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ThothII/harness/tht/solved.py
T

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2.5 KiB
Python

"""Coppie domanda->SQL risolte (kind `solved_question`) — memoria attiva, parte B.
Una sessione finalizzata produce UN record nel vectordb: l'embedding e' la domanda
riscritta (content), il metadata porta l'SQL finale e le tabelle promosse. Vive
nella tabella pgvector `memory` con kind dedicato (nessuna DDL server-side); si
consulta nelle fasi F4/F6/F7 con `tht memory solved-search` come materiale di
riferimento (exemplar), NON come decisione da ri-applicare.
Scrittura: SOLO upsert one-row stile D11 (`save_solved_question`). Questi record
non passano MAI da `VectorStore.sync`/`RestVectorWriter.sync`: il passo
delete-stale del sync, ricevendo il solo record corrente, cancellerebbe le coppie
delle altre sessioni. Per lo stesso motivo l'hash di dedup e' calcolato qui
(domanda+SQL) e non dal solo content come fa il sync.
"""
from tht.vectorstore.records import VectorRecord
SOLVED_KIND = "solved_question"
def solved_question_record(
*, session_id: str, question: str, sql: str, tables: list[str]
) -> VectorRecord:
return VectorRecord(
id=f"solved:{session_id}",
kind=SOLVED_KIND,
ref=session_id,
title=question[:120],
content=question,
metadata={
"question": question,
"sql": sql,
"tables": tables,
"session_id": session_id,
},
)
def _solved_hash(record: VectorRecord) -> str:
# La domanda e' l'embedding (content); l'SQL vive solo nel metadata. L'hash
# copre entrambi: un re-finalize che cambia solo l'SQL aggiorna la riga.
from tht.vectorstore.store import content_hash
return content_hash(record.content + "\n" + str(record.metadata.get("sql", "")))
def save_solved_question(record: VectorRecord, *, writer, embedder) -> int:
"""Upsert one-row della coppia domanda->SQL via writer key (stesso pattern di
save_one_memory, spec D11): hash dedup client-side, embedding solo se domanda
o SQL sono cambiati. `writer` e' un VectorRestClient (writer key). Ritorna il
numero di righe upsertate (0 = invariata)."""
from tht.vectorstore.rest_writer import pack_metadata
new_hash = _solved_hash(record)
existing = writer.existing_hashes("memory", [SOLVED_KIND])
if existing.get(record.id) == new_hash:
return 0
embedding = embedder.embed_documents([record.content])[0]
return writer.upsert_records("memory", [{
"record_key": record.id,
"kind": record.kind,
"content_hash": new_hash,
"metadata": pack_metadata(record),
"embedding": embedding,
}])