовый для записи в Redis:

• Все значения — только str/int/float (bool → "true"/"false", None → "", Enum → str, list/dict → JSON, datetime → ISO8601).
• Вложенные структуры превращаются в плоские ключи (a.b.c).
• created_at всегда присутствует и автозаполняется, если не указан (только на верхнем уровне).
• Все ключи — строки.
• Параметр for_redis по умолчанию True (поведение для Redis). Если False — старое поведение (часть значений остаётся в исходном типе).
• Внутренний параметр first_call (True только при первом вызове) гарантирует, что created_at добавляется только на верхнем уровне.

Пример:

flat = chunk.to_flat_dict()  # flat dict для Redis
# {'uuid': '...', 'is_public': 'false', 'embedding': '[0.1, 0.2]', 'block_meta.author': 'vasily', 'created_at': '2024-06-13T12:00:00+00:00', ...}

Round-trip:

• dict → to_flat_dict() → from_flat_dict() → dict — все типы и вложенность сохраняются, created_at только на верхнем уровне.

Важно:

• created_at — только на верхнем уровне, во вложенных dict (например, block_meta) отсутствует.
• Для seamless-интеграции с Redis не требуется ручная фильтрация или преобразование типов.