feat: chatbot e prompts exernos em arquivos
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Ricardo Carneiro
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e75abe7fc8
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d5b0c32a66
11
Configuration/Prompts/Domains/Financeiro.json
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Configuration/Prompts/Domains/Financeiro.json
Normal file
@ -0,0 +1,11 @@
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{
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"Name": "Financeiro",
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"Description": "Configurações para projetos financeiros e contábeis",
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"Keywords": [ "financeiro", "contábil", "faturamento", "cobrança", "pagamento", "receita", "despesa" ],
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"Concepts": [ "fluxo de caixa", "conciliação", "relatórios financeiros", "impostos", "audit trail" ],
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"Prompts": {
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"pt": {
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"Response": "Você é um especialista em sistemas financeiros e contabilidade.\n\nSISTEMA FINANCEIRO: {0}\nPERGUNTA: \"{1}\"\nCONTEXTO FINANCEIRO: {2}\nANÁLISE REALIZADA: {3}\n\nResponda considerando:\n- Controles financeiros\n- Auditoria e compliance\n- Fluxos de aprovação\n- Relatórios gerenciais\n- Segurança de dados financeiros\n\nSeja preciso e considere aspectos regulatórios."
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}
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}
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}
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11
Configuration/Prompts/Domains/QA.json
Normal file
11
Configuration/Prompts/Domains/QA.json
Normal file
@ -0,0 +1,11 @@
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{
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"Name": "Quality Assurance",
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"Description": "Configurações para projetos de QA e testes",
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"Keywords": [ "teste", "qa", "qualidade", "bug", "defeito", "validação", "verificação" ],
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"Concepts": [ "test cases", "automation", "regression", "performance", "security testing" ],
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"Prompts": {
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"pt": {
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"Response": "Você é um especialista em Quality Assurance e testes de software.\n\nPROJETO: {0}\nPERGUNTA DE QA: \"{1}\"\nCONTEXTO DE TESTES: {2}\nANÁLISE EXECUTADA: {3}\n\nResponda com foco em:\n- Estratégias de teste\n- Casos de teste específicos\n- Automação e ferramentas\n- Critérios de aceitação\n- Cobertura de testes\n\nSeja detalhado e metodológico na abordagem."
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}
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}
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}
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11
Configuration/Prompts/Domains/RH.json
Normal file
11
Configuration/Prompts/Domains/RH.json
Normal file
@ -0,0 +1,11 @@
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{
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"Name": "Recursos Humanos",
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"Description": "Configurações para projetos de RH e gestão de pessoas",
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"Keywords": [ "funcionário", "colaborador", "cargo", "departamento", "folha", "benefícios", "treinamento" ],
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"Concepts": [ "gestão de pessoas", "recrutamento", "seleção", "avaliação", "desenvolvimento" ],
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"Prompts": {
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"pt": {
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"Response": "Você é um especialista em Recursos Humanos e gestão de pessoas.\n\nSISTEMA DE RH: {0}\nPERGUNTA: \"{1}\"\nCONTEXTO: {2}\nPROCESSOS ANALISADOS: {3}\n\nResponda considerando:\n- Políticas de RH\n- Fluxos de trabalho\n- Compliance e regulamentações\n- Melhores práticas em gestão de pessoas\n\nSeja claro e prático nas recomendações."
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}
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}
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}
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Configuration/Prompts/Domains/Servicos.json
Normal file
74
Configuration/Prompts/Domains/Servicos.json
Normal file
@ -0,0 +1,74 @@
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{
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"Name": "Serviços JobMaker",
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"Description": "Chatbot especializado em serviços de RAG, IA empresarial e desenvolvimento da JobMaker",
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"Keywords": [
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"rag",
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"retrieval augmented generation",
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"semantic kernel",
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"chatbot",
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|
"ia",
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|
"inteligencia artificial",
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|
"desenvolvimento",
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|
"consultoria",
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"c#",
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"dotnet",
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".net",
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"python",
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|
"migracao",
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|
"sistema",
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|
"sap",
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||||||
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"salesforce",
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||||||
|
"integracao",
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||||||
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"web scraping",
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"rpa",
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"etl",
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"mongodb",
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"qdrant",
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"workshop",
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|
"treinamento",
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"poc",
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|
"prova conceito",
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"enterprise",
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"corporativo",
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"automacao",
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"performance",
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"otimizacao",
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"suporte",
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"preço",
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"valor",
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"custo",
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"orçamento",
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"quanto custa",
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"prazo",
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|
"tempo",
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|
"entrega",
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|
"projeto",
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|
"solução"
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|
],
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||||||
|
"Concepts": [
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|
"retrieval augmented generation",
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|
"microsoft semantic kernel",
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|
"chatbot empresarial",
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|
"inteligencia artificial conversacional",
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||||||
|
"migracao python para c#",
|
||||||
|
"integracao sap salesforce",
|
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|
"web scraping rpa",
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||||||
|
"etl sincronizacao dados",
|
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|
"arquitetura enterprise",
|
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|
"sistemas escaláveis",
|
||||||
|
"poc prova conceito",
|
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|
"consultoria ia empresarial",
|
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|
"apresentação",
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|
"boas vindas",
|
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|
"consultoria",
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|
"agendamento"
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],
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"Prompts": {
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"pt": {
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"Response": "Você é um assistente virtual especializado nos serviços da JobMaker, empresa líder em RAG (Retrieval-Augmented Generation) e IA empresarial. Você atende chamadas via chat e responde com cordialidade\n\n🏢 EMPRESA: {0}\n❓ PERGUNTA DO CLIENTE: \"{1}\"\n📊 INFORMAÇÕES DISPONÍVEIS: {2}\n\nResponda de forma:\n✅ **Profissional e técnica** (mas acessível)\n✅ ***Se a pergunta for técnica ou envolver algum termo técnico***\n **Específica sobre nossos serviços**\n✅ **Highlighting nossos diferenciais**: C#/.NET, Semantic Kernel, economia 40-60%, performance 3-5x\n✅ **Incentivando contato** para demonstração ou consultoria\n\n\n- Call-to-action(não adicionar na resposta) para demo/consultoria\n\n⚠️ **Se não tiver informação suficiente:** Seja honesto, destaque que temos expertise em RAG/IA empresarial e ofereça consultoria personalizada."
|
||||||
|
},
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|
"en": {
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|
"Response": "You are a virtual assistant specialized in JobMaker services, leading company in RAG (Retrieval-Augmented Generation) and enterprise AI.\n\n🏢 COMPANY: {0}\n❓ CUSTOMER QUESTION: \"{1}\"\n📊 AVAILABLE INFORMATION: {2}\n\nRespond in a:\n✅ **Professional and technical** (but accessible) manner\n✅ **Specific about our services**\n✅ **Highlighting our differentiators**: C#/.NET, Semantic Kernel, 40-60% savings, 3-5x performance\n✅ **Encouraging contact** for demonstration or consultation\n\n💡 **Always include:**\n- Concrete benefits (savings, performance)\n- Technologies used\n- Estimated timeline when relevant\n- Call-to-action(do not add to response) for demo/consultation\n\n⚠️ **If insufficient information:** Be honest, highlight our RAG/enterprise AI expertise and offer personalized consultation."
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||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
11
Configuration/Prompts/Domains/TI.json
Normal file
11
Configuration/Prompts/Domains/TI.json
Normal file
@ -0,0 +1,11 @@
|
|||||||
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{
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|
"Name": "Tecnologia da Informação",
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|
"Description": "Configurações para projetos de TI e desenvolvimento de software",
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"Keywords": [ "api", "backend", "frontend", "database", "arquitetura", "código", "classe", "método", "endpoint" ],
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"Concepts": [ "mvc", "rest", "microservices", "clean architecture", "design patterns", "authentication", "authorization" ],
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"Prompts": {
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"pt": {
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||||||
|
"Response": "Você é um especialista em desenvolvimento de software e arquitetura de sistemas.\n\nPROJETO: {0}\nPERGUNTA TÉCNICA: \"{1}\"\nCONTEXTO TÉCNICO: {2}\nANÁLISE REALIZADA: {3}\n\nResponda com foco técnico, incluindo:\n- Implementação prática\n- Boas práticas de código\n- Considerações de arquitetura\n- Exemplos de código quando relevante\n\nSeja preciso e técnico na resposta."
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||||||
|
}
|
||||||
|
}
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||||||
|
}
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||||||
18
Configuration/Prompts/base-prompts.json
Normal file
18
Configuration/Prompts/base-prompts.json
Normal file
@ -0,0 +1,18 @@
|
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|
{
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|
"Prompts": {
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||||||
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"pt": {
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"QueryAnalysis": "Analise esta pergunta e classifique com precisão:\nPERGUNTA: \"{0}\"\n\nResponda APENAS no formato JSON:\n{{\n \"strategy\": \"overview|specific|detailed\",\n \"complexity\": \"simple|medium|complex\",\n \"scope\": \"global|filtered|targeted\",\n \"concepts\": [\"conceito1\", \"conceito2\"],\n \"needs_hierarchy\": true|false\n}}",
|
||||||
|
|
||||||
|
"Response": "Você é um especialista em análise de software e QA.\n\nPROJETO: {0}\nPERGUNTA: \"{1}\"\nCONTEXTO HIERÁRQUICO: {2}\nETAPAS EXECUTADAS: {3}\n\nResponda à pergunta de forma precisa e estruturada, aproveitando todo o contexto hierárquico coletado.",
|
||||||
|
|
||||||
|
"Summary": "Resuma os pontos principais destes documentos sobre {0}:\n\n{1}\n\nResponda apenas com uma lista concisa dos pontos mais importantes:",
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||||||
|
"GapAnalysis": "Baseado na pergunta e contexto atual, identifique que informações ainda faltam para uma resposta completa.\n\nPERGUNTA: {0}\nCONTEXTO ATUAL: {1}\n\nResponda APENAS com palavras-chave dos conceitos/informações que ainda faltam, separados por vírgula.\nSe o contexto for suficiente, responda 'SUFICIENTE'."
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"en": {
|
||||||
|
"QueryAnalysis": "Analyze this question and classify precisely:\nQUESTION: \"{0}\"\n\nAnswer ONLY in JSON format:\n{{\n \"strategy\": \"overview|specific|detailed\",\n \"complexity\": \"simple|medium|complex\",\n \"scope\": \"global|filtered|targeted\",\n \"concepts\": [\"concept1\", \"concept2\"],\n \"needs_hierarchy\": true|false\n}}",
|
||||||
|
|
||||||
|
"Response": "You are a software analysis and QA expert.\n\nPROJECT: {0}\nQUESTION: \"{1}\"\nHIERARCHICAL CONTEXT: {2}\nEXECUTED STEPS: {3}\n\nAnswer the question precisely and structured, leveraging all the hierarchical context collected."
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
@ -43,7 +43,7 @@ namespace ChatApi.Controllers
|
|||||||
|
|
||||||
[HttpPost]
|
[HttpPost]
|
||||||
[Route("response")]
|
[Route("response")]
|
||||||
public async Task<IActionResult> GetResponse([FromForm] ChatRequest chatRequest)
|
public async Task<IActionResult> GetResponse([FromBody] ChatRequest chatRequest)
|
||||||
{
|
{
|
||||||
try
|
try
|
||||||
{
|
{
|
||||||
|
|||||||
28
Program.cs
28
Program.cs
@ -7,10 +7,13 @@ using ChatRAG.Contracts.VectorSearch;
|
|||||||
using ChatRAG.Data;
|
using ChatRAG.Data;
|
||||||
using ChatRAG.Extensions;
|
using ChatRAG.Extensions;
|
||||||
using ChatRAG.Services;
|
using ChatRAG.Services;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.Confidence;
|
||||||
using ChatRAG.Services.Contracts;
|
using ChatRAG.Services.Contracts;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.PromptConfiguration;
|
||||||
using ChatRAG.Services.ResponseService;
|
using ChatRAG.Services.ResponseService;
|
||||||
using ChatRAG.Services.SearchVectors;
|
using ChatRAG.Services.SearchVectors;
|
||||||
using ChatRAG.Services.TextServices;
|
using ChatRAG.Services.TextServices;
|
||||||
|
using ChatRAG.Settings;
|
||||||
using ChatRAG.Settings.ChatRAG.Configuration;
|
using ChatRAG.Settings.ChatRAG.Configuration;
|
||||||
using Microsoft.AspNetCore.Authentication.JwtBearer;
|
using Microsoft.AspNetCore.Authentication.JwtBearer;
|
||||||
using Microsoft.AspNetCore.Http.Features;
|
using Microsoft.AspNetCore.Http.Features;
|
||||||
@ -76,8 +79,12 @@ builder.Services.AddSwaggerGen(c =>
|
|||||||
});
|
});
|
||||||
});
|
});
|
||||||
|
|
||||||
builder.Services.Configure<ChatRHSettings>(
|
builder.Services.Configure<ConfidenceSettings>(
|
||||||
builder.Configuration.GetSection("ChatRHSettings"));
|
builder.Configuration.GetSection("Confidence"));
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.Configure<ConfidenceAwareSettings>(
|
||||||
|
builder.Configuration.GetSection("ConfidenceAware"));
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
//builder.Services.AddScoped<IVectorSearchService, MongoVectorSearchService>();
|
//builder.Services.AddScoped<IVectorSearchService, MongoVectorSearchService>();
|
||||||
builder.Services.AddScoped<QdrantVectorSearchService>();
|
builder.Services.AddScoped<QdrantVectorSearchService>();
|
||||||
@ -157,8 +164,11 @@ builder.Services.AddScoped<IResponseService>(provider =>
|
|||||||
{
|
{
|
||||||
var configuration = provider.GetService<IConfiguration>();
|
var configuration = provider.GetService<IConfiguration>();
|
||||||
var useHierarchical = configuration?.GetValue<bool>("Features:UseHierarchicalRAG") ?? false;
|
var useHierarchical = configuration?.GetValue<bool>("Features:UseHierarchicalRAG") ?? false;
|
||||||
|
var useConfidence = configuration?.GetValue<bool>("Features:UseConfidenceAwareRAG") ?? false;
|
||||||
|
|
||||||
return useHierarchical
|
return useConfidence && useHierarchical
|
||||||
|
? provider.GetRequiredService<ConfidenceAwareRAGService>()
|
||||||
|
: useHierarchical
|
||||||
? provider.GetRequiredService<HierarchicalRAGService>()
|
? provider.GetRequiredService<HierarchicalRAGService>()
|
||||||
: provider.GetRequiredService<ResponseRAGService>();
|
: provider.GetRequiredService<ResponseRAGService>();
|
||||||
});
|
});
|
||||||
@ -167,6 +177,13 @@ builder.Services.AddTransient<UserDataRepository>();
|
|||||||
builder.Services.AddTransient<TextData>();
|
builder.Services.AddTransient<TextData>();
|
||||||
builder.Services.AddSingleton<CryptUtil>();
|
builder.Services.AddSingleton<CryptUtil>();
|
||||||
|
|
||||||
|
// Registrar serviços de confiança
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||||||
|
builder.Services.AddScoped<ConfidenceVerifier>();
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||||||
|
builder.Services.AddSingleton<PromptConfigurationService>();
|
||||||
|
|
||||||
|
// Registrar ConfidenceAwareRAGService
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<ConfidenceAwareRAGService>();
|
||||||
|
|
||||||
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("phi3.5", new Uri("http://localhost:11435"));
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("phi3.5", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("tinydolphin", new Uri("http://localhost:11435"));
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("tinydolphin", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
//var apiClient = new OllamaApiClient(new Uri("http://localhost:11435"), "tinydolphin");
|
//var apiClient = new OllamaApiClient(new Uri("http://localhost:11435"), "tinydolphin");
|
||||||
@ -182,7 +199,6 @@ var model = "llama-3.1-8b-instant";
|
|||||||
var url = "https://api.groq.com/openai/v1";
|
var url = "https://api.groq.com/openai/v1";
|
||||||
builder.Services.AddOpenAIChatCompletion(model, new Uri(url), key);
|
builder.Services.AddOpenAIChatCompletion(model, new Uri(url), key);
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
//Notebook
|
//Notebook
|
||||||
//var model = "meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct";
|
//var model = "meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct";
|
||||||
//var url = "https://api.deepinfra.com/v1/openai"; // Adicione o /v1/openai
|
//var url = "https://api.deepinfra.com/v1/openai"; // Adicione o /v1/openai
|
||||||
@ -205,9 +221,9 @@ builder.Services.AddOpenAIChatCompletion(model, new Uri(url), key);
|
|||||||
//builder.Services.AddOllamaTextEmbeddingGeneration("all-minilm", new Uri("http://192.168.0.150:11434"));
|
//builder.Services.AddOllamaTextEmbeddingGeneration("all-minilm", new Uri("http://192.168.0.150:11434"));
|
||||||
|
|
||||||
//Desktop
|
//Desktop
|
||||||
builder.Services.AddOllamaTextEmbeddingGeneration("all-minilm", new Uri("http://localhost:11434"));
|
//builder.Services.AddOllamaTextEmbeddingGeneration("all-minilm", new Uri("http://localhost:11434"));
|
||||||
//Notebook
|
//Notebook
|
||||||
//builder.Services.AddOllamaTextEmbeddingGeneration("all-minilm", new Uri("http://localhost:11435"));
|
builder.Services.AddOllamaTextEmbeddingGeneration("all-minilm", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("phi3.5", new Uri("http://localhost:11435"));
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("phi3.5", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
|
|||||||
389
Services/Confidence/ConfidenceVerifier.cs
Normal file
389
Services/Confidence/ConfidenceVerifier.cs
Normal file
@ -0,0 +1,389 @@
|
|||||||
|
using ChatRAG.Models;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.ResponseService;
|
||||||
|
using ChatRAG.Settings;
|
||||||
|
using Microsoft.Extensions.Options;
|
||||||
|
|
||||||
|
namespace ChatRAG.Services.Confidence
|
||||||
|
{
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Verifica se o RAG deve responder baseado na confiança dos resultados
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public class ConfidenceVerifier
|
||||||
|
{
|
||||||
|
private readonly ILogger<ConfidenceVerifier> _logger;
|
||||||
|
private readonly ConfidenceSettings _settings;
|
||||||
|
|
||||||
|
public ConfidenceVerifier(
|
||||||
|
ILogger<ConfidenceVerifier> logger,
|
||||||
|
IOptions<ConfidenceSettings> settings)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger = logger;
|
||||||
|
_settings = settings.Value;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Verifica se deve responder baseado na análise, resultados e contexto
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public ConfidenceResult VerifyConfidence(
|
||||||
|
QueryAnalysis analysis,
|
||||||
|
List<VectorSearchResult> results,
|
||||||
|
HierarchicalContext context,
|
||||||
|
bool strictMode = true,
|
||||||
|
string language = "pt")
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var strategy = analysis.Strategy?.ToLower() ?? "specific";
|
||||||
|
var thresholds = GetThresholds(strategy, strictMode);
|
||||||
|
|
||||||
|
_logger.LogInformation("Verificando confiança - Estratégia: {Strategy}, Modo Restrito: {StrictMode}, Idioma: {Language}",
|
||||||
|
strategy, strictMode, language);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Calcular métricas de confiança
|
||||||
|
var metrics = CalculateConfidenceMetrics(results, context, analysis);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Verificar se deve responder baseado na estratégia
|
||||||
|
var shouldRespond = ShouldRespond(strategy, metrics, thresholds);
|
||||||
|
|
||||||
|
var result = new ConfidenceResult
|
||||||
|
{
|
||||||
|
ShouldRespond = shouldRespond,
|
||||||
|
ConfidenceScore = metrics.OverallScore,
|
||||||
|
Strategy = strategy,
|
||||||
|
Metrics = metrics,
|
||||||
|
Reason = GenerateReason(shouldRespond, strategy, metrics, thresholds, language),
|
||||||
|
SuggestedResponse = shouldRespond ? null : GenerateFallbackResponse(strategy, metrics, language)
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
_logger.LogInformation("Resultado da confiança: {ShouldRespond} (Score: {ConfidenceScore:P1}, Estratégia: {Strategy})",
|
||||||
|
result.ShouldRespond, result.ConfidenceScore, strategy);
|
||||||
|
|
||||||
|
return result;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Calcula métricas detalhadas de confiança
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private ConfidenceMetrics CalculateConfidenceMetrics(
|
||||||
|
List<VectorSearchResult> results,
|
||||||
|
HierarchicalContext context,
|
||||||
|
QueryAnalysis analysis)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var relevantResults = results.Where(r => r.Score >= 0.3).ToList();
|
||||||
|
var highQualityResults = results.Where(r => r.Score >= 0.6).ToList();
|
||||||
|
|
||||||
|
var metrics = new ConfidenceMetrics
|
||||||
|
{
|
||||||
|
TotalDocuments = results.Count,
|
||||||
|
RelevantDocuments = relevantResults.Count,
|
||||||
|
HighQualityDocuments = highQualityResults.Count,
|
||||||
|
AverageScore = results.Any() ? results.Average(r => r.Score) : 0,
|
||||||
|
MaxScore = results.Any() ? results.Max(r => r.Score) : 0,
|
||||||
|
MinScore = results.Any() ? results.Min(r => r.Score) : 0,
|
||||||
|
ContextLength = context.CombinedContext?.Length ?? 0,
|
||||||
|
StepsExecuted = context.Steps.Count,
|
||||||
|
HasSpecificContent = HasSpecificContent(results, analysis),
|
||||||
|
OverallScore = CalculateOverallScore(results, context, analysis)
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
// Métricas adicionais
|
||||||
|
metrics.ScoreVariance = CalculateScoreVariance(results);
|
||||||
|
metrics.ContentDiversity = CalculateContentDiversity(results);
|
||||||
|
metrics.ConceptCoverage = CalculateConceptCoverage(results, analysis);
|
||||||
|
|
||||||
|
return metrics;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Verifica se há conteúdo específico relacionado aos conceitos da query
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private bool HasSpecificContent(List<VectorSearchResult> results, QueryAnalysis analysis)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (!analysis.Concepts?.Any() == true)
|
||||||
|
return results.Any(); // Se não há conceitos específicos, qualquer resultado serve
|
||||||
|
|
||||||
|
var combinedContent = string.Join(" ", results.Select(r => $"{r.Title} {r.Content}")).ToLower();
|
||||||
|
var conceptsFound = analysis.Concepts.Count(concept =>
|
||||||
|
combinedContent.Contains(concept.ToLower()));
|
||||||
|
|
||||||
|
var minConceptsRequired = Math.Max(1, Math.Min(2, analysis.Concepts.Length));
|
||||||
|
return conceptsFound >= minConceptsRequired;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Calcula score geral considerando múltiplos fatores
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private double CalculateOverallScore(List<VectorSearchResult> results, HierarchicalContext context, QueryAnalysis analysis)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (!results.Any()) return 0;
|
||||||
|
|
||||||
|
// Pesos para diferentes fatores
|
||||||
|
const double scoreWeight = 0.35; // Qualidade dos scores
|
||||||
|
const double countWeight = 0.25; // Quantidade de documentos
|
||||||
|
const double contextWeight = 0.20; // Tamanho do contexto
|
||||||
|
const double diversityWeight = 0.10; // Diversidade do conteúdo
|
||||||
|
const double conceptWeight = 0.10; // Cobertura de conceitos
|
||||||
|
|
||||||
|
// Score baseado na qualidade dos resultados
|
||||||
|
var avgScore = results.Average(r => r.Score);
|
||||||
|
var maxScore = results.Max(r => r.Score);
|
||||||
|
var qualityScore = (avgScore * 0.7) + (maxScore * 0.3); // Média ponderada
|
||||||
|
|
||||||
|
// Score baseado na quantidade (com saturação)
|
||||||
|
var countScore = Math.Min(1.0, results.Count / 5.0);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Score baseado no tamanho do contexto (com saturação)
|
||||||
|
var contextScore = Math.Min(1.0, (context.CombinedContext?.Length ?? 0) / 2000.0);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Score baseado na diversidade do conteúdo
|
||||||
|
var diversityScore = CalculateContentDiversity(results);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Score baseado na cobertura de conceitos
|
||||||
|
var conceptScore = CalculateConceptCoverage(results, analysis);
|
||||||
|
|
||||||
|
var overallScore = (qualityScore * scoreWeight) +
|
||||||
|
(countScore * countWeight) +
|
||||||
|
(contextScore * contextWeight) +
|
||||||
|
(diversityScore * diversityWeight) +
|
||||||
|
(conceptScore * conceptWeight);
|
||||||
|
|
||||||
|
return Math.Min(1.0, overallScore);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Calcula variância dos scores para medir consistência
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private double CalculateScoreVariance(List<VectorSearchResult> results)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (results.Count < 2) return 0;
|
||||||
|
|
||||||
|
var mean = results.Average(r => r.Score);
|
||||||
|
var variance = results.Average(r => Math.Pow(r.Score - mean, 2));
|
||||||
|
|
||||||
|
// Normalizar para 0-1 (menor variância = melhor)
|
||||||
|
return Math.Max(0, 1 - (variance * 4)); // Multiplica por 4 para normalizar
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Calcula diversidade do conteúdo (documentos diferentes)
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private double CalculateContentDiversity(List<VectorSearchResult> results)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (!results.Any()) return 0;
|
||||||
|
|
||||||
|
// Simples heurística: títulos únicos / total
|
||||||
|
var uniqueTitles = results.Select(r => r.Title?.ToLower() ?? "").Distinct().Count();
|
||||||
|
return Math.Min(1.0, (double)uniqueTitles / results.Count);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Calcula cobertura dos conceitos da query
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private double CalculateConceptCoverage(List<VectorSearchResult> results, QueryAnalysis analysis)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (!analysis.Concepts?.Any() == true) return 1.0; // Se não há conceitos, assume cobertura total
|
||||||
|
|
||||||
|
var combinedContent = string.Join(" ", results.Select(r => $"{r.Title} {r.Content}")).ToLower();
|
||||||
|
var conceptsFound = analysis.Concepts.Count(concept =>
|
||||||
|
combinedContent.Contains(concept.ToLower()));
|
||||||
|
|
||||||
|
return (double)conceptsFound / analysis.Concepts.Length;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Decide se deve responder baseado na estratégia e métricas
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private bool ShouldRespond(string strategy, ConfidenceMetrics metrics, ConfidenceThresholds thresholds)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return strategy switch
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"overview" => ShouldRespondOverview(metrics, thresholds),
|
||||||
|
"specific" => ShouldRespondSpecific(metrics, thresholds),
|
||||||
|
"detailed" => ShouldRespondDetailed(metrics, thresholds),
|
||||||
|
_ => ShouldRespondSpecific(metrics, thresholds) // Default para specific
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Lógica específica para estratégia Overview
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private bool ShouldRespondOverview(ConfidenceMetrics metrics, ConfidenceThresholds thresholds)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// Para overview, precisamos de quantidade e contexto amplo
|
||||||
|
return metrics.TotalDocuments >= thresholds.MinDocuments &&
|
||||||
|
metrics.ContextLength >= thresholds.MinContextLength &&
|
||||||
|
metrics.OverallScore >= thresholds.MinOverallScore &&
|
||||||
|
(metrics.RelevantDocuments >= thresholds.MinRelevantDocuments || metrics.TotalDocuments >= 10); // Flexibilidade para projetos grandes
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Lógica específica para estratégia Specific
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private bool ShouldRespondSpecific(ConfidenceMetrics metrics, ConfidenceThresholds thresholds)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// Para specific, precisamos de relevância e qualidade
|
||||||
|
return metrics.RelevantDocuments >= thresholds.MinRelevantDocuments &&
|
||||||
|
metrics.MaxScore >= thresholds.MinMaxScore &&
|
||||||
|
metrics.OverallScore >= thresholds.MinOverallScore &&
|
||||||
|
metrics.HasSpecificContent;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Lógica específica para estratégia Detailed
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private bool ShouldRespondDetailed(ConfidenceMetrics metrics, ConfidenceThresholds thresholds)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// Para detailed, precisamos de alta qualidade e cobertura
|
||||||
|
return metrics.HighQualityDocuments >= thresholds.MinHighQualityDocuments &&
|
||||||
|
metrics.AverageScore >= thresholds.MinAverageScore &&
|
||||||
|
metrics.HasSpecificContent &&
|
||||||
|
metrics.OverallScore >= thresholds.MinOverallScore &&
|
||||||
|
metrics.ConceptCoverage >= 0.5; // Pelo menos 50% dos conceitos cobertos
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Obtém thresholds ajustados para modo restrito/relaxado
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private ConfidenceThresholds GetThresholds(string strategy, bool strictMode)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (!_settings.Thresholds.ContainsKey(strategy))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogWarning("Estratégia '{Strategy}' não encontrada, usando 'specific'", strategy);
|
||||||
|
strategy = "specific";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
var baseThresholds = _settings.Thresholds[strategy];
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!strictMode)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// Modo relaxado: reduz os thresholds
|
||||||
|
return new ConfidenceThresholds
|
||||||
|
{
|
||||||
|
MinDocuments = Math.Max(1, baseThresholds.MinDocuments - 2),
|
||||||
|
MinRelevantDocuments = Math.Max(1, baseThresholds.MinRelevantDocuments - 1),
|
||||||
|
MinHighQualityDocuments = Math.Max(0, baseThresholds.MinHighQualityDocuments - 1),
|
||||||
|
MinContextLength = Math.Max(100, baseThresholds.MinContextLength - 500),
|
||||||
|
MinOverallScore = Math.Max(0.1, baseThresholds.MinOverallScore - 0.15),
|
||||||
|
MinMaxScore = Math.Max(0.2, baseThresholds.MinMaxScore - 0.15),
|
||||||
|
MinAverageScore = Math.Max(0.2, baseThresholds.MinAverageScore - 0.15)
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return baseThresholds;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Gera explicação do motivo da decisão
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private string GenerateReason(bool shouldRespond, string strategy, ConfidenceMetrics metrics, ConfidenceThresholds thresholds, string language)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (shouldRespond)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return language == "en"
|
||||||
|
? $"Sufficient confidence for '{strategy}' strategy - Score: {metrics.OverallScore:P1}, Docs: {metrics.RelevantDocuments}/{metrics.TotalDocuments}"
|
||||||
|
: $"Confiança suficiente para estratégia '{strategy}' - Score: {metrics.OverallScore:P1}, Docs: {metrics.RelevantDocuments}/{metrics.TotalDocuments}";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
var issues = new List<string>();
|
||||||
|
|
||||||
|
if (metrics.TotalDocuments < thresholds.MinDocuments)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var msg = language == "en"
|
||||||
|
? $"few documents ({metrics.TotalDocuments} < {thresholds.MinDocuments})"
|
||||||
|
: $"poucos documentos ({metrics.TotalDocuments} < {thresholds.MinDocuments})";
|
||||||
|
issues.Add(msg);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (metrics.RelevantDocuments < thresholds.MinRelevantDocuments)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var msg = language == "en"
|
||||||
|
? $"few relevant documents ({metrics.RelevantDocuments} < {thresholds.MinRelevantDocuments})"
|
||||||
|
: $"poucos documentos relevantes ({metrics.RelevantDocuments} < {thresholds.MinRelevantDocuments})";
|
||||||
|
issues.Add(msg);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (metrics.OverallScore < thresholds.MinOverallScore)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var msg = language == "en"
|
||||||
|
? $"low overall score ({metrics.OverallScore:P1} < {thresholds.MinOverallScore:P1})"
|
||||||
|
: $"score geral baixo ({metrics.OverallScore:P1} < {thresholds.MinOverallScore:P1})";
|
||||||
|
issues.Add(msg);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!metrics.HasSpecificContent)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var msg = language == "en" ? "no specific content found" : "conteúdo específico não encontrado";
|
||||||
|
issues.Add(msg);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
var prefix = language == "en" ? "Insufficient confidence: " : "Confiança insuficiente: ";
|
||||||
|
return prefix + string.Join(", ", issues);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Gera resposta de fallback apropriada
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
private string GenerateFallbackResponse(string strategy, ConfidenceMetrics metrics, string language)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (!_settings.FallbackMessages.ContainsKey(language))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
language = "pt"; // Fallback para português
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
var messages = _settings.FallbackMessages[language];
|
||||||
|
|
||||||
|
// Escolher mensagem baseada no problema principal
|
||||||
|
if (metrics.TotalDocuments == 0)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return messages.NoDocuments;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (metrics.RelevantDocuments == 0)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return messages.NoRelevantDocuments;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return strategy switch
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"overview" => messages.InsufficientOverview,
|
||||||
|
"specific" => messages.InsufficientSpecific,
|
||||||
|
"detailed" => messages.InsufficientDetailed,
|
||||||
|
_ => messages.Generic
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Resultado da verificação de confiança
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public class ConfidenceResult
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public bool ShouldRespond { get; set; }
|
||||||
|
public double ConfidenceScore { get; set; }
|
||||||
|
public string Strategy { get; set; } = "";
|
||||||
|
public ConfidenceMetrics Metrics { get; set; } = new();
|
||||||
|
public string Reason { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string? SuggestedResponse { get; set; }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Métricas detalhadas de confiança
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public class ConfidenceMetrics
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// Métricas básicas
|
||||||
|
public int TotalDocuments { get; set; }
|
||||||
|
public int RelevantDocuments { get; set; }
|
||||||
|
public int HighQualityDocuments { get; set; }
|
||||||
|
public double AverageScore { get; set; }
|
||||||
|
public double MaxScore { get; set; }
|
||||||
|
public double MinScore { get; set; }
|
||||||
|
public int ContextLength { get; set; }
|
||||||
|
public int StepsExecuted { get; set; }
|
||||||
|
public bool HasSpecificContent { get; set; }
|
||||||
|
public double OverallScore { get; set; }
|
||||||
|
|
||||||
|
// Métricas avançadas
|
||||||
|
public double ScoreVariance { get; set; }
|
||||||
|
public double ContentDiversity { get; set; }
|
||||||
|
public double ConceptCoverage { get; set; }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
753
Services/PromptConfiguration/PromptConfigurationService.cs
Normal file
753
Services/PromptConfiguration/PromptConfigurationService.cs
Normal file
@ -0,0 +1,753 @@
|
|||||||
|
using System.Text.Json;
|
||||||
|
using System.Text.RegularExpressions;
|
||||||
|
using Microsoft.Extensions.Options;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.Confidence;
|
||||||
|
using ChatRAG.Settings;
|
||||||
|
using Microsoft.Extensions.Configuration;
|
||||||
|
|
||||||
|
namespace ChatRAG.Services.PromptConfiguration
|
||||||
|
{
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Serviço para configuração e carregamento de prompts por domínio e idioma
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public class PromptConfigurationService
|
||||||
|
{
|
||||||
|
private readonly ILogger<PromptConfigurationService> _logger;
|
||||||
|
private readonly string _configurationPath;
|
||||||
|
private readonly LanguageSettings _languageSettings;
|
||||||
|
private readonly CacheSettings _cacheSettings;
|
||||||
|
|
||||||
|
private Dictionary<string, DomainPromptConfig> _domainConfigs = new();
|
||||||
|
private BasePromptConfig _baseConfig = new();
|
||||||
|
private readonly Dictionary<string, DateTime> _fileLastModified = new();
|
||||||
|
private readonly object _lockObject = new object();
|
||||||
|
|
||||||
|
public PromptConfigurationService(
|
||||||
|
ILogger<PromptConfigurationService> logger,
|
||||||
|
IConfiguration configuration,
|
||||||
|
IOptions<ConfidenceAwareSettings> settings)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger = logger;
|
||||||
|
_configurationPath = configuration["PromptConfiguration:Path"] ?? "Configuration/Prompts";
|
||||||
|
_languageSettings = settings.Value.Languages;
|
||||||
|
_cacheSettings = settings.Value.Cache;
|
||||||
|
|
||||||
|
// Carregar configurações na inicialização
|
||||||
|
_ = Task.Run(LoadConfigurations);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Obtém prompts configurados para um domínio e idioma específicos
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public PromptTemplates GetPrompts(string? domain = null, string language = "pt")
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// Verificar se precisa recarregar arquivos (se habilitado)
|
||||||
|
if (_cacheSettings.AutoReloadOnFileChange)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
CheckForFileChanges();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// Detectar idioma se auto-detecção estiver habilitada
|
||||||
|
var detectedLanguage = _languageSettings.AutoDetectLanguage
|
||||||
|
? DetectOrValidateLanguage(language)
|
||||||
|
: language;
|
||||||
|
|
||||||
|
var domainConfig = domain != null && _domainConfigs.ContainsKey(domain)
|
||||||
|
? _domainConfigs[domain]
|
||||||
|
: null;
|
||||||
|
|
||||||
|
return new PromptTemplates
|
||||||
|
{
|
||||||
|
QueryAnalysis = GetPrompt("QueryAnalysis", domainConfig, detectedLanguage),
|
||||||
|
Overview = GetPrompt("Overview", domainConfig, detectedLanguage),
|
||||||
|
Specific = GetPrompt("Specific", domainConfig, detectedLanguage),
|
||||||
|
Detailed = GetPrompt("Detailed", domainConfig, detectedLanguage),
|
||||||
|
Response = GetPrompt("Response", domainConfig, detectedLanguage),
|
||||||
|
Summary = GetPrompt("Summary", domainConfig, detectedLanguage),
|
||||||
|
GapAnalysis = GetPrompt("GapAnalysis", domainConfig, detectedLanguage)
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Detecta o domínio baseado na pergunta e descrição do projeto
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public string? DetectDomain(string question, string? projectDescription = null)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var content = $"{question} {projectDescription}".ToLower();
|
||||||
|
var domainScores = new Dictionary<string, int>();
|
||||||
|
|
||||||
|
foreach (var (domain, config) in _domainConfigs)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var score = 0;
|
||||||
|
|
||||||
|
// Pontuação por palavras-chave (peso 2)
|
||||||
|
foreach (var keyword in config.Keywords)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (content.Contains(keyword.ToLower()))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
score += 2;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// Pontuação por conceitos (peso 1)
|
||||||
|
foreach (var concept in config.Concepts)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (content.Contains(concept.ToLower()))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
score += 1;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (score > 0)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
domainScores[domain] = score;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (domainScores.Any())
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var bestDomain = domainScores.OrderByDescending(x => x.Value).First();
|
||||||
|
_logger.LogDebug("Domínio detectado: {Domain} com score {Score}", bestDomain.Key, bestDomain.Value);
|
||||||
|
return bestDomain.Key;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
_logger.LogDebug("Nenhum domínio detectado, usando padrão");
|
||||||
|
return null;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Detecta o idioma da pergunta
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|
/// </summary>
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public string DetectLanguage(string question)
|
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|
{
|
||||||
|
if (string.IsNullOrWhiteSpace(question))
|
||||||
|
return _languageSettings.DefaultLanguage;
|
||||||
|
|
||||||
|
var languageScores = new Dictionary<string, int>();
|
||||||
|
var words = Regex.Split(question.ToLower(), @"\W+")
|
||||||
|
.Where(w => w.Length > 2)
|
||||||
|
.ToList();
|
||||||
|
|
||||||
|
foreach (var (language, keywords) in _languageSettings.LanguageKeywords)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var score = words.Count(word => keywords.Contains(word));
|
||||||
|
if (score > 0)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
languageScores[language] = score;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (languageScores.Any())
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var detectedLanguage = languageScores.OrderByDescending(x => x.Value).First().Key;
|
||||||
|
_logger.LogDebug("Idioma detectado: {Language}", detectedLanguage);
|
||||||
|
return detectedLanguage;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
_logger.LogDebug("Idioma não detectado, usando padrão: {DefaultLanguage}", _languageSettings.DefaultLanguage);
|
||||||
|
return _languageSettings.DefaultLanguage;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Lista domínios disponíveis
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public List<string> GetAvailableDomains()
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||||||
|
{
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|
return _domainConfigs.Keys.ToList();
|
||||||
|
}
|
||||||
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|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Lista idiomas suportados
|
||||||
|
/// </summary>
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|
public List<string> GetSupportedLanguages()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return _languageSettings.SupportedLanguages;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
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||||||
|
/// Força recarregamento das configurações
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||||||
|
/// </summary>
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|
public async Task ReloadConfigurations()
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||||||
|
{
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||||||
|
await LoadConfigurations();
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||||||
|
}
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|
// === MÉTODOS PRIVADOS ===
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|
private void LoadBaseConfigurationSync()
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|
{
|
||||||
|
var basePath = Path.Combine(_configurationPath, "base-prompts.json");
|
||||||
|
|
||||||
|
if (File.Exists(basePath))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
try
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var json = File.ReadAllText(basePath);
|
||||||
|
_baseConfig = JsonSerializer.Deserialize<BasePromptConfig>(json) ?? new BasePromptConfig();
|
||||||
|
_fileLastModified[basePath] = File.GetLastWriteTime(basePath);
|
||||||
|
_logger.LogDebug("Configuração base carregada de {Path}", basePath);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
catch (Exception ex)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogError(ex, "Erro ao carregar configuração base de {Path}", basePath);
|
||||||
|
_baseConfig = GetDefaultBaseConfig();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogInformation("Arquivo base não encontrado, criando padrão em {Path}", basePath);
|
||||||
|
_baseConfig = GetDefaultBaseConfig();
|
||||||
|
SaveBaseConfigurationSync(basePath);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private void LoadDomainConfigurationsSync()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var domainsPath = Path.Combine(_configurationPath, "Domains");
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!Directory.Exists(domainsPath))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogInformation("Pasta de domínios não encontrada, criando em {Path}", domainsPath);
|
||||||
|
Directory.CreateDirectory(domainsPath);
|
||||||
|
CreateDefaultDomainConfigurationsSync(domainsPath);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
var domainFiles = Directory.GetFiles(domainsPath, "*.json");
|
||||||
|
var loadedDomains = new Dictionary<string, DomainPromptConfig>();
|
||||||
|
|
||||||
|
foreach (var file in domainFiles)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
try
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var json = File.ReadAllText(file);
|
||||||
|
var config = JsonSerializer.Deserialize<DomainPromptConfig>(json);
|
||||||
|
if (config != null)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var domainName = Path.GetFileNameWithoutExtension(file);
|
||||||
|
loadedDomains[domainName] = config;
|
||||||
|
_fileLastModified[file] = File.GetLastWriteTime(file);
|
||||||
|
_logger.LogDebug("Domínio {Domain} carregado de {File}", domainName, file);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
catch (Exception ex)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogWarning(ex, "Erro ao carregar configuração do domínio: {File}", file);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
_domainConfigs = loadedDomains;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private void CheckForFileChanges()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (!_cacheSettings.AutoReloadOnFileChange) return;
|
||||||
|
|
||||||
|
var needsReload = false;
|
||||||
|
var filesToCheck = new List<string> { Path.Combine(_configurationPath, "base-prompts.json") };
|
||||||
|
|
||||||
|
var domainsPath = Path.Combine(_configurationPath, "Domains");
|
||||||
|
if (Directory.Exists(domainsPath))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
filesToCheck.AddRange(Directory.GetFiles(domainsPath, "*.json"));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
foreach (var file in filesToCheck)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (File.Exists(file))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var lastModified = File.GetLastWriteTime(file);
|
||||||
|
if (!_fileLastModified.ContainsKey(file) || _fileLastModified[file] < lastModified)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogInformation("Arquivo modificado detectado: {File}", file);
|
||||||
|
needsReload = true;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (needsReload)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_ = Task.Run(LoadConfigurations);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private string DetectOrValidateLanguage(string language)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// Se o idioma é suportado, usar ele
|
||||||
|
if (_languageSettings.SupportedLanguages.Contains(language))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return language;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
_logger.LogWarning("Idioma não suportado: {Language}, usando padrão: {DefaultLanguage}",
|
||||||
|
language, _languageSettings.DefaultLanguage);
|
||||||
|
return _languageSettings.DefaultLanguage;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private string GetPrompt(string promptType, DomainPromptConfig? domainConfig, string language)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// 1. Tentar buscar no domínio específico e idioma específico
|
||||||
|
if (domainConfig?.Prompts.ContainsKey(language) == true &&
|
||||||
|
domainConfig.Prompts[language].ContainsKey(promptType))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return domainConfig.Prompts[language][promptType];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// 2. Tentar buscar no domínio específico no idioma padrão
|
||||||
|
if (domainConfig?.Prompts.ContainsKey(_languageSettings.DefaultLanguage) == true &&
|
||||||
|
domainConfig.Prompts[_languageSettings.DefaultLanguage].ContainsKey(promptType))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var prompt = domainConfig.Prompts[_languageSettings.DefaultLanguage][promptType];
|
||||||
|
return _languageSettings.AlwaysRespondInRequestedLanguage && language != _languageSettings.DefaultLanguage
|
||||||
|
? AddLanguageInstruction(prompt, language)
|
||||||
|
: prompt;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// 3. Fallback para configuração base no idioma solicitado
|
||||||
|
if (_baseConfig.Prompts.ContainsKey(language) &&
|
||||||
|
_baseConfig.Prompts[language].ContainsKey(promptType))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return _baseConfig.Prompts[language][promptType];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// 4. Fallback para configuração base no idioma padrão
|
||||||
|
if (_baseConfig.Prompts.ContainsKey(_languageSettings.DefaultLanguage) &&
|
||||||
|
_baseConfig.Prompts[_languageSettings.DefaultLanguage].ContainsKey(promptType))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var prompt = _baseConfig.Prompts[_languageSettings.DefaultLanguage][promptType];
|
||||||
|
return _languageSettings.AlwaysRespondInRequestedLanguage && language != _languageSettings.DefaultLanguage
|
||||||
|
? AddLanguageInstruction(prompt, language)
|
||||||
|
: prompt;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// 5. Fallback final
|
||||||
|
return GetFallbackPrompt(promptType, language);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private string AddLanguageInstruction(string prompt, string targetLanguage)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var instruction = targetLanguage switch
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"en" => "\n\nIMPORTANT: Respond in English.",
|
||||||
|
"pt" => "\n\nIMPORTANTE: Responda em português.",
|
||||||
|
_ => $"\n\nIMPORTANT: Respond in {targetLanguage}."
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
return prompt + instruction;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private void SaveBaseConfigurationSync(string basePath)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
try
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Directory.CreateDirectory(Path.GetDirectoryName(basePath)!);
|
||||||
|
|
||||||
|
var options = new JsonSerializerOptions
|
||||||
|
{
|
||||||
|
WriteIndented = true,
|
||||||
|
Encoder = System.Text.Encodings.Web.JavaScriptEncoder.UnsafeRelaxedJsonEscaping
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
var json = JsonSerializer.Serialize(_baseConfig, options);
|
||||||
|
File.WriteAllText(basePath, json);
|
||||||
|
_logger.LogInformation("Configuração base salva em {Path}", basePath);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
catch (Exception ex)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogError(ex, "Erro ao salvar configuração base em {Path}", basePath);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private void CreateDefaultDomainConfigurationsSync(string domainsPath)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var domains = new Dictionary<string, DomainPromptConfig>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["TI"] = GetTIDomainConfig(),
|
||||||
|
["RH"] = GetRHDomainConfig(),
|
||||||
|
["Financeiro"] = GetFinanceiroDomainConfig(),
|
||||||
|
["QA"] = GetQADomainConfig()
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
var options = new JsonSerializerOptions
|
||||||
|
{
|
||||||
|
WriteIndented = true,
|
||||||
|
Encoder = System.Text.Encodings.Web.JavaScriptEncoder.UnsafeRelaxedJsonEscaping
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
foreach (var (domain, config) in domains)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
try
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var filePath = Path.Combine(domainsPath, $"{domain}.json");
|
||||||
|
var json = JsonSerializer.Serialize(config, options);
|
||||||
|
File.WriteAllText(filePath, json);
|
||||||
|
_logger.LogInformation("Configuração de domínio {Domain} criada em {Path}", domain, filePath);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
catch (Exception ex)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogError(ex, "Erro ao criar configuração do domínio {Domain}", domain);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private BasePromptConfig GetDefaultBaseConfig()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return new BasePromptConfig
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Prompts = new Dictionary<string, Dictionary<string, string>>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["pt"] = new Dictionary<string, string>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["QueryAnalysis"] = @"Analise esta pergunta e classifique com precisão:
|
||||||
|
PERGUNTA: ""{0}""
|
||||||
|
|
||||||
|
Responda APENAS no formato JSON:
|
||||||
|
{{
|
||||||
|
""strategy"": ""overview|specific|detailed"",
|
||||||
|
""complexity"": ""simple|medium|complex"",
|
||||||
|
""scope"": ""global|filtered|targeted"",
|
||||||
|
""concepts"": [""conceito1"", ""conceito2""],
|
||||||
|
""needs_hierarchy"": true|false
|
||||||
|
}}
|
||||||
|
|
||||||
|
DEFINIÇÕES PRECISAS:
|
||||||
|
STRATEGY:
|
||||||
|
- overview: Pergunta sobre o PROJETO COMO UM TODO
|
||||||
|
- specific: Pergunta sobre MÓDULO/FUNCIONALIDADE ESPECÍFICA
|
||||||
|
- detailed: Pergunta técnica específica que precisa de CONTEXTO PROFUNDO",
|
||||||
|
|
||||||
|
["Response"] = @"Você é um especialista em análise de software e QA.
|
||||||
|
|
||||||
|
PROJETO: {0}
|
||||||
|
PERGUNTA: ""{1}""
|
||||||
|
CONTEXTO HIERÁRQUICO: {2}
|
||||||
|
ETAPAS EXECUTADAS: {3}
|
||||||
|
|
||||||
|
Responda à pergunta de forma precisa e estruturada, aproveitando todo o contexto hierárquico coletado.",
|
||||||
|
|
||||||
|
["Summary"] = @"Resuma os pontos principais destes documentos sobre {0}:
|
||||||
|
|
||||||
|
{1}
|
||||||
|
|
||||||
|
Responda apenas com uma lista concisa dos pontos mais importantes:",
|
||||||
|
|
||||||
|
["GapAnalysis"] = @"Baseado na pergunta e contexto atual, identifique que informações ainda faltam para uma resposta completa.
|
||||||
|
|
||||||
|
PERGUNTA: {0}
|
||||||
|
CONTEXTO ATUAL: {1}
|
||||||
|
|
||||||
|
Responda APENAS com palavras-chave dos conceitos/informações que ainda faltam, separados por vírgula.
|
||||||
|
Se o contexto for suficiente, responda 'SUFICIENTE'."
|
||||||
|
},
|
||||||
|
["en"] = new Dictionary<string, string>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["QueryAnalysis"] = @"Analyze this question and classify precisely:
|
||||||
|
QUESTION: ""{0}""
|
||||||
|
|
||||||
|
Answer ONLY in JSON format:
|
||||||
|
{{
|
||||||
|
""strategy"": ""overview|specific|detailed"",
|
||||||
|
""complexity"": ""simple|medium|complex"",
|
||||||
|
""scope"": ""global|filtered|targeted"",
|
||||||
|
""concepts"": [""concept1"", ""concept2""],
|
||||||
|
""needs_hierarchy"": true|false
|
||||||
|
}}
|
||||||
|
|
||||||
|
PRECISE DEFINITIONS:
|
||||||
|
STRATEGY:
|
||||||
|
- overview: Question about the PROJECT AS A WHOLE
|
||||||
|
- specific: Question about SPECIFIC MODULE/FUNCTIONALITY
|
||||||
|
- detailed: Technical specific question needing DEEP CONTEXT",
|
||||||
|
|
||||||
|
["Response"] = @"You are a software analysis and QA expert.
|
||||||
|
|
||||||
|
PROJECT: {0}
|
||||||
|
QUESTION: ""{1}""
|
||||||
|
HIERARCHICAL CONTEXT: {2}
|
||||||
|
EXECUTED STEPS: {3}
|
||||||
|
|
||||||
|
Answer the question precisely and structured, leveraging all the hierarchical context collected.",
|
||||||
|
|
||||||
|
["Summary"] = @"Summarize the main points of these documents about {0}:
|
||||||
|
|
||||||
|
{1}
|
||||||
|
|
||||||
|
Answer only with a concise list of the most important points:",
|
||||||
|
|
||||||
|
["GapAnalysis"] = @"Based on the question and current context, identify what information is still missing for a complete answer.
|
||||||
|
|
||||||
|
QUESTION: {0}
|
||||||
|
CURRENT CONTEXT: {1}
|
||||||
|
|
||||||
|
Answer ONLY with keywords of missing concepts/information, separated by commas.
|
||||||
|
If the context is sufficient, answer 'SUFFICIENT'."
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private DomainPromptConfig GetTIDomainConfig()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return new DomainPromptConfig
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Name = "Tecnologia da Informação",
|
||||||
|
Description = "Configurações para projetos de TI e desenvolvimento de software",
|
||||||
|
Keywords = ["api", "backend", "frontend", "database", "arquitetura", "código", "classe", "método", "endpoint", "sistema", "software"],
|
||||||
|
Concepts = ["mvc", "rest", "microservices", "clean architecture", "design patterns", "authentication", "authorization", "crud"],
|
||||||
|
Prompts = new Dictionary<string, Dictionary<string, string>>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["pt"] = new Dictionary<string, string>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["Response"] = @"Você é um especialista em desenvolvimento de software e arquitetura de sistemas.
|
||||||
|
|
||||||
|
PROJETO TÉCNICO: {0}
|
||||||
|
PERGUNTA TÉCNICA: ""{1}""
|
||||||
|
CONTEXTO TÉCNICO: {2}
|
||||||
|
ANÁLISE REALIZADA: {3}
|
||||||
|
|
||||||
|
Responda com foco técnico, incluindo:
|
||||||
|
- Implementação prática
|
||||||
|
- Boas práticas de código
|
||||||
|
- Considerações de arquitetura
|
||||||
|
- Exemplos de código quando relevante
|
||||||
|
|
||||||
|
Seja preciso e técnico na resposta."
|
||||||
|
},
|
||||||
|
["en"] = new Dictionary<string, string>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["Response"] = @"You are a software development and system architecture expert.
|
||||||
|
|
||||||
|
TECHNICAL PROJECT: {0}
|
||||||
|
TECHNICAL QUESTION: ""{1}""
|
||||||
|
TECHNICAL CONTEXT: {2}
|
||||||
|
ANALYSIS PERFORMED: {3}
|
||||||
|
|
||||||
|
Answer with technical focus, including:
|
||||||
|
- Practical implementation
|
||||||
|
- Code best practices
|
||||||
|
- Architecture considerations
|
||||||
|
- Code examples when relevant
|
||||||
|
|
||||||
|
Be precise and technical in your response."
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private DomainPromptConfig GetRHDomainConfig()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return new DomainPromptConfig
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Name = "Recursos Humanos",
|
||||||
|
Description = "Configurações para projetos de RH e gestão de pessoas",
|
||||||
|
Keywords = ["funcionário", "colaborador", "cargo", "departamento", "folha", "benefícios", "treinamento", "employee", "hr"],
|
||||||
|
Concepts = ["gestão de pessoas", "recrutamento", "seleção", "avaliação", "desenvolvimento", "human resources"],
|
||||||
|
Prompts = new Dictionary<string, Dictionary<string, string>>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["pt"] = new Dictionary<string, string>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["Response"] = @"Você é um especialista em Recursos Humanos e gestão de pessoas.
|
||||||
|
|
||||||
|
SISTEMA DE RH: {0}
|
||||||
|
PERGUNTA: ""{1}""
|
||||||
|
CONTEXTO: {2}
|
||||||
|
PROCESSOS ANALISADOS: {3}
|
||||||
|
|
||||||
|
Responda considerando:
|
||||||
|
- Políticas de RH
|
||||||
|
- Fluxos de trabalho
|
||||||
|
- Compliance e regulamentações
|
||||||
|
- Melhores práticas em gestão de pessoas
|
||||||
|
|
||||||
|
Seja claro e prático nas recomendações."
|
||||||
|
},
|
||||||
|
["en"] = new Dictionary<string, string>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["Response"] = @"You are a Human Resources and people management expert.
|
||||||
|
|
||||||
|
HR SYSTEM: {0}
|
||||||
|
QUESTION: ""{1}""
|
||||||
|
CONTEXT: {2}
|
||||||
|
ANALYZED PROCESSES: {3}
|
||||||
|
|
||||||
|
Answer considering:
|
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|
- HR policies
|
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|
- Workflows
|
||||||
|
- Compliance and regulations
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- Best practices in people management
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|
|
||||||
|
Be clear and practical in recommendations."
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private DomainPromptConfig GetFinanceiroDomainConfig()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return new DomainPromptConfig
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Name = "Financeiro",
|
||||||
|
Description = "Configurações para projetos financeiros e contábeis",
|
||||||
|
Keywords = ["financeiro", "contábil", "faturamento", "cobrança", "pagamento", "receita", "despesa", "financial", "accounting"],
|
||||||
|
Concepts = ["fluxo de caixa", "conciliação", "relatórios financeiros", "impostos", "audit trail", "cash flow"],
|
||||||
|
Prompts = new Dictionary<string, Dictionary<string, string>>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["pt"] = new Dictionary<string, string>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["Response"] = @"Você é um especialista em sistemas financeiros e contabilidade.
|
||||||
|
|
||||||
|
SISTEMA FINANCEIRO: {0}
|
||||||
|
PERGUNTA: ""{1}""
|
||||||
|
CONTEXTO FINANCEIRO: {2}
|
||||||
|
ANÁLISE REALIZADA: {3}
|
||||||
|
|
||||||
|
Responda considerando:
|
||||||
|
- Controles financeiros
|
||||||
|
- Auditoria e compliance
|
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|
- Fluxos de aprovação
|
||||||
|
- Relatórios gerenciais
|
||||||
|
- Segurança de dados financeiros
|
||||||
|
|
||||||
|
Seja preciso e considere aspectos regulatórios."
|
||||||
|
},
|
||||||
|
["en"] = new Dictionary<string, string>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["Response"] = @"You are a financial systems and accounting expert.
|
||||||
|
|
||||||
|
FINANCIAL SYSTEM: {0}
|
||||||
|
QUESTION: ""{1}""
|
||||||
|
FINANCIAL CONTEXT: {2}
|
||||||
|
ANALYSIS PERFORMED: {3}
|
||||||
|
|
||||||
|
Answer considering:
|
||||||
|
- Financial controls
|
||||||
|
- Audit and compliance
|
||||||
|
- Approval workflows
|
||||||
|
- Management reports
|
||||||
|
- Financial data security
|
||||||
|
|
||||||
|
Be precise and consider regulatory aspects."
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private DomainPromptConfig GetQADomainConfig()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return new DomainPromptConfig
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Name = "Quality Assurance",
|
||||||
|
Description = "Configurações para projetos de QA e testes",
|
||||||
|
Keywords = ["teste", "qa", "qualidade", "bug", "defeito", "validação", "verificação", "quality", "testing"],
|
||||||
|
Concepts = ["test cases", "automation", "regression", "performance", "security testing", "casos de teste"],
|
||||||
|
Prompts = new Dictionary<string, Dictionary<string, string>>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["pt"] = new Dictionary<string, string>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["Response"] = @"Você é um especialista em Quality Assurance e testes de software.
|
||||||
|
|
||||||
|
PROJETO: {0}
|
||||||
|
PERGUNTA DE QA: ""{1}""
|
||||||
|
CONTEXTO DE TESTES: {2}
|
||||||
|
ANÁLISE EXECUTADA: {3}
|
||||||
|
|
||||||
|
Responda com foco em:
|
||||||
|
- Estratégias de teste
|
||||||
|
- Casos de teste específicos
|
||||||
|
- Automação e ferramentas
|
||||||
|
- Critérios de aceitação
|
||||||
|
- Cobertura de testes
|
||||||
|
|
||||||
|
Seja detalhado e metodológico na abordagem."
|
||||||
|
},
|
||||||
|
["en"] = new Dictionary<string, string>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["Response"] = @"You are a Quality Assurance and software testing expert.
|
||||||
|
|
||||||
|
PROJECT: {0}
|
||||||
|
QA QUESTION: ""{1}""
|
||||||
|
TESTING CONTEXT: {2}
|
||||||
|
ANALYSIS EXECUTED: {3}
|
||||||
|
|
||||||
|
Answer focusing on:
|
||||||
|
- Testing strategies
|
||||||
|
- Specific test cases
|
||||||
|
- Automation and tools
|
||||||
|
- Acceptance criteria
|
||||||
|
- Test coverage
|
||||||
|
|
||||||
|
Be detailed and methodical in your approach."
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private string GetFallbackPrompt(string promptType, string language)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return language == "en" ? promptType switch
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"QueryAnalysis" => "Analyze the question: {0}",
|
||||||
|
"Response" => "Answer based on context: {2}",
|
||||||
|
"Summary" => "Summarize: {1}",
|
||||||
|
"GapAnalysis" => "Identify gaps for: {0}",
|
||||||
|
_ => "Process the request: {0}"
|
||||||
|
} : promptType switch
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"QueryAnalysis" => "Analise a pergunta: {0}",
|
||||||
|
"Response" => "Responda baseado no contexto: {2}",
|
||||||
|
"Summary" => "Resuma: {1}",
|
||||||
|
"GapAnalysis" => "Identifique lacunas para: {0}",
|
||||||
|
_ => "Processe a solicitação: {0}"
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// Carrega todas as configurações de prompts
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public async Task LoadConfigurations()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
lock (_lockObject)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
try
|
||||||
|
{
|
||||||
|
LoadBaseConfigurationSync();
|
||||||
|
LoadDomainConfigurationsSync();
|
||||||
|
_logger.LogInformation("Carregados {DomainCount} domínios de prompt em {ConfigPath}",
|
||||||
|
_domainConfigs.Count, _configurationPath);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
catch (Exception ex)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogError(ex, "Erro ao carregar configurações de prompt");
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// === MODELOS DE DADOS ===
|
||||||
|
|
||||||
|
public class PromptTemplates
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public string QueryAnalysis { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string Overview { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string Specific { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string Detailed { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string Response { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string Summary { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string GapAnalysis { get; set; } = "";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public class BasePromptConfig
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public Dictionary<string, Dictionary<string, string>> Prompts { get; set; } = new();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public class DomainPromptConfig
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public string Name { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string Description { get; set; } = "";
|
||||||
|
public List<string> Keywords { get; set; } = new();
|
||||||
|
public List<string> Concepts { get; set; } = new();
|
||||||
|
public Dictionary<string, Dictionary<string, string>> Prompts { get; set; } = new();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
385
Services/ResponseService/ConfidenceAwareRAGService.cs
Normal file
385
Services/ResponseService/ConfidenceAwareRAGService.cs
Normal file
@ -0,0 +1,385 @@
|
|||||||
|
using ChatApi;
|
||||||
|
using ChatApi.Models;
|
||||||
|
using ChatRAG.Contracts.VectorSearch;
|
||||||
|
using ChatRAG.Data;
|
||||||
|
using ChatRAG.Models;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.Contracts;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.Confidence;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.PromptConfiguration;
|
||||||
|
using Microsoft.SemanticKernel;
|
||||||
|
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
|
||||||
|
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
|
||||||
|
using Microsoft.SemanticKernel.Embeddings;
|
||||||
|
using System.Text.Json;
|
||||||
|
using ChatRAG.Settings;
|
||||||
|
using Microsoft.Extensions.Options;
|
||||||
|
|
||||||
|
#pragma warning disable SKEXP0001
|
||||||
|
|
||||||
|
namespace ChatRAG.Services.ResponseService
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public class ConfidenceAwareRAGService : IResponseService
|
||||||
|
{
|
||||||
|
private readonly ChatHistoryService _chatHistoryService;
|
||||||
|
private readonly Kernel _kernel;
|
||||||
|
private readonly TextFilter _textFilter;
|
||||||
|
private readonly IProjectDataRepository _projectDataRepository;
|
||||||
|
private readonly IChatCompletionService _chatCompletionService;
|
||||||
|
private readonly IVectorSearchService _vectorSearchService;
|
||||||
|
private readonly ILogger<ConfidenceAwareRAGService> _logger;
|
||||||
|
private readonly ConfidenceVerifier _confidenceVerifier;
|
||||||
|
private readonly PromptConfigurationService _promptService;
|
||||||
|
private readonly ConfidenceAwareSettings _settings;
|
||||||
|
|
||||||
|
public ConfidenceAwareRAGService(
|
||||||
|
ChatHistoryService chatHistoryService,
|
||||||
|
Kernel kernel,
|
||||||
|
TextFilter textFilter,
|
||||||
|
IProjectDataRepository projectDataRepository,
|
||||||
|
IChatCompletionService chatCompletionService,
|
||||||
|
IVectorSearchService vectorSearchService,
|
||||||
|
ILogger<ConfidenceAwareRAGService> logger,
|
||||||
|
ConfidenceVerifier confidenceVerifier,
|
||||||
|
PromptConfigurationService promptService,
|
||||||
|
IOptions<ConfidenceAwareSettings> settings)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_chatHistoryService = chatHistoryService;
|
||||||
|
_kernel = kernel;
|
||||||
|
_textFilter = textFilter;
|
||||||
|
_projectDataRepository = projectDataRepository;
|
||||||
|
_chatCompletionService = chatCompletionService;
|
||||||
|
_vectorSearchService = vectorSearchService;
|
||||||
|
_logger = logger;
|
||||||
|
_confidenceVerifier = confidenceVerifier;
|
||||||
|
_promptService = promptService;
|
||||||
|
_settings = settings.Value;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public async Task<string> GetResponse(UserData userData, string projectId, string sessionId, string question, string language = "pt")
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var stopWatch = new System.Diagnostics.Stopwatch();
|
||||||
|
stopWatch.Start();
|
||||||
|
string detectedLanguage = language;
|
||||||
|
|
||||||
|
try
|
||||||
|
{
|
||||||
|
detectedLanguage = _settings.Languages.AutoDetectLanguage
|
||||||
|
? _promptService.DetectLanguage(question)
|
||||||
|
: language;
|
||||||
|
|
||||||
|
var projectData = await _projectDataRepository.GetAsync(projectId);
|
||||||
|
var detectedDomain = _promptService.DetectDomain(question, projectData?.Descricao);
|
||||||
|
var prompts = _promptService.GetPrompts(detectedDomain, detectedLanguage);
|
||||||
|
var queryAnalysis = await AnalyzeQuery(question, detectedLanguage, prompts.QueryAnalysis);
|
||||||
|
var context = await ExecuteHierarchicalSearch(question, projectId, queryAnalysis, prompts, detectedLanguage);
|
||||||
|
var confidenceResult = await VerifyConfidenceIfEnabled(queryAnalysis, context, projectId, detectedLanguage);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!confidenceResult.ShouldRespond)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
stopWatch.Stop();
|
||||||
|
var fallbackResponse = confidenceResult.SuggestedResponse ?? GetGenericFallbackMessage(detectedLanguage);
|
||||||
|
return FormatFinalResponse(fallbackResponse, stopWatch.ElapsedMilliseconds, context.Steps.Count, confidenceResult);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
var response = await GenerateResponse(question, projectId, context, sessionId, detectedLanguage, prompts.Response, detectedDomain);
|
||||||
|
stopWatch.Stop();
|
||||||
|
return FormatFinalResponse(response, stopWatch.ElapsedMilliseconds, context.Steps.Count, confidenceResult);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
catch (Exception ex)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogError(ex, "Erro no ConfidenceAwareRAG");
|
||||||
|
stopWatch.Stop();
|
||||||
|
var errorMessage = detectedLanguage == "en" ? $"Error: {ex.Message}" : $"Erro: {ex.Message}";
|
||||||
|
return $"{errorMessage}\nTempo: {stopWatch.ElapsedMilliseconds / 1000}s";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private string GetGenericFallbackMessage(string language)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return language == "en"
|
||||||
|
? "I don't have enough information to respond safely. Could you try rephrasing the question?"
|
||||||
|
: "Não tenho informações suficientes para responder com segurança. Pode tentar reformular a pergunta?";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task<QueryAnalysis> AnalyzeQuery(string question, string language, string promptTemplate)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var prompt = string.Format(promptTemplate, question);
|
||||||
|
var response = await _chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(prompt, new OpenAIPromptExecutionSettings { Temperature = 0.1, MaxTokens = 300 });
|
||||||
|
|
||||||
|
try
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var jsonResponse = response.Content?.Trim() ?? "{}";
|
||||||
|
var startIndex = jsonResponse.IndexOf('{');
|
||||||
|
var endIndex = jsonResponse.LastIndexOf('}');
|
||||||
|
if (startIndex >= 0 && endIndex >= startIndex)
|
||||||
|
jsonResponse = jsonResponse.Substring(startIndex, endIndex - startIndex + 1);
|
||||||
|
|
||||||
|
var analysis = JsonSerializer.Deserialize<QueryAnalysis>(jsonResponse, new JsonSerializerOptions
|
||||||
|
{
|
||||||
|
PropertyNameCaseInsensitive = true,
|
||||||
|
PropertyNamingPolicy = JsonNamingPolicy.CamelCase
|
||||||
|
});
|
||||||
|
return analysis ?? new QueryAnalysis { Strategy = "specific", Complexity = "medium" };
|
||||||
|
}
|
||||||
|
catch (Exception ex)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogWarning(ex, "Erro ao parsear análise da query, usando padrão");
|
||||||
|
return new QueryAnalysis { Strategy = "specific", Complexity = "medium" };
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task<HierarchicalContext> ExecuteHierarchicalSearch(string question, string projectId, QueryAnalysis analysis, PromptTemplates prompts, string language)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var context = new HierarchicalContext();
|
||||||
|
var embeddingService = _kernel.GetRequiredService<ITextEmbeddingGenerationService>();
|
||||||
|
context.Metadata["DetectedLanguage"] = language;
|
||||||
|
context.Metadata["SearchResults"] = new List<VectorSearchResult>();
|
||||||
|
|
||||||
|
switch (analysis.Strategy)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
case "overview":
|
||||||
|
await ExecuteOverviewStrategy(context, question, projectId, embeddingService, prompts);
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case "detailed":
|
||||||
|
await ExecuteDetailedStrategy(context, question, projectId, embeddingService, analysis, prompts);
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
default:
|
||||||
|
await ExecuteSpecificStrategy(context, question, projectId, embeddingService, prompts);
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return context;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task<ConfidenceResult> VerifyConfidenceIfEnabled(QueryAnalysis analysis, HierarchicalContext context, string projectId, string language)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (!_settings.EnableConfidenceCheck)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return new ConfidenceResult
|
||||||
|
{
|
||||||
|
ShouldRespond = true,
|
||||||
|
ConfidenceScore = 1.0,
|
||||||
|
Reason = language == "en" ? "Confidence check disabled" : "Verificação de confiança desabilitada"
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
var results = ExtractResultsFromContext(context, projectId);
|
||||||
|
return _confidenceVerifier.VerifyConfidence(analysis, results, context, _settings.UseStrictMode, language);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private List<VectorSearchResult> ExtractResultsFromContext(HierarchicalContext context, string projectId)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (context.Metadata.ContainsKey("SearchResults") && context.Metadata["SearchResults"] is List<VectorSearchResult> storedResults)
|
||||||
|
return storedResults;
|
||||||
|
|
||||||
|
var results = new List<VectorSearchResult>();
|
||||||
|
var contextLength = context.CombinedContext?.Length ?? 0;
|
||||||
|
|
||||||
|
if (contextLength > 0)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var estimatedDocuments = Math.Max(1, Math.Min(10, contextLength / 500));
|
||||||
|
for (int i = 0; i < estimatedDocuments; i++)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
results.Add(new VectorSearchResult
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Id = $"estimated_doc_{i}",
|
||||||
|
Score = Math.Max(0.1, 0.8 - (i * 0.1)),
|
||||||
|
Content = "Conteúdo estimado do contexto",
|
||||||
|
Title = $"Documento estimado {i + 1}",
|
||||||
|
ProjectId = projectId ?? "unknown"
|
||||||
|
});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return results;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task ExecuteOverviewStrategy(HierarchicalContext context, string question, string projectId, ITextEmbeddingGenerationService embeddingService, PromptTemplates prompts)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
context.AddStep("Buscando todos os documentos do projeto");
|
||||||
|
var allProjectDocs = await _vectorSearchService.GetDocumentsByProjectAsync(projectId);
|
||||||
|
StoreSearchResults(context, allProjectDocs);
|
||||||
|
|
||||||
|
var requirementsDocs = allProjectDocs.Where(d => d.Title.ToLower().Contains("requisito") || d.Content.ToLower().Contains("requisito")).ToList();
|
||||||
|
var architectureDocs = allProjectDocs.Where(d => d.Title.ToLower().Contains("arquitetura") || d.Content.ToLower().Contains("arquitetura")).ToList();
|
||||||
|
var otherDocs = allProjectDocs.Except(requirementsDocs).Except(architectureDocs).ToList();
|
||||||
|
|
||||||
|
context.AddStep("Resumindo documentos por categoria");
|
||||||
|
var requirementsSummary = await SummarizeDocuments(requirementsDocs, "requisitos", prompts.Summary);
|
||||||
|
var architectureSummary = await SummarizeDocuments(architectureDocs, "arquitetura", prompts.Summary);
|
||||||
|
var otherSummary = await SummarizeDocuments(otherDocs, "outros documentos", prompts.Summary);
|
||||||
|
|
||||||
|
var questionEmbedding = await embeddingService.GenerateEmbeddingAsync(_textFilter.ToLowerAndWithoutAccents(question));
|
||||||
|
var embeddingArray = questionEmbedding.ToArray().Select(e => (double)e).ToArray();
|
||||||
|
var relevantDocs = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(embeddingArray, projectId, 0.3, 8);
|
||||||
|
AddToSearchResults(context, relevantDocs);
|
||||||
|
|
||||||
|
var contextParts = new List<string>();
|
||||||
|
if (!string.IsNullOrEmpty(requirementsSummary)) contextParts.Add($"RESUMO DOS REQUISITOS:\n{requirementsSummary}");
|
||||||
|
if (!string.IsNullOrEmpty(architectureSummary)) contextParts.Add($"RESUMO DA ARQUITETURA:\n{architectureSummary}");
|
||||||
|
if (!string.IsNullOrEmpty(otherSummary)) contextParts.Add($"OUTROS DOCUMENTOS:\n{otherSummary}");
|
||||||
|
contextParts.Add($"DOCUMENTOS RELEVANTES:\n{FormatResults(relevantDocs)}");
|
||||||
|
context.CombinedContext = string.Join("\n\n", contextParts);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task ExecuteSpecificStrategy(HierarchicalContext context, string question, string projectId, ITextEmbeddingGenerationService embeddingService, PromptTemplates prompts)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var questionEmbedding = await embeddingService.GenerateEmbeddingAsync(_textFilter.ToLowerAndWithoutAccents(question));
|
||||||
|
var embeddingArray = questionEmbedding.ToArray().Select(e => (double)e).ToArray();
|
||||||
|
var initialResults = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(embeddingArray, projectId, 0.4, 3);
|
||||||
|
StoreSearchResults(context, initialResults);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (initialResults.Any())
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var expandedContext = await ExpandContext(initialResults, projectId, embeddingService);
|
||||||
|
AddToSearchResults(context, expandedContext);
|
||||||
|
context.CombinedContext = $"CONTEXTO PRINCIPAL:\n{FormatResults(initialResults)}\n\nCONTEXTO EXPANDIDO:\n{FormatResults(expandedContext)}";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var fallbackResults = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(embeddingArray, projectId, 0.2, 5);
|
||||||
|
StoreSearchResults(context, fallbackResults);
|
||||||
|
context.CombinedContext = FormatResults(fallbackResults);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task ExecuteDetailedStrategy(HierarchicalContext context, string question, string projectId, ITextEmbeddingGenerationService embeddingService, QueryAnalysis analysis, PromptTemplates prompts)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var questionEmbedding = await embeddingService.GenerateEmbeddingAsync(_textFilter.ToLowerAndWithoutAccents(question));
|
||||||
|
var embeddingArray = questionEmbedding.ToArray().Select(e => (double)e).ToArray();
|
||||||
|
var conceptualResults = new List<VectorSearchResult>();
|
||||||
|
|
||||||
|
if (analysis.Concepts?.Any() == true)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
foreach (var concept in analysis.Concepts)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var conceptEmbedding = await embeddingService.GenerateEmbeddingAsync(_textFilter.ToLowerAndWithoutAccents(concept));
|
||||||
|
var conceptArray = conceptEmbedding.ToArray().Select(e => (double)e).ToArray();
|
||||||
|
var conceptResults = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(conceptArray, projectId, 0.3, 2);
|
||||||
|
conceptualResults.AddRange(conceptResults);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
var directResults = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(embeddingArray, projectId, 0.3, 3);
|
||||||
|
var allResults = conceptualResults.Concat(directResults).DistinctBy(r => r.Id).ToList();
|
||||||
|
StoreSearchResults(context, allResults);
|
||||||
|
|
||||||
|
var intermediateContext = FormatResults(allResults);
|
||||||
|
var gaps = await IdentifyKnowledgeGaps(question, intermediateContext, prompts.GapAnalysis);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!string.IsNullOrEmpty(gaps))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var gapEmbedding = await embeddingService.GenerateEmbeddingAsync(_textFilter.ToLowerAndWithoutAccents(gaps));
|
||||||
|
var gapArray = gapEmbedding.ToArray().Select(e => (double)e).ToArray();
|
||||||
|
var gapResults = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(gapArray, projectId, 0.25, 2);
|
||||||
|
AddToSearchResults(context, gapResults);
|
||||||
|
context.CombinedContext = $"CONTEXTO CONCEITUAL:\n{FormatResults(conceptualResults)}\n\nCONTEXTO DIRETO:\n{FormatResults(directResults)}\n\nCONTEXTO COMPLEMENTAR:\n{FormatResults(gapResults)}";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else
|
||||||
|
{
|
||||||
|
context.CombinedContext = $"CONTEXTO CONCEITUAL:\n{FormatResults(conceptualResults)}\n\nCONTEXTO DIRETO:\n{FormatResults(directResults)}";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task<string> GenerateResponse(string question, string projectId, HierarchicalContext context, string sessionId, string language, string promptTemplate, string? domain)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var projectData = await _projectDataRepository.GetAsync(projectId);
|
||||||
|
var project = $"Nome: {projectData.Nome}\nDescrição: {projectData.Descricao}";
|
||||||
|
if (!string.IsNullOrEmpty(domain)) project += $"\nDomínio: {domain}";
|
||||||
|
|
||||||
|
var finalPrompt = string.Format(promptTemplate, project, question, context.CombinedContext, string.Join(" → ", context.Steps));
|
||||||
|
var history = _chatHistoryService.GetSumarizer(sessionId);
|
||||||
|
history.AddUserMessage(finalPrompt);
|
||||||
|
|
||||||
|
var response = await _chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(history, new OpenAIPromptExecutionSettings { Temperature = 0.6 });
|
||||||
|
history.AddMessage(response.Role, response.Content ?? "");
|
||||||
|
_chatHistoryService.UpdateHistory(sessionId, history);
|
||||||
|
return response.Content ?? "";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private string FormatFinalResponse(string response, long milliseconds, int steps, ConfidenceResult? confidence = null)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var result = response;
|
||||||
|
if (_settings.ShowDebugInfo)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
result += $"\n\n📊 **Debug Info:**\n⏱️ Tempo: {milliseconds / 1000}s\n🔍 Etapas: {steps}";
|
||||||
|
if (confidence != null)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
result += $"\n🎯 Confiança: {confidence.ConfidenceScore:P1}\n📋 Estratégia: {confidence.Strategy}";
|
||||||
|
result += $"\n✅ Deve responder: {(confidence.ShouldRespond ? "Sim" : "Não")}";
|
||||||
|
if (!string.IsNullOrEmpty(confidence.Reason)) result += $"\n💭 Motivo: {confidence.Reason}";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return result;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private string FormatResults(IEnumerable<VectorSearchResult> results)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return string.Join("\n\n", results.Select((item, index) => $"=== DOCUMENTO {index + 1} ===\nRelevância: {item.Score:P1}\nConteúdo: {item.Content}"));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private void StoreSearchResults(HierarchicalContext context, List<VectorSearchResult> results)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (!context.Metadata.ContainsKey("SearchResults")) context.Metadata["SearchResults"] = new List<VectorSearchResult>();
|
||||||
|
((List<VectorSearchResult>)context.Metadata["SearchResults"]).AddRange(results);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private void AddToSearchResults(HierarchicalContext context, List<VectorSearchResult> additionalResults)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (context.Metadata.ContainsKey("SearchResults"))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var storedResults = (List<VectorSearchResult>)context.Metadata["SearchResults"];
|
||||||
|
storedResults.AddRange(additionalResults.Where(r => !storedResults.Any(sr => sr.Id == r.Id)));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else StoreSearchResults(context, additionalResults);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task<List<VectorSearchResult>> ExpandContext(List<VectorSearchResult> initialResults, string projectId, ITextEmbeddingGenerationService embeddingService)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var expandedResults = new List<VectorSearchResult>();
|
||||||
|
foreach (var result in initialResults.Take(2))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var resultEmbedding = await embeddingService.GenerateEmbeddingAsync(_textFilter.ToLowerAndWithoutAccents(result.Content));
|
||||||
|
var embeddingArray = resultEmbedding.ToArray().Select(e => (double)e).ToArray();
|
||||||
|
var relatedDocs = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(embeddingArray, projectId, 0.4, 2);
|
||||||
|
expandedResults.AddRange(relatedDocs.Where(r => !initialResults.Any(ir => ir.Id == r.Id)));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return expandedResults.DistinctBy(r => r.Id).ToList();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task<string> SummarizeDocuments(List<VectorSearchResult> documents, string category, string promptTemplate)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (!documents.Any()) return string.Empty;
|
||||||
|
if (documents.Count <= 3) return FormatResults(documents);
|
||||||
|
|
||||||
|
var chunks = documents.Chunk(5).ToList();
|
||||||
|
var tasks = chunks.Select(async chunk =>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
try
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var prompt = string.Format(promptTemplate, category, FormatResults(chunk));
|
||||||
|
var response = await _chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(prompt, new OpenAIPromptExecutionSettings { Temperature = 0.1, MaxTokens = 300 });
|
||||||
|
return response.Content ?? string.Empty;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
catch { return FormatResults(chunk); }
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
var summaries = await Task.WhenAll(tasks);
|
||||||
|
var validSummaries = summaries.Where(s => !string.IsNullOrEmpty(s)).ToList();
|
||||||
|
return validSummaries.Count > 1 ? string.Join("\n\n", validSummaries) : validSummaries.FirstOrDefault() ?? string.Empty;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task<string> IdentifyKnowledgeGaps(string question, string currentContext, string promptTemplate)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var prompt = string.Format(promptTemplate, question, currentContext.Substring(0, Math.Min(1000, currentContext.Length)));
|
||||||
|
var response = await _chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(prompt, new OpenAIPromptExecutionSettings { Temperature = 0.2, MaxTokens = 100 });
|
||||||
|
var gaps = response.Content?.Trim() ?? "";
|
||||||
|
return gaps.Equals("SUFICIENTE", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) ? "" : gaps;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public Task<string> GetResponse(UserData userData, string projectId, string sessionId, string question)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return GetResponse(userData, projectId, sessionId, question, "pt");
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#pragma warning restore SKEXP0001
|
||||||
@ -78,22 +78,24 @@ namespace ChatRAG.Services.ResponseService
|
|||||||
|
|
||||||
Responda APENAS no formato JSON:
|
Responda APENAS no formato JSON:
|
||||||
{{
|
{{
|
||||||
""strategy"": ""overview|specific|detailed"",
|
""strategy"": ""overview|specific|detailed|out_of_scope"",
|
||||||
""complexity"": ""simple|medium|complex"",
|
""complexity"": ""simple|medium|complex"",
|
||||||
""scope"": ""global|filtered|targeted"",
|
""scope"": ""global|filtered|targeted"",
|
||||||
""concepts"": [""conceito1"", ""conceito2""],
|
""concepts"": [""conceito1"", ""conceito2""],
|
||||||
""needs_hierarchy"": true|false
|
""needs_hierarchy"": true|false,
|
||||||
}}
|
}}
|
||||||
|
|
||||||
DEFINIÇÕES PRECISAS:
|
DEFINIÇÕES PRECISAS:
|
||||||
|
|
||||||
STRATEGY:
|
STRATEGY:
|
||||||
- overview: Pergunta sobre o PROJETO COMO UM TODO. Palavras-chave: ""projeto"", ""sistema"", ""aplicação"", ""este projeto"", ""todo o"", ""geral"", ""inteiro"". NÃO menciona módulos, funcionalidades ou tecnologias específicas.
|
- overview: Pergunta sobre o PROJETO COMO UM TODO. Palavras-chave: ""projeto"", ""sistema"", ""aplicação"", ""este projeto"", ""todo o"", ""geral"", ""inteiro"". NÃO menciona módulos, funcionalidades ou tecnologias específicas.
|
||||||
|
- out_of_scope: Pergunta/frase sem sentido relacionada à projetos. Saudações, cumprimentos, perguntas sem sentido, etc. Palavras-chave: ""oi"", ""olá"", ""bom dia"", ""boa tarde"", ""quem"", ""quando"", ""etc"". NÃO menciona projetos e contém apenas uma saudação ou o usuário se apresentando, sem falar mais nada além disso.
|
||||||
- specific: Pergunta sobre MÓDULO/FUNCIONALIDADE ESPECÍFICA. Menciona: nome de classe, controller, entidade, CRUD específico, funcionalidade particular, tecnologia específica.
|
- specific: Pergunta sobre MÓDULO/FUNCIONALIDADE ESPECÍFICA. Menciona: nome de classe, controller, entidade, CRUD específico, funcionalidade particular, tecnologia específica.
|
||||||
- detailed: Pergunta técnica específica que precisa de CONTEXTO PROFUNDO e detalhes de implementação.
|
- detailed: Pergunta técnica específica que precisa de CONTEXTO PROFUNDO e detalhes de implementação.
|
||||||
|
- out_of_scope: Suadação, pergunta sem relação com os textos ou fora de contexto
|
||||||
|
|
||||||
SCOPE:
|
SCOPE:
|
||||||
- global: Busca informações de TODO o projeto (usar com overview)
|
- global: Busca informações de TODO o projeto (usar com overview ou com out_of_scope)
|
||||||
- filtered: Busca com filtros específicos (usar com specific/detailed)
|
- filtered: Busca com filtros específicos (usar com specific/detailed)
|
||||||
- targeted: Busca muito específica e direcionada
|
- targeted: Busca muito específica e direcionada
|
||||||
|
|
||||||
@ -103,6 +105,11 @@ namespace ChatRAG.Services.ResponseService
|
|||||||
- ""Gere casos de teste para o CRUD de usuário"" → specific/filtered
|
- ""Gere casos de teste para o CRUD de usuário"" → specific/filtered
|
||||||
- ""Como implementar autenticação JWT neste controller"" → detailed/targeted
|
- ""Como implementar autenticação JWT neste controller"" → detailed/targeted
|
||||||
- ""Documente este sistema"" → overview/global
|
- ""Documente este sistema"" → overview/global
|
||||||
|
- ""Oi!"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Boa tarde!"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Meu nome é [nome de usuario]"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Faça uma conta"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Me passe a receita de bolo?"" → out_of_scope/global
|
||||||
- ""Explique a classe UserService"" → specific/filtered" :
|
- ""Explique a classe UserService"" → specific/filtered" :
|
||||||
|
|
||||||
@"Analyze this question and classify precisely:
|
@"Analyze this question and classify precisely:
|
||||||
@ -110,7 +117,7 @@ namespace ChatRAG.Services.ResponseService
|
|||||||
|
|
||||||
Answer ONLY in JSON format:
|
Answer ONLY in JSON format:
|
||||||
{{
|
{{
|
||||||
""strategy"": ""overview|specific|detailed"",
|
""strategy"": ""overview|specific|detailed|out_of_scope"",
|
||||||
""complexity"": ""simple|medium|complex"",
|
""complexity"": ""simple|medium|complex"",
|
||||||
""scope"": ""global|filtered|targeted"",
|
""scope"": ""global|filtered|targeted"",
|
||||||
""concepts"": [""concept1"", ""concept2""],
|
""concepts"": [""concept1"", ""concept2""],
|
||||||
@ -121,11 +128,12 @@ namespace ChatRAG.Services.ResponseService
|
|||||||
|
|
||||||
STRATEGY:
|
STRATEGY:
|
||||||
- overview: Question about the PROJECT AS A WHOLE. Keywords: ""project"", ""system"", ""application"", ""this project"", ""entire"", ""general"", ""whole"". Does NOT mention specific modules, functionalities or technologies.
|
- overview: Question about the PROJECT AS A WHOLE. Keywords: ""project"", ""system"", ""application"", ""this project"", ""entire"", ""general"", ""whole"". Does NOT mention specific modules, functionalities or technologies.
|
||||||
|
- out_of_scope: Meaningless question/phrase related to projects. Greetings, salutations, meaningless questions, etc. Keywords: ""hi"", ""hello"", ""good morning"", ""good afternoon"", ""who"", ""when"", ""etc"". Does NOT mention projects and contains only a greeting or the user introducing themselves, without saying anything else.
|
||||||
- specific: Question about SPECIFIC MODULE/FUNCTIONALITY. Mentions: class name, controller, entity, specific CRUD, particular functionality, specific technology.
|
- specific: Question about SPECIFIC MODULE/FUNCTIONALITY. Mentions: class name, controller, entity, specific CRUD, particular functionality, specific technology.
|
||||||
- detailed: Technical specific question needing DEEP CONTEXT and implementation details.
|
- detailed: Technical specific question needing DEEP CONTEXT and implementation details.
|
||||||
|
|
||||||
SCOPE:
|
SCOPE:
|
||||||
- global: Search information from ENTIRE project (use with overview)
|
- global: Search information from ENTIRE project (use with overview or out_of_scope)
|
||||||
- filtered: Search with specific filters (use with specific/detailed)
|
- filtered: Search with specific filters (use with specific/detailed)
|
||||||
- targeted: Very specific and directed search
|
- targeted: Very specific and directed search
|
||||||
|
|
||||||
@ -134,6 +142,11 @@ namespace ChatRAG.Services.ResponseService
|
|||||||
- ""Generate test cases for user CRUD"" → specific/filtered
|
- ""Generate test cases for user CRUD"" → specific/filtered
|
||||||
- ""How to implement JWT authentication in this controller"" → detailed/targeted
|
- ""How to implement JWT authentication in this controller"" → detailed/targeted
|
||||||
- ""Document this system"" → overview/global
|
- ""Document this system"" → overview/global
|
||||||
|
- ""Hi!"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Good afternoon!"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""My name is [nome de usuario]"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Do an operation math for me"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Give me the recipe for a cake?"" → out_of_scope/global
|
||||||
- ""Explain the UserService class"" → specific/filtered";
|
- ""Explain the UserService class"" → specific/filtered";
|
||||||
|
|
||||||
var prompt = string.Format(analysisPrompt, question);
|
var prompt = string.Format(analysisPrompt, question);
|
||||||
@ -182,6 +195,9 @@ namespace ChatRAG.Services.ResponseService
|
|||||||
|
|
||||||
switch (analysis.Strategy)
|
switch (analysis.Strategy)
|
||||||
{
|
{
|
||||||
|
case "out_of_scope":
|
||||||
|
await ExecuteOutOfContextStrategy(context, question, projectId, embeddingService);
|
||||||
|
break;
|
||||||
case "overview":
|
case "overview":
|
||||||
await ExecuteOverviewStrategy(context, question, projectId, embeddingService);
|
await ExecuteOverviewStrategy(context, question, projectId, embeddingService);
|
||||||
break;
|
break;
|
||||||
@ -198,6 +214,16 @@ namespace ChatRAG.Services.ResponseService
|
|||||||
return context;
|
return context;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task ExecuteOutOfContextStrategy(HierarchicalContext context, string question, string projectId, ITextEmbeddingGenerationService embeddingService)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
context.AddStep("Buscando o projeto");
|
||||||
|
var project = _projectDataRepository.GetAsync(projectId);
|
||||||
|
|
||||||
|
context.CombinedContext = string.Join("\n\n", project);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
private async Task ExecuteOverviewStrategy(HierarchicalContext context, string question, string projectId, ITextEmbeddingGenerationService embeddingService)
|
private async Task ExecuteOverviewStrategy(HierarchicalContext context, string question, string projectId, ITextEmbeddingGenerationService embeddingService)
|
||||||
{
|
{
|
||||||
// Etapa 1: Buscar TODOS os documentos do projeto
|
// Etapa 1: Buscar TODOS os documentos do projeto
|
||||||
@ -467,14 +493,14 @@ namespace ChatRAG.Services.ResponseService
|
|||||||
var project = $"Nome: {projectData.Nome} \n\n Descrição:{projectData.Descricao}";
|
var project = $"Nome: {projectData.Nome} \n\n Descrição:{projectData.Descricao}";
|
||||||
|
|
||||||
var prompt = language == "pt" ?
|
var prompt = language == "pt" ?
|
||||||
@"Você é um especialista em análise de software e QA.
|
@"Você é um especialista em análise de software e QA, mas também atende ao chat.
|
||||||
|
|
||||||
PROJETO: {0}
|
PROJETO: {0}
|
||||||
PERGUNTA: ""{1}""
|
PERGUNTA: ""{1}""
|
||||||
CONTEXTO HIERÁRQUICO: {2}
|
CONTEXTO HIERÁRQUICO: {2}
|
||||||
ETAPAS EXECUTADAS: {3}
|
ETAPAS EXECUTADAS: {3}
|
||||||
|
|
||||||
Responda à pergunta de forma precisa e estruturada, aproveitando todo o contexto hierárquico coletado." :
|
Responda à pergunta de forma precisa e estruturada, aproveitando todo o contexto hierárquico coletado. Se for uma saudação ou não for uma pergunta relativa ao contexto, avise que não entendeu." :
|
||||||
|
|
||||||
@"You are a software analysis and QA expert.
|
@"You are a software analysis and QA expert.
|
||||||
|
|
||||||
|
|||||||
572
Services/ResponseService/dxsmsw5a.kio~
Normal file
572
Services/ResponseService/dxsmsw5a.kio~
Normal file
@ -0,0 +1,572 @@
|
|||||||
|
using ChatApi;
|
||||||
|
using ChatApi.Models;
|
||||||
|
using ChatRAG.Contracts.VectorSearch;
|
||||||
|
using ChatRAG.Data;
|
||||||
|
using ChatRAG.Models;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.Contracts;
|
||||||
|
using Microsoft.SemanticKernel;
|
||||||
|
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
|
||||||
|
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;
|
||||||
|
using Microsoft.SemanticKernel.Embeddings;
|
||||||
|
using System.Text.Json;
|
||||||
|
|
||||||
|
#pragma warning disable SKEXP0001 // Type is for evaluation purposes only and is subject to change or removal in future updates. Suppress this diagnostic to proceed.
|
||||||
|
namespace ChatRAG.Services.ResponseService
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public class HierarchicalRAGService : IResponseService
|
||||||
|
{
|
||||||
|
private readonly ChatHistoryService _chatHistoryService;
|
||||||
|
private readonly Kernel _kernel;
|
||||||
|
private readonly TextFilter _textFilter;
|
||||||
|
private readonly IProjectDataRepository _projectDataRepository;
|
||||||
|
private readonly IChatCompletionService _chatCompletionService;
|
||||||
|
private readonly IVectorSearchService _vectorSearchService;
|
||||||
|
private readonly ILogger<HierarchicalRAGService> _logger;
|
||||||
|
|
||||||
|
public HierarchicalRAGService(
|
||||||
|
ChatHistoryService chatHistoryService,
|
||||||
|
Kernel kernel,
|
||||||
|
TextFilter textFilter,
|
||||||
|
IProjectDataRepository projectDataRepository,
|
||||||
|
IChatCompletionService chatCompletionService,
|
||||||
|
IVectorSearchService vectorSearchService,
|
||||||
|
ILogger<HierarchicalRAGService> logger)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_chatHistoryService = chatHistoryService;
|
||||||
|
_kernel = kernel;
|
||||||
|
_textFilter = textFilter;
|
||||||
|
_projectDataRepository = projectDataRepository;
|
||||||
|
_chatCompletionService = chatCompletionService;
|
||||||
|
_vectorSearchService = vectorSearchService;
|
||||||
|
_logger = logger;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public async Task<string> GetResponse(UserData userData, string projectId, string sessionId, string question, string language = "pt")
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var stopWatch = new System.Diagnostics.Stopwatch();
|
||||||
|
stopWatch.Start();
|
||||||
|
|
||||||
|
try
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// 1. Análise da query para determinar estratégia
|
||||||
|
var queryAnalysis = await AnalyzeQuery(question, language);
|
||||||
|
_logger.LogInformation("Query Analysis: {Strategy}, Complexity: {Complexity}",
|
||||||
|
queryAnalysis.Strategy, queryAnalysis.Complexity);
|
||||||
|
|
||||||
|
// 2. Execução hierárquica baseada na análise
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var context = await ExecuteHierarchicalSearch(question, projectId, queryAnalysis);
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// 3. Geração da resposta final
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var response = await GenerateResponse(question, projectId, context, sessionId, language);
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||||||
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|
||||||
|
stopWatch.Stop();
|
||||||
|
return $"{response}\n\nTempo: {stopWatch.ElapsedMilliseconds / 1000}s\nEtapas: {context.Steps.Count}";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
catch (Exception ex)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogError(ex, "Erro no RAG Hierárquico");
|
||||||
|
stopWatch.Stop();
|
||||||
|
return $"Erro: {ex.Message}\nTempo: {stopWatch.ElapsedMilliseconds / 1000}s";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task<QueryAnalysis> AnalyzeQuery(string question, string language)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var analysisPrompt = language == "pt" ?
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||||||
|
@"Analise esta pergunta e classifique com precisão:
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PERGUNTA: ""{0}""
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Responda APENAS no formato JSON:
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||||||
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{{
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||||||
|
""strategy"": ""overview|specific|detailed|out_of_scope"",
|
||||||
|
""complexity"": ""simple|medium|complex"",
|
||||||
|
""scope"": ""global|filtered|targeted"",
|
||||||
|
""concepts"": [""conceito1"", ""conceito2""],
|
||||||
|
""needs_hierarchy"": true|false,
|
||||||
|
}}
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|
DEFINIÇÕES PRECISAS:
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STRATEGY:
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- overview: Pergunta sobre o PROJETO COMO UM TODO. Palavras-chave: ""projeto"", ""sistema"", ""aplicação"", ""este projeto"", ""todo o"", ""geral"", ""inteiro"". NÃO menciona módulos, funcionalidades ou tecnologias específicas.
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||||||
|
- out_of_scope: Pergunta/frase sem sentido relacionada à projetos. Saudações, cumprimentos, perguntas sem sentido, etc. Palavras-chave: ""oi"", ""olá"", ""bom dia"", ""boa tarde"", ""quem"", ""quando"", ""etc"". NÃO menciona projetos e contém apenas uma saudação ou o usuário se apresentando, sem falar mais nada além disso.
|
||||||
|
- specific: Pergunta sobre MÓDULO/FUNCIONALIDADE ESPECÍFICA. Menciona: nome de classe, controller, entidade, CRUD específico, funcionalidade particular, tecnologia específica.
|
||||||
|
- detailed: Pergunta técnica específica que precisa de CONTEXTO PROFUNDO e detalhes de implementação.
|
||||||
|
- out_of_scope: Suadação, pergunta sem relação com os textos ou fora de contexto
|
||||||
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|
||||||
|
SCOPE:
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||||||
|
- global: Busca informações de TODO o projeto (usar com overview ou com out_of_scope)
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||||||
|
- filtered: Busca com filtros específicos (usar com specific/detailed)
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|
- targeted: Busca muito específica e direcionada
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EXEMPLOS:
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|
- ""Gere casos de teste para este projeto"" → overview/global
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- ""Gere casos de teste do projeto"" → overview/global
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|
- ""Gere casos de teste para o CRUD de usuário"" → specific/filtered
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|
- ""Como implementar autenticação JWT neste controller"" → detailed/targeted
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|
- ""Documente este sistema"" → overview/global
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||||||
|
- ""Oi!"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Boa tarde!"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Meu nome é [nome de usuario]"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Faça uma conta"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Me passe a receita de bolo?"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Explique a classe UserService"" → specific/filtered" :
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|
@"Analyze this question and classify precisely:
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|
QUESTION: ""{0}""
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||||||
|
|
||||||
|
Answer ONLY in JSON format:
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||||||
|
{{
|
||||||
|
""strategy"": ""overview|specific|detailed|out_of_scope"",
|
||||||
|
""complexity"": ""simple|medium|complex"",
|
||||||
|
""scope"": ""global|filtered|targeted"",
|
||||||
|
""concepts"": [""concept1"", ""concept2""],
|
||||||
|
""needs_hierarchy"": true|false
|
||||||
|
}}
|
||||||
|
|
||||||
|
PRECISE DEFINITIONS:
|
||||||
|
|
||||||
|
STRATEGY:
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|
- overview: Question about the PROJECT AS A WHOLE. Keywords: ""project"", ""system"", ""application"", ""this project"", ""entire"", ""general"", ""whole"". Does NOT mention specific modules, functionalities or technologies.
|
||||||
|
- out_of_scope: Meaningless question/phrase related to projects. Greetings, salutations, meaningless questions, etc. Keywords: ""hi"", ""hello"", ""good morning"", ""good afternoon"", ""who"", ""when"", ""etc"". Does NOT mention projects and contains only a greeting or the user introducing themselves, without saying anything else.
|
||||||
|
- specific: Question about SPECIFIC MODULE/FUNCTIONALITY. Mentions: class name, controller, entity, specific CRUD, particular functionality, specific technology.
|
||||||
|
- detailed: Technical specific question needing DEEP CONTEXT and implementation details.
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||||||
|
|
||||||
|
SCOPE:
|
||||||
|
- global: Search information from ENTIRE project (use with overview or out_of_scope)
|
||||||
|
- filtered: Search with specific filters (use with specific/detailed)
|
||||||
|
- targeted: Very specific and directed search
|
||||||
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EXAMPLES:
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|
- ""Generate test cases for this project"" → overview/global
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|
- ""Generate test cases for user CRUD"" → specific/filtered
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|
- ""How to implement JWT authentication in this controller"" → detailed/targeted
|
||||||
|
- ""Document this system"" → overview/global
|
||||||
|
- ""Hi!"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Good afternoon!"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""My name is [nome de usuario]"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Do an operation math for me"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Give me the recipe for a cake?"" → out_of_scope/global
|
||||||
|
- ""Explain the UserService class"" → specific/filtered";
|
||||||
|
|
||||||
|
var prompt = string.Format(analysisPrompt, question);
|
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|
var executionSettings = new OpenAIPromptExecutionSettings
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|
{
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||||||
|
Temperature = 0.1,
|
||||||
|
MaxTokens = 300 // Aumentei um pouco para acomodar o prompt maior
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||||||
|
};
|
||||||
|
var response = await _chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(prompt, executionSettings);
|
||||||
|
|
||||||
|
try
|
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|
{
|
||||||
|
var jsonResponse = response.Content?.Trim() ?? "{}";
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||||||
|
// Extrair JSON se vier com texto extra
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||||||
|
var startIndex = jsonResponse.IndexOf('{');
|
||||||
|
var endIndex = jsonResponse.LastIndexOf('}');
|
||||||
|
if (startIndex >= 0 && endIndex >= startIndex)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
jsonResponse = jsonResponse.Substring(startIndex, endIndex - startIndex + 1);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
var options = new JsonSerializerOptions
|
||||||
|
{
|
||||||
|
PropertyNameCaseInsensitive = true,
|
||||||
|
PropertyNamingPolicy = JsonNamingPolicy.CamelCase
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
var analysis = System.Text.Json.JsonSerializer.Deserialize<QueryAnalysis>(jsonResponse, options);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Log para debug - remover em produção
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||||||
|
_logger.LogInformation($"Query: '{question}' → Strategy: {analysis?.Strategy}, Scope: {analysis?.Scope}");
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||||||
|
|
||||||
|
return analysis ?? new QueryAnalysis { Strategy = "specific", Complexity = "medium" };
|
||||||
|
}
|
||||||
|
catch (Exception ex)
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||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogWarning(ex, "Erro ao parsear análise da query, usando padrão");
|
||||||
|
return new QueryAnalysis { Strategy = "specific", Complexity = "medium" };
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task<HierarchicalContext> ExecuteHierarchicalSearch(string question, string projectId, QueryAnalysis analysis)
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|
{
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|
var context = new HierarchicalContext();
|
||||||
|
var embeddingService = _kernel.GetRequiredService<ITextEmbeddingGenerationService>();
|
||||||
|
|
||||||
|
switch (analysis.Strategy)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
case "out_of_scope":
|
||||||
|
await ExecuteOutOfContextStrategy(context, question, projectId, embeddingService);
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case "overview":
|
||||||
|
await ExecuteOverviewStrategy(context, question, projectId, embeddingService);
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
|
||||||
|
case "detailed":
|
||||||
|
await ExecuteDetailedStrategy(context, question, projectId, embeddingService, analysis);
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
|
||||||
|
default: // specific
|
||||||
|
await ExecuteSpecificStrategy(context, question, projectId, embeddingService);
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return context;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task ExecuteOutOfContextStrategy(HierarchicalContext context, string question, string projectId, ITextEmbeddingGenerationService embeddingService)
|
||||||
|
{
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||||||
|
context.AddStep("Buscando o projeto");
|
||||||
|
var project = _projectDataRepository.GetAsync(projectId);
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||||||
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|
context.CombinedContext = string.Join("\n\n", project);
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||||||
|
}
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||||||
|
|
||||||
|
private async Task ExecuteOverviewStrategy(HierarchicalContext context, string question, string projectId, ITextEmbeddingGenerationService embeddingService)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// Etapa 1: Buscar TODOS os documentos do projeto
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||||||
|
context.AddStep("Buscando todos os documentos do projeto");
|
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|
var allProjectDocs = await _vectorSearchService.GetDocumentsByProjectAsync(projectId);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Etapa 2: Categorizar documentos por tipo/importância
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||||||
|
context.AddStep("Categorizando e resumindo contexto do projeto");
|
||||||
|
|
||||||
|
// Etapa 2: Categorizar documentos por tipo baseado nos seus dados reais
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||||||
|
context.AddStep("Categorizando e resumindo contexto do projeto");
|
||||||
|
|
||||||
|
var requirementsDocs = allProjectDocs.Where(d =>
|
||||||
|
d.Title.ToLower().StartsWith("requisito") ||
|
||||||
|
d.Title.ToLower().Contains("requisito") ||
|
||||||
|
d.Content.ToLower().Contains("requisito") ||
|
||||||
|
d.Content.ToLower().Contains("funcionalidade") ||
|
||||||
|
d.Content.ToLower().Contains("aplicação deve") ||
|
||||||
|
d.Content.ToLower().Contains("sistema deve")).ToList();
|
||||||
|
|
||||||
|
var architectureDocs = allProjectDocs.Where(d =>
|
||||||
|
d.Title.ToLower().Contains("arquitetura") ||
|
||||||
|
d.Title.ToLower().Contains("estrutura") ||
|
||||||
|
d.Title.ToLower().Contains("documentação") ||
|
||||||
|
d.Title.ToLower().Contains("readme") ||
|
||||||
|
d.Content.ToLower().Contains("arquitetura") ||
|
||||||
|
d.Content.ToLower().Contains("estrutura") ||
|
||||||
|
d.Content.ToLower().Contains("tecnologia")).ToList();
|
||||||
|
|
||||||
|
// Documentos que não são requisitos nem arquitetura (códigos, outros docs)
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||||||
|
var otherDocs = allProjectDocs
|
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|
.Except(requirementsDocs)
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||||||
|
.Except(architectureDocs)
|
||||||
|
.ToList();
|
||||||
|
|
||||||
|
// Etapa 3: Resumir cada categoria se tiver muitos documentos
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||||||
|
var requirementsSummary = await SummarizeDocuments(requirementsDocs, "requisitos e funcionalidades do projeto");
|
||||||
|
var architectureSummary = await SummarizeDocuments(architectureDocs, "arquitetura e documentação técnica");
|
||||||
|
var otherSummary = await SummarizeDocuments(otherDocs, "outros documentos do projeto");
|
||||||
|
|
||||||
|
// Etapa 4: Busca específica para a pergunta (mantém precisão)
|
||||||
|
var questionEmbedding = await embeddingService.GenerateEmbeddingAsync(_textFilter.ToLowerAndWithoutAccents(question));
|
||||||
|
var embeddingArray = questionEmbedding.ToArray().Select(e => (double)e).ToArray();
|
||||||
|
|
||||||
|
context.AddStep("Identificando documentos específicos para a pergunta");
|
||||||
|
var relevantDocs = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(embeddingArray, projectId, 0.3, 8);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Etapa 5: Combinar resumos + documentos específicos
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||||||
|
var contextParts = new List<string>();
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|
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|
if (!string.IsNullOrEmpty(requirementsSummary))
|
||||||
|
contextParts.Add($"RESUMO DOS REQUISITOS E FUNCIONALIDADES:\n{requirementsSummary}");
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!string.IsNullOrEmpty(architectureSummary))
|
||||||
|
contextParts.Add($"RESUMO DA ARQUITETURA E DOCUMENTAÇÃO:\n{architectureSummary}");
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!string.IsNullOrEmpty(otherSummary))
|
||||||
|
contextParts.Add($"OUTROS DOCUMENTOS DO PROJETO:\n{otherSummary}");
|
||||||
|
|
||||||
|
contextParts.Add($"DOCUMENTOS MAIS RELEVANTES PARA A PERGUNTA:\n{FormatResults(relevantDocs)}");
|
||||||
|
|
||||||
|
context.CombinedContext = string.Join("\n\n", contextParts);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task<string> SummarizeDocuments(List<VectorSearchResult> documents, string category)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
if (!documents.Any()) return string.Empty;
|
||||||
|
|
||||||
|
// Se poucos documentos, usar todos sem resumir
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|
if (documents.Count <= 3)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return FormatResults(documents);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// Se muitos documentos, resumir em chunks
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||||||
|
var chunks = documents.Chunk(5).ToList(); // Grupos de 5 documentos
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||||||
|
var tasks = new List<Task<string>>();
|
||||||
|
|
||||||
|
// Semáforo para controlar concorrência (máximo 3 chamadas simultâneas)
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||||||
|
var semaphore = new SemaphoreSlim(3, 3);
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||||||
|
|
||||||
|
foreach (var chunk in chunks)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var chunkContent = FormatResults(chunk);
|
||||||
|
|
||||||
|
tasks.Add(Task.Run(async () =>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
await semaphore.WaitAsync();
|
||||||
|
try
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var summaryPrompt = $@"Resuma os pontos principais destes documentos sobre {category}:
|
||||||
|
|
||||||
|
{chunkContent}
|
||||||
|
|
||||||
|
Responda apenas com uma lista concisa dos pontos mais importantes:";
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||||||
|
|
||||||
|
var response = await _chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(
|
||||||
|
summaryPrompt,
|
||||||
|
new OpenAIPromptExecutionSettings
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Temperature = 0.1,
|
||||||
|
MaxTokens = 300
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
return response.Content ?? string.Empty;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
catch (Exception ex)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogWarning(ex, $"Erro ao resumir chunk de {category}, usando conteúdo original");
|
||||||
|
return chunkContent;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
finally
|
||||||
|
{
|
||||||
|
semaphore.Release();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// Aguardar todas as tasks de resumo
|
||||||
|
var summaries = await Task.WhenAll(tasks);
|
||||||
|
var validSummaries = summaries.Where(s => !string.IsNullOrEmpty(s)).ToList();
|
||||||
|
|
||||||
|
// Se tiver múltiplos resumos, consolidar
|
||||||
|
if (validSummaries.Count > 1)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var consolidationPrompt = $@"Consolide estes resumos sobre {category} em um resumo final:
|
||||||
|
|
||||||
|
{string.Join("\n\n", validSummaries)}
|
||||||
|
|
||||||
|
Responda com os pontos mais importantes organizados:";
|
||||||
|
|
||||||
|
try
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var finalResponse = await _chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(
|
||||||
|
consolidationPrompt,
|
||||||
|
new OpenAIPromptExecutionSettings
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Temperature = 0.1,
|
||||||
|
MaxTokens = 400
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
return finalResponse.Content ?? string.Empty;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
catch
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return string.Join("\n\n", validSummaries);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return validSummaries.FirstOrDefault() ?? string.Empty;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task ExecuteSpecificStrategy(HierarchicalContext context, string question, string projectId, ITextEmbeddingGenerationService embeddingService)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// Etapa 1: Busca inicial por similaridade
|
||||||
|
context.AddStep("Busca inicial por similaridade");
|
||||||
|
var questionEmbedding = await embeddingService.GenerateEmbeddingAsync(_textFilter.ToLowerAndWithoutAccents(question));
|
||||||
|
var embeddingArray = questionEmbedding.ToArray().Select(e => (double)e).ToArray();
|
||||||
|
|
||||||
|
var initialResults = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(embeddingArray, projectId, 0.4, 3);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (initialResults.Any())
|
||||||
|
{
|
||||||
|
context.AddStep("Expandindo contexto com documentos relacionados");
|
||||||
|
|
||||||
|
// Etapa 2: Expandir com contexto relacionado
|
||||||
|
var expandedContext = await ExpandContext(initialResults, projectId, embeddingService);
|
||||||
|
context.CombinedContext = $"CONTEXTO PRINCIPAL:\n{FormatResults(initialResults)}\n\nCONTEXTO EXPANDIDO:\n{FormatResults(expandedContext)}";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else
|
||||||
|
{
|
||||||
|
context.AddStep("Fallback para busca ampla");
|
||||||
|
var fallbackResults = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(embeddingArray, projectId, 0.2, 5);
|
||||||
|
context.CombinedContext = FormatResults(fallbackResults);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task ExecuteDetailedStrategy(HierarchicalContext context, string question, string projectId, ITextEmbeddingGenerationService embeddingService, QueryAnalysis analysis)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var questionEmbedding = await embeddingService.GenerateEmbeddingAsync(_textFilter.ToLowerAndWithoutAccents(question));
|
||||||
|
var embeddingArray = questionEmbedding.ToArray().Select(e => (double)e).ToArray();
|
||||||
|
|
||||||
|
// Etapa 1: Busca conceitual baseada nos conceitos identificados
|
||||||
|
context.AddStep("Busca conceitual inicial");
|
||||||
|
var conceptualResults = new List<VectorSearchResult>();
|
||||||
|
|
||||||
|
if (analysis.Concepts?.Any() == true)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
foreach (var concept in analysis.Concepts)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var conceptEmbedding = await embeddingService.GenerateEmbeddingAsync(_textFilter.ToLowerAndWithoutAccents(concept));
|
||||||
|
var conceptArray = conceptEmbedding.ToArray().Select(e => (double)e).ToArray();
|
||||||
|
var conceptResults = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(conceptArray, projectId, 0.3, 2);
|
||||||
|
conceptualResults.AddRange(conceptResults);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// Etapa 2: Busca direta pela pergunta
|
||||||
|
context.AddStep("Busca direta pela pergunta");
|
||||||
|
var directResults = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(embeddingArray, projectId, 0.3, 3);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Etapa 3: Síntese intermediária para identificar lacunas
|
||||||
|
context.AddStep("Identificando lacunas de conhecimento");
|
||||||
|
var intermediateContext = FormatResults(conceptualResults.Concat(directResults).DistinctBy(r => r.Id));
|
||||||
|
var gaps = await IdentifyKnowledgeGaps(question, intermediateContext);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Etapa 4: Busca complementar baseada nas lacunas
|
||||||
|
if (!string.IsNullOrEmpty(gaps))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
context.AddStep("Preenchendo lacunas de conhecimento");
|
||||||
|
var gapEmbedding = await embeddingService.GenerateEmbeddingAsync(_textFilter.ToLowerAndWithoutAccents(gaps));
|
||||||
|
var gapArray = gapEmbedding.ToArray().Select(e => (double)e).ToArray();
|
||||||
|
var gapResults = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(gapArray, projectId, 0.25, 2);
|
||||||
|
|
||||||
|
context.CombinedContext = $"CONTEXTO CONCEITUAL:\n{FormatResults(conceptualResults)}\n\nCONTEXTO DIRETO:\n{FormatResults(directResults)}\n\nCONTEXTO COMPLEMENTAR:\n{FormatResults(gapResults)}";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else
|
||||||
|
{
|
||||||
|
context.CombinedContext = $"CONTEXTO CONCEITUAL:\n{FormatResults(conceptualResults)}\n\nCONTEXTO DIRETO:\n{FormatResults(directResults)}";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private async Task<List<VectorSearchResult>> ExpandContext(List<VectorSearchResult> initialResults, string projectId, ITextEmbeddingGenerationService embeddingService)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var expandedResults = new List<VectorSearchResult>();
|
||||||
|
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|
// Para cada resultado inicial, buscar documentos relacionados
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||||||
|
foreach (var result in initialResults.Take(2)) // Limitar para evitar explosão de contexto
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||||||
|
{
|
||||||
|
var resultEmbedding = await embeddingService.GenerateEmbeddingAsync(_textFilter.ToLowerAndWithoutAccents(result.Content));
|
||||||
|
var embeddingArray = resultEmbedding.ToArray().Select(e => (double)e).ToArray();
|
||||||
|
|
||||||
|
var relatedDocs = await _vectorSearchService.SearchSimilarAsync(embeddingArray, projectId, 0.4, 2);
|
||||||
|
expandedResults.AddRange(relatedDocs.Where(r => !initialResults.Any(ir => ir.Id == r.Id)));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return expandedResults.DistinctBy(r => r.Id).ToList();
|
||||||
|
}
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|
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|
private async Task<string> IdentifyKnowledgeGaps(string question, string currentContext)
|
||||||
|
{
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var gapPrompt = @"Baseado na pergunta e contexto atual, identifique que informações ainda faltam para uma resposta completa.
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|
PERGUNTA: {0}
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|
CONTEXTO ATUAL: {1}
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|
Responda APENAS com palavras-chave dos conceitos/informações que ainda faltam, separados por vírgula.
|
||||||
|
Se o contexto for suficiente, responda 'SUFICIENTE'.";
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||||||
|
|
||||||
|
var prompt = string.Format(gapPrompt, question, currentContext.Substring(0, Math.Min(1000, currentContext.Length)));
|
||||||
|
|
||||||
|
var executionSettings = new OpenAIPromptExecutionSettings
|
||||||
|
{
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|
Temperature = 0.2,
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|
MaxTokens = 100
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
var response = await _chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(prompt, executionSettings);
|
||||||
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var gaps = response.Content?.Trim() ?? "";
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||||||
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||||||
|
return gaps.Equals("SUFICIENTE", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) ? "" : gaps;
|
||||||
|
}
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|
||||||
|
private async Task<string> GenerateResponse(string question, string projectId, HierarchicalContext context, string sessionId, string language)
|
||||||
|
{
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||||||
|
var projectData = await _projectDataRepository.GetAsync(projectId);
|
||||||
|
var project = $"Nome: {projectData.Nome} \n\n Descrição:{projectData.Descricao}";
|
||||||
|
|
||||||
|
var prompt = language == "pt" ?
|
||||||
|
@"Você é um especialista em análise de software e QA, mas também atende ao chat.
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|
PROJETO: {0}
|
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|
PERGUNTA: ""{1}""
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|
CONTEXTO HIERÁRQUICO: {2}
|
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|
ETAPAS EXECUTADAS: {3}
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||||||
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|
||||||
|
Responda à pergunta de forma precisa e estruturada, aproveitando todo o contexto hierárquico coletado." :
|
||||||
|
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||||||
|
@"You are a software analysis and QA expert.
|
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|
|
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|
PROJECT: {0}
|
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|
QUESTION: ""{1}""
|
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|
HIERARCHICAL CONTEXT: {2}
|
||||||
|
EXECUTED STEPS: {3}
|
||||||
|
|
||||||
|
Answer the question precisely and structured, leveraging all the hierarchical context collected.";
|
||||||
|
|
||||||
|
var finalPrompt = string.Format(prompt, project, question, context.CombinedContext,
|
||||||
|
string.Join(" → ", context.Steps));
|
||||||
|
|
||||||
|
var history = _chatHistoryService.GetSumarizer(sessionId);
|
||||||
|
history.AddUserMessage(finalPrompt);
|
||||||
|
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||||||
|
var executionSettings = new OpenAIPromptExecutionSettings
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Temperature = 0.7,
|
||||||
|
TopP = 1.0,
|
||||||
|
FrequencyPenalty = 0,
|
||||||
|
PresencePenalty = 0
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
var response = await _chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(history, executionSettings);
|
||||||
|
history.AddMessage(response.Role, response.Content ?? "");
|
||||||
|
_chatHistoryService.UpdateHistory(sessionId, history);
|
||||||
|
|
||||||
|
return response.Content ?? "";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
private string FormatResults(IEnumerable<VectorSearchResult> results)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return string.Join("\n\n", results.Select((item, index) =>
|
||||||
|
$"=== DOCUMENTO {index + 1} ===\n" +
|
||||||
|
$"Relevância: {item.Score:P1}\n" +
|
||||||
|
$"Conteúdo: {item.Content}"));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public Task<string> GetResponse(UserData userData, string projectId, string sessionId, string question)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return GetResponse(userData, projectId, sessionId, question, "pt");
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// Classes de apoio para o RAG Hierárquico
|
||||||
|
public class QueryAnalysis
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public string Strategy { get; set; } = "specific";
|
||||||
|
public string Complexity { get; set; } = "medium";
|
||||||
|
public string Scope { get; set; } = "filtered";
|
||||||
|
public string[] Concepts { get; set; } = Array.Empty<string>();
|
||||||
|
public bool Needs_Hierarchy { get; set; } = false;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
public class HierarchicalContext
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public List<string> Steps { get; set; } = new();
|
||||||
|
public string CombinedContext { get; set; } = "";
|
||||||
|
public Dictionary<string, object> Metadata { get; set; } = new();
|
||||||
|
|
||||||
|
public void AddStep(string step)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Steps.Add($"{DateTime.Now:HH:mm:ss} - {step}");
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
}
|
||||||
|
#pragma warning restore SKEXP0001 // Type is for evaluation purposes only and is subject to change or removal in future updates. Suppress this diagnostic to proceed.
|
||||||
@ -68,13 +68,20 @@ namespace ChatRAG.Services.SearchVectors
|
|||||||
// Verificar se deve usar RAG Hierárquico
|
// Verificar se deve usar RAG Hierárquico
|
||||||
var configuration = _serviceProvider.GetService<IConfiguration>();
|
var configuration = _serviceProvider.GetService<IConfiguration>();
|
||||||
var useHierarchical = configuration?.GetValue<bool>("Features:UseHierarchicalRAG") ?? false;
|
var useHierarchical = configuration?.GetValue<bool>("Features:UseHierarchicalRAG") ?? false;
|
||||||
|
var useConfidenceAware = configuration?.GetValue<bool>("Features:UseConfidenceAwareRAG") ?? false;
|
||||||
|
|
||||||
if (useHierarchical)
|
if (useHierarchical && !useConfidenceAware)
|
||||||
{
|
{
|
||||||
_logger.LogInformation("Usando HierarchicalRAGService");
|
_logger.LogInformation("Usando HierarchicalRAGService");
|
||||||
return GetService<HierarchicalRAGService>();
|
return GetService<HierarchicalRAGService>();
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (useConfidenceAware)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
_logger.LogInformation("Usando ConfidenceAwareRAGService");
|
||||||
|
return GetService<ConfidenceAwareRAGService>();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
// Usar estratégia baseada no provider ou configuração
|
// Usar estratégia baseada no provider ou configuração
|
||||||
var ragStrategy = configuration?.GetValue<string>("Features:RAGStrategy");
|
var ragStrategy = configuration?.GetValue<string>("Features:RAGStrategy");
|
||||||
|
|
||||||
|
|||||||
120
Settings/ConfidenceAwareSettings.cs
Normal file
120
Settings/ConfidenceAwareSettings.cs
Normal file
@ -0,0 +1,120 @@
|
|||||||
|
namespace ChatRAG.Settings
|
||||||
|
{
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Configurações específicas para o ConfidenceAwareRAG
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public class ConfidenceAwareSettings
|
||||||
|
{
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Habilita/desabilita verificação de confiança
|
||||||
|
/// true = só responde com confiança, false = sempre responde (como hoje)
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public bool EnableConfidenceCheck { get; set; } = true;
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Modo restrito (critérios rigorosos) vs modo relaxado
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public bool UseStrictMode { get; set; } = true;
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Mostra informações de debug na resposta (confiança, tempo, etc.)
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public bool ShowDebugInfo { get; set; } = false;
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Domínio padrão quando não conseguir detectar automaticamente
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public string DefaultDomain { get; set; } = "TI";
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Mapeamento de palavras-chave para domínios (detecção automática)
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public Dictionary<string, string> DomainMappings { get; set; } = new()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["software"] = "TI",
|
||||||
|
["sistema"] = "TI",
|
||||||
|
["api"] = "TI",
|
||||||
|
["backend"] = "TI",
|
||||||
|
["frontend"] = "TI",
|
||||||
|
["database"] = "TI",
|
||||||
|
["funcionário"] = "RH",
|
||||||
|
["colaborador"] = "RH",
|
||||||
|
["employee"] = "RH",
|
||||||
|
["hr"] = "RH",
|
||||||
|
["financeiro"] = "Financeiro",
|
||||||
|
["contábil"] = "Financeiro",
|
||||||
|
["financial"] = "Financeiro",
|
||||||
|
["accounting"] = "Financeiro",
|
||||||
|
["teste"] = "QA",
|
||||||
|
["qualidade"] = "QA",
|
||||||
|
["quality"] = "QA",
|
||||||
|
["testing"] = "QA"
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Configuração de idiomas suportados
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public LanguageSettings Languages { get; set; } = new();
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Configurações de cache para prompts
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public CacheSettings Cache { get; set; } = new();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Configurações de idioma
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public class LanguageSettings
|
||||||
|
{
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Idioma padrão do sistema
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public string DefaultLanguage { get; set; } = "pt";
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Idiomas suportados
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public List<string> SupportedLanguages { get; set; } = new() { "pt", "en" };
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Auto-detectar idioma da pergunta
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public bool AutoDetectLanguage { get; set; } = true;
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Sempre responder no idioma detectado/solicitado, mesmo que prompts estejam em PT
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public bool AlwaysRespondInRequestedLanguage { get; set; } = true;
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Palavras-chave para detecção automática de idioma
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public Dictionary<string, List<string>> LanguageKeywords { get; set; } = new()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["en"] = new() { "what", "how", "why", "where", "when", "which", "who", "can", "could", "would", "should", "will", "the", "and", "or", "but", "system", "project", "document", "explain", "generate" },
|
||||||
|
["pt"] = new() { "que", "como", "por", "onde", "quando", "qual", "quem", "pode", "poderia", "deveria", "será", "o", "a", "e", "ou", "mas", "sistema", "projeto", "documento", "explique", "gere" }
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Configurações de cache
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public class CacheSettings
|
||||||
|
{
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Habilitar cache de prompts carregados
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public bool EnablePromptCache { get; set; } = true;
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Tempo de cache em minutos
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public int CacheExpirationMinutes { get; set; } = 30;
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Recarregar arquivos automaticamente quando modificados
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public bool AutoReloadOnFileChange { get; set; } = true;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
126
Settings/ConfidenceSettings.cs
Normal file
126
Settings/ConfidenceSettings.cs
Normal file
@ -0,0 +1,126 @@
|
|||||||
|
using System.ComponentModel.DataAnnotations;
|
||||||
|
|
||||||
|
namespace ChatRAG.Settings
|
||||||
|
{
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Configurações para verificação de confiança por estratégia
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public class ConfidenceSettings
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public bool StrictModeByDefault { get; set; } = true;
|
||||||
|
|
||||||
|
[Required]
|
||||||
|
public Dictionary<string, ConfidenceThresholds> Thresholds { get; set; } = new()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["overview"] = new ConfidenceThresholds
|
||||||
|
{
|
||||||
|
MinDocuments = 5,
|
||||||
|
MinRelevantDocuments = 3,
|
||||||
|
MinHighQualityDocuments = 1,
|
||||||
|
MinContextLength = 1000,
|
||||||
|
MinOverallScore = 0.3,
|
||||||
|
MinMaxScore = 0.4,
|
||||||
|
MinAverageScore = 0.3
|
||||||
|
},
|
||||||
|
["specific"] = new ConfidenceThresholds
|
||||||
|
{
|
||||||
|
MinDocuments = 2,
|
||||||
|
MinRelevantDocuments = 2,
|
||||||
|
MinHighQualityDocuments = 1,
|
||||||
|
MinContextLength = 500,
|
||||||
|
MinOverallScore = 0.4,
|
||||||
|
MinMaxScore = 0.5,
|
||||||
|
MinAverageScore = 0.4
|
||||||
|
},
|
||||||
|
["detailed"] = new ConfidenceThresholds
|
||||||
|
{
|
||||||
|
MinDocuments = 3,
|
||||||
|
MinRelevantDocuments = 2,
|
||||||
|
MinHighQualityDocuments = 2,
|
||||||
|
MinContextLength = 800,
|
||||||
|
MinOverallScore = 0.5,
|
||||||
|
MinMaxScore = 0.6,
|
||||||
|
MinAverageScore = 0.5
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Mensagens de fallback por idioma
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public Dictionary<string, ConfidenceFallbackMessages> FallbackMessages { get; set; } = new()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
["pt"] = new ConfidenceFallbackMessages
|
||||||
|
{
|
||||||
|
NoDocuments = "Não encontrei informações sobre isso no projeto atual. Você poderia reformular a pergunta ou ser mais específico?",
|
||||||
|
NoRelevantDocuments = "Encontrei alguns documentos, mas nenhum parece diretamente relacionado à sua pergunta. Pode tentar ser mais específico ou usar outras palavras-chave?",
|
||||||
|
InsufficientOverview = "Não tenho informações suficientes para fornecer uma visão geral completa do projeto. Talvez você possa fazer uma pergunta mais específica?",
|
||||||
|
InsufficientSpecific = "Não encontrei documentação suficiente sobre esse tópico específico. Você pode tentar reformular a pergunta?",
|
||||||
|
InsufficientDetailed = "Preciso de mais contexto técnico para responder adequadamente. Você pode ser mais específico sobre o que está procurando?",
|
||||||
|
Generic = "Não tenho informações suficientes para responder com segurança. Pode tentar reformular a pergunta?"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
["en"] = new ConfidenceFallbackMessages
|
||||||
|
{
|
||||||
|
NoDocuments = "I couldn't find information about this in the current project. Could you rephrase the question or be more specific?",
|
||||||
|
NoRelevantDocuments = "I found some documents, but none seem directly related to your question. Could you try being more specific or use different keywords?",
|
||||||
|
InsufficientOverview = "I don't have enough information to provide a complete project overview. Perhaps you could ask a more specific question?",
|
||||||
|
InsufficientSpecific = "I didn't find sufficient documentation about this specific topic. Could you try rephrasing the question?",
|
||||||
|
InsufficientDetailed = "I need more technical context to respond adequately. Could you be more specific about what you're looking for?",
|
||||||
|
Generic = "I don't have enough information to respond safely. Could you try rephrasing the question?"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Thresholds de confiança para uma estratégia específica
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public class ConfidenceThresholds
|
||||||
|
{
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Número mínimo de documentos encontrados
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public int MinDocuments { get; set; }
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Número mínimo de documentos relevantes (score >= 0.3)
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public int MinRelevantDocuments { get; set; }
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Número mínimo de documentos de alta qualidade (score >= 0.6)
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public int MinHighQualityDocuments { get; set; }
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Tamanho mínimo do contexto combinado (caracteres)
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public int MinContextLength { get; set; }
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Score geral mínimo (0.0 a 1.0)
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public double MinOverallScore { get; set; }
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Score máximo mínimo entre os documentos encontrados
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public double MinMaxScore { get; set; }
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Score médio mínimo entre os documentos encontrados
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public double MinAverageScore { get; set; }
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/// <summary>
|
||||||
|
/// Mensagens de fallback quando não há confiança suficiente
|
||||||
|
/// </summary>
|
||||||
|
public class ConfidenceFallbackMessages
|
||||||
|
{
|
||||||
|
public string NoDocuments { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string NoRelevantDocuments { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string InsufficientOverview { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string InsufficientSpecific { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string InsufficientDetailed { get; set; } = "";
|
||||||
|
public string Generic { get; set; } = "";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
@ -1,15 +1,35 @@
|
|||||||
{
|
{
|
||||||
"DomvsDatabase": {
|
"VectorDatabase": {
|
||||||
//"ConnectionString": "mongodb://192.168.0.82:30017/?directConnection=true",
|
"Provider": "Qdrant",
|
||||||
"ConnectionString": "mongodb://localhost:27017/?directConnection=true",
|
"MongoDB": {
|
||||||
"DatabaseName": "DomvsSites",
|
"ConnectionString": "mongodb://admin:c4rn31r0@k3sw2:27017,k3ss1:27017/?authSource=admin",
|
||||||
"SharepointCollectionName": "SharepointSite",
|
"DatabaseName": "RAGProjects-dev-pt",
|
||||||
"ChatBotRHCollectionName": "ChatBotRHData",
|
"TextCollectionName": "Texts",
|
||||||
"ClassifierCollectionName": "ClassifierData"
|
"ProjectCollectionName": "Groups",
|
||||||
|
"UserDataName": "UserData"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"Qdrant": {
|
||||||
|
"Host": "192.168.0.100",
|
||||||
|
"Port": 6334,
|
||||||
|
"CollectionName": "texts-whats",
|
||||||
|
"GroupsCollectionName": "projects-whats",
|
||||||
|
"VectorSize": 384,
|
||||||
|
"Distance": "Cosine",
|
||||||
|
"HnswM": 16,
|
||||||
|
"HnswEfConstruct": 200,
|
||||||
|
"OnDisk": false
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"Chroma": {
|
||||||
|
"Host": "localhost",
|
||||||
|
"Port": 8000,
|
||||||
|
"CollectionName": "rag_documents"
|
||||||
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"ChatRHSettings": {
|
"Features": {
|
||||||
"Url": "http://localhost:8070/",
|
"UseQdrant": true,
|
||||||
"Create": "/CallRH"
|
"UseHierarchicalRAG": true,
|
||||||
|
"UseConfidenceAwareRAG": true,
|
||||||
|
"EnableConfidenceCheck": false
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"Logging": {
|
"Logging": {
|
||||||
"LogLevel": {
|
"LogLevel": {
|
||||||
|
|||||||
@ -16,10 +16,10 @@
|
|||||||
"UserDataName": "UserData"
|
"UserDataName": "UserData"
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"Qdrant": {
|
"Qdrant": {
|
||||||
"Host": "localhost",
|
"Host": "192.168.0.100",
|
||||||
"Port": 6334,
|
"Port": 6334,
|
||||||
"CollectionName": "texts",
|
"CollectionName": "texts-whats",
|
||||||
"GroupsCollectionName": "projects",
|
"GroupsCollectionName": "projects-whats",
|
||||||
"VectorSize": 384,
|
"VectorSize": 384,
|
||||||
"Distance": "Cosine",
|
"Distance": "Cosine",
|
||||||
"HnswM": 16,
|
"HnswM": 16,
|
||||||
@ -34,7 +34,60 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
"Features": {
|
"Features": {
|
||||||
"UseQdrant": true,
|
"UseQdrant": true,
|
||||||
"UseHierarchicalRAG": true
|
"UseHierarchicalRAG": true,
|
||||||
|
"UseConfidenceAwareRAG": true,
|
||||||
|
"EnableConfidenceCheck": false
|
||||||
|
},
|
||||||
|
|
||||||
|
"ConfidenceAware": {
|
||||||
|
"EnableConfidenceCheck": true,
|
||||||
|
"UseStrictMode": true,
|
||||||
|
"ShowDebugInfo": false,
|
||||||
|
"DefaultDomain": "Servicos",
|
||||||
|
"Languages": {
|
||||||
|
"DefaultLanguage": "pt",
|
||||||
|
"AutoDetectLanguage": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"DomainMappings": {
|
||||||
|
"software": "TI",
|
||||||
|
"sistema": "TI",
|
||||||
|
"funcionário": "RH",
|
||||||
|
"colaborador": "RH",
|
||||||
|
"financeiro": "Financeiro",
|
||||||
|
"contábil": "Financeiro",
|
||||||
|
"teste": "QA",
|
||||||
|
"qualidade": "QA"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
|
||||||
|
"Confidence": {
|
||||||
|
"Thresholds": {
|
||||||
|
"overview": {
|
||||||
|
"MinDocuments": 2, // reduzido para chatbot
|
||||||
|
"MinRelevantDocuments": 1,
|
||||||
|
"MinOverallScore": 0.25 // mais flexível
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"specific": {
|
||||||
|
"MinDocuments": 1, // bem flexível
|
||||||
|
"MinRelevantDocuments": 1,
|
||||||
|
"MinOverallScore": 0.3
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"detailed": {
|
||||||
|
"MinDocuments": 1, // bem flexível
|
||||||
|
"MinMaxScore": 0.5,
|
||||||
|
"MinRelevantDocuments": 1,
|
||||||
|
"MinOverallScore": 0.3
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"FallbackMessages": {
|
||||||
|
"pt": {
|
||||||
|
"NoDocuments": "Desculpe, não encontrei informações sobre esse serviço. Você pode falar com nosso atendente para mais detalhes.",
|
||||||
|
"Generic": "Não tenho informações suficientes sobre isso. Posso te conectar com um especialista?"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"PromptConfiguration": {
|
||||||
|
"Path": "Configuration/Prompts"
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"AllowedHosts": "*",
|
"AllowedHosts": "*",
|
||||||
"AppTenantId": "20190830-5fd4-4a72-b8fd-1c1cb35b25bc",
|
"AppTenantId": "20190830-5fd4-4a72-b8fd-1c1cb35b25bc",
|
||||||
|
|||||||
343
vvijr2kk.3vs~
Normal file
343
vvijr2kk.3vs~
Normal file
@ -0,0 +1,343 @@
|
|||||||
|
using ChatApi;
|
||||||
|
using ChatApi.Data;
|
||||||
|
using ChatApi.Middlewares;
|
||||||
|
using ChatApi.Services.Crypt;
|
||||||
|
using ChatApi.Settings;
|
||||||
|
using ChatRAG.Contracts.VectorSearch;
|
||||||
|
using ChatRAG.Data;
|
||||||
|
using ChatRAG.Extensions;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.Confidence;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.Contracts;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.PromptConfiguration;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.ResponseService;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.SearchVectors;
|
||||||
|
using ChatRAG.Services.TextServices;
|
||||||
|
using ChatRAG.Settings;
|
||||||
|
using ChatRAG.Settings.ChatRAG.Configuration;
|
||||||
|
using Microsoft.AspNetCore.Authentication.JwtBearer;
|
||||||
|
using Microsoft.AspNetCore.Http.Features;
|
||||||
|
using Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Core;
|
||||||
|
using Microsoft.IdentityModel.JsonWebTokens;
|
||||||
|
using Microsoft.IdentityModel.Tokens;
|
||||||
|
using Microsoft.OpenApi.Models;
|
||||||
|
using Microsoft.SemanticKernel;
|
||||||
|
using System.Text;
|
||||||
|
using static OllamaSharp.OllamaApiClient;
|
||||||
|
using static System.Net.Mime.MediaTypeNames;
|
||||||
|
using static System.Net.WebRequestMethods;
|
||||||
|
|
||||||
|
#pragma warning disable SKEXP0010 // Type is for evaluation purposes only and is subject to change or removal in future updates. Suppress this diagnostic to proceed.
|
||||||
|
|
||||||
|
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Add services to the container.
|
||||||
|
|
||||||
|
// Adicionar serviço CORS
|
||||||
|
builder.Services.AddCors(options =>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
options.AddPolicy("AllowSpecificOrigin",
|
||||||
|
builder =>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
builder
|
||||||
|
.WithOrigins("http://localhost:5094") // Sua origem específica
|
||||||
|
.AllowAnyMethod()
|
||||||
|
.AllowAnyHeader()
|
||||||
|
.AllowCredentials();
|
||||||
|
});
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddControllers();
|
||||||
|
// Learn more about configuring Swagger/OpenAPI at https://aka.ms/aspnetcore/swashbuckle
|
||||||
|
builder.Services.AddEndpointsApiExplorer();
|
||||||
|
builder.Services.AddSwaggerGen(c =>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
c.SwaggerDoc("v1", new OpenApiInfo { Title = "apichat", Version = "v1" });
|
||||||
|
|
||||||
|
c.AddSecurityDefinition("Bearer", new OpenApiSecurityScheme()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Name = "Authorization",
|
||||||
|
Type = SecuritySchemeType.ApiKey,
|
||||||
|
Scheme = "Bearer",
|
||||||
|
BearerFormat = "JWT",
|
||||||
|
In = ParameterLocation.Header,
|
||||||
|
Description = "JWT Authorization header using the Bearer scheme. \r\n\r\n Enter 'Bearer'[space] and then your token in the text input below.\r\n\r\nExample: \"Bearer 12345abcdef\"",
|
||||||
|
});
|
||||||
|
c.AddSecurityRequirement(new OpenApiSecurityRequirement
|
||||||
|
{
|
||||||
|
{
|
||||||
|
new OpenApiSecurityScheme
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Reference = new OpenApiReference
|
||||||
|
{
|
||||||
|
Type = ReferenceType.SecurityScheme,
|
||||||
|
Id = "Bearer"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
new string[] {}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
});
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.Configure<ConfidenceSettings>(
|
||||||
|
builder.Configuration.GetSection("Confidence"));
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.Configure<ConfidenceAwareSettings>(
|
||||||
|
builder.Configuration.GetSection("ConfidenceAware"));
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
//builder.Services.AddScoped<IVectorSearchService, MongoVectorSearchService>();
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<QdrantVectorSearchService>();
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<MongoVectorSearchService>();
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<ChromaVectorSearchService>();
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddVectorDatabase(builder.Configuration);
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<IVectorSearchService>(provider =>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var useQdrant = builder.Configuration["Features:UseQdrant"] == "true";
|
||||||
|
var factory = provider.GetRequiredService<IVectorDatabaseFactory>();
|
||||||
|
return factory.CreateVectorSearchService();
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<QdrantProjectDataRepository>();
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<MongoProjectDataRepository>();
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<ChromaProjectDataRepository>();
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<IProjectDataRepository>(provider =>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var database = builder.Configuration["VectorDatabase:Provider"];
|
||||||
|
if (string.IsNullOrEmpty(database))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
throw new InvalidOperationException("VectorDatabase:Provider is not configured.");
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else if (database.Equals("Qdrant", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return provider.GetRequiredService<QdrantProjectDataRepository>();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else if (database.Equals("MongoDB", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return provider.GetRequiredService<MongoProjectDataRepository>();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else if (database.Equals("Chroma", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return provider.GetRequiredService<ChromaProjectDataRepository>();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return provider.GetRequiredService<MongoProjectDataRepository>();
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<QdrantTextDataService>();
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<MongoTextDataService>();
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<ChromaTextDataService>();
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<ITextDataService>(provider =>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var database = builder.Configuration["VectorDatabase:Provider"];
|
||||||
|
if (string.IsNullOrEmpty(database))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
throw new InvalidOperationException("VectorDatabase:Provider is not configured.");
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else if (database.Equals("Qdrant", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return provider.GetRequiredService<QdrantTextDataService>();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else if (database.Equals("MongoDB", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return provider.GetRequiredService<MongoTextDataService>();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else if (database.Equals("Chroma", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return provider.GetRequiredService<ChromaTextDataService>();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return provider.GetRequiredService<MongoTextDataService>();
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddSingleton<ChatHistoryService>();
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<TextDataRepository>();
|
||||||
|
builder.Services.AddSingleton<TextFilter>();
|
||||||
|
|
||||||
|
//builder.Services.AddScoped<IResponseService, ResponseRAGService>();
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<ResponseRAGService>();
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<HierarchicalRAGService>();
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<IResponseService>(provider =>
|
||||||
|
{
|
||||||
|
var configuration = provider.GetService<IConfiguration>();
|
||||||
|
var useHierarchical = configuration?.GetValue<bool>("Features:UseHierarchicalRAG") ?? false;
|
||||||
|
var useConfidence = configuration?.GetValue<bool>("Features:UseConfidenceAwareRAG") ?? false;
|
||||||
|
|
||||||
|
return useConfidence && useHierarchical
|
||||||
|
? provider.GetRequiredService<ConfidenceAwareRAGService>()
|
||||||
|
: useHierarchical
|
||||||
|
? provider.GetRequiredService<HierarchicalRAGService>()
|
||||||
|
: provider.GetRequiredService<ResponseRAGService>();
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddTransient<UserDataRepository>();
|
||||||
|
builder.Services.AddTransient<TextData>();
|
||||||
|
builder.Services.AddSingleton<CryptUtil>();
|
||||||
|
|
||||||
|
// Registrar serviços de confiança
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<ConfidenceVerifier>();
|
||||||
|
builder.Services.AddSingleton<PromptConfigurationService>();
|
||||||
|
|
||||||
|
// Registrar ConfidenceAwareRAGService
|
||||||
|
builder.Services.AddScoped<ConfidenceAwareRAGService>();
|
||||||
|
|
||||||
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("phi3.5", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("tinydolphin", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
|
//var apiClient = new OllamaApiClient(new Uri("http://localhost:11435"), "tinydolphin");
|
||||||
|
|
||||||
|
//Olllama
|
||||||
|
//Desktop
|
||||||
|
var key = "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";
|
||||||
|
//uilder.Services.AddOllamaChatCompletion("llama3.2", new Uri("http://localhost:11434"));
|
||||||
|
//var model = "llama-3.3-70b-versatile";
|
||||||
|
var model = "llama-3.1-8b-instant";
|
||||||
|
//var model = "meta-llama/llama-guard-4-12b";
|
||||||
|
//var url = "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions"; // Adicione o /v1/openai
|
||||||
|
var url = "https://api.groq.com/openai/v1";
|
||||||
|
builder.Services.AddOpenAIChatCompletion(model, new Uri(url), key);
|
||||||
|
|
||||||
|
//Notebook
|
||||||
|
//var model = "meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct";
|
||||||
|
//var url = "https://api.deepinfra.com/v1/openai"; // Adicione o /v1/openai
|
||||||
|
//builder.Services.AddOpenAIChatCompletion(model, new Uri(url), "HedaR4yPrp9N2XSHfwdZjpZvPIxejPFK");
|
||||||
|
|
||||||
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("llama3.2:3b", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("llama3.2:1b", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("tinydolphin", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("tinyllama", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("starling-lm", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
|
|
||||||
|
//ServerSpace - GPT Service
|
||||||
|
//builder.Services.AddOpenAIChatCompletion("openchat-3.5-0106", new Uri("https://gpt.serverspace.com.br/v1/chat/completions"), "tIAXVf3AkCkkpSX+PjFvktfEeSPyA1ZYam50UO3ye/qmxVZX6PIXstmJsLZXkQ39C33onFD/81mdxvhbGHm7tQ==");
|
||||||
|
|
||||||
|
//Ollama local server (scorpion)
|
||||||
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("llama3.1:latest", new Uri("http://192.168.0.150:11434"));
|
||||||
|
|
||||||
|
//builder.Services.AddOllamaTextEmbeddingGeneration("all-minilm", new Uri("http://192.168.0.150:11434"));
|
||||||
|
|
||||||
|
//Desktop
|
||||||
|
//builder.Services.AddOllamaTextEmbeddingGeneration("all-minilm", new Uri("http://localhost:11434"));
|
||||||
|
//Notebook
|
||||||
|
builder.Services.AddOllamaTextEmbeddingGeneration("all-minilm", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("phi3.5", new Uri("http://localhost:11435"));
|
||||||
|
//builder.Services.AddOpenAIChatCompletion("gpt-4o-mini", "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");
|
||||||
|
//builder.Services.AddGoogleAIGeminiChatCompletion("gemini-1.5-flash-latest", "AIzaSyDKBMX5yW77vxJFVJVE-5VLxlQRxCepck8");
|
||||||
|
|
||||||
|
//Anthropic / Claude
|
||||||
|
//builder.Services.AddAnthropicChatCompletion(
|
||||||
|
// modelId: "claude-3-5-sonnet-latest", // ou outro modelo Claude desejado
|
||||||
|
// apiKey: "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"
|
||||||
|
//);
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddKernel();
|
||||||
|
|
||||||
|
//builder.Services.AddKernel()
|
||||||
|
// .AddOllamaChatCompletion("phi3", new Uri("http://localhost:11435"))
|
||||||
|
// .AddOllamaTextEmbeddingGeneration()
|
||||||
|
// .Build();
|
||||||
|
|
||||||
|
//builder.Services.AddOllamaChatCompletion("phi3.5", new Uri("http://192.168.0.150:11436"));
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddHttpClient();
|
||||||
|
|
||||||
|
var tenantId = builder.Configuration.GetSection("AppTenantId");
|
||||||
|
var clientId = builder.Configuration.GetSection("AppClientID");
|
||||||
|
|
||||||
|
//builder.Services.AddAuthentication(JwtBearerDefaults.AuthenticationScheme)
|
||||||
|
// .AddMicrosoftIdentityWebApi(builder.Configuration.GetSection("AzureAd"));
|
||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.AddControllers();
|
||||||
|
|
||||||
|
//builder.Services.AddAuthentication(options =>
|
||||||
|
// {
|
||||||
|
// options.DefaultScheme = JwtBearerDefaults.AuthenticationScheme;
|
||||||
|
// options.DefaultChallengeScheme = JwtBearerDefaults.AuthenticationScheme;
|
||||||
|
// })
|
||||||
|
// .AddJwtBearer(options =>
|
||||||
|
// {
|
||||||
|
// // Configurações anteriores...
|
||||||
|
|
||||||
|
// // Eventos para log e tratamento de erros
|
||||||
|
// options.Events = new JwtBearerEvents
|
||||||
|
// {
|
||||||
|
// OnAuthenticationFailed = context =>
|
||||||
|
// {
|
||||||
|
// // Log de erros de autenticação
|
||||||
|
// Console.WriteLine($"Erro de autenticação: {context.Exception.Message}");
|
||||||
|
// return Task.CompletedTask;
|
||||||
|
// },
|
||||||
|
// OnTokenValidated = context =>
|
||||||
|
// {
|
||||||
|
// // Validações adicionais se necessário
|
||||||
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// return Task.CompletedTask;
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// }
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// };
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// });
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builder.Services.AddSingleton<IConfigurationManager>(builder.Configuration);
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builder.Services.Configure<IISServerOptions>(options =>
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{
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|
options.MaxRequestBodySize = int.MaxValue;
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||||||
|
});
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builder.Services.Configure<KestrelServerOptions>(options =>
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||||||
|
{
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|
options.Limits.MaxRequestBodySize = int.MaxValue;
|
||||||
|
});
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||||||
|
|
||||||
|
builder.Services.Configure<FormOptions>(options =>
|
||||||
|
{
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||||||
|
options.ValueLengthLimit = int.MaxValue;
|
||||||
|
options.MultipartBodyLengthLimit = int.MaxValue;
|
||||||
|
options.MultipartHeadersLengthLimit = int.MaxValue;
|
||||||
|
});
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var app = builder.Build();
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// Configure the HTTP request pipeline.
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if (app.Environment.IsDevelopment())
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{
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app.UseSwagger();
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app.UseSwaggerUI();
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app.UseDeveloperExceptionPage(); // Isso mostra erros detalhados
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}
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//app.UseHttpsRedirection();
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app.MapControllers();
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app.Use(async (context, next) =>
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{
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var cookieOpt = new CookieOptions()
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{
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Path = "/",
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Expires = DateTimeOffset.UtcNow.AddDays(1),
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IsEssential = true,
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HttpOnly = false,
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Secure = false,
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};
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await next();
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|
});
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app.UseMiddleware<ErrorHandlingMiddleware>();
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app.UseCors("AllowSpecificOrigin");
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app.UseAuthentication();
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app.UseAuthorization();
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|
app.Run();
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||||||
|
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||||||
|
#pragma warning restore SKEXP0010 // Type is for evaluation purposes only and is subject to change or removal in future updates. Suppress this diagnostic to proceed.
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