FAISS-индекс — файловый синглтон в RAM одного воркера (save на каждую запись,
без блокировок, без HA, не горизонтален). Добавлен альтернативный бэкенд Qdrant
с тем же classmethod-интерфейсом, выбор через VECTOR_BACKEND — аддитивно и
безопасно: дефолт остаётся faiss, ничего не ломается, пока не переключат.
- app/qdrant_manager.py — search/add_vectors/save(no-op)/total_vectors поверх
qdrant-client (коллекция Cosine, id точки = doc_id, upsert идемпотентен);
- app/vector_store.py — get_backend() по настройке; задачи search/plagiarism
переведены на него (больше не импортируют FAISSManager напрямую);
- app/migrate_faiss_to_qdrant.py — перелив существующих векторов (reconstruct
из IndexIDMap2 → upsert), идемпотентно;
- docker-compose.prod.yml — сервис qdrant под профилем `qdrant` (по умолчанию не
поднимается, ресурсов не ест) + volume; README — раздел про переключение.
Тесты (9) гоняют QdrantManager против ВСТРОЕННОГО Qdrant (qdrant-client :memory:,
не моки) + диспетчеризацию бэкенда. Всего тестов: 82 (indexer 24, gost 24, gpu 34).
Плюсы Qdrant активируются только после явного переключения + миграции.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Итоговый процент схожести (тот, что видит студент) и дедупликация совпадений
жили внутри Celery-задачи check_plagiarism и не тестировались. Вынес в чистую
функцию app.scoring.aggregate_results (без Celery/БД/сети) — правильная «высота»
(доменная логика отдельно от оркестрации) и теперь покрыто тестами:
- процент = доля УНИКАЛЬНЫХ помеченных позиций от всех фрагментов;
- одна позиция с несколькими источниками считается один раз (не раздувает %);
- точный дубль (source_title:pos) дедуплицируется;
- деление на ноль фрагментов; кап на 100%; округление до 2 знаков; by_method.
Поведение сохранено 1:1 (лог задачи переведён на result[...]). scoring.py добавлен
в mypy-гейт. Тестов всего: 61 (indexer 19, gost 17, gpu 25).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Второй CI-гейт после тестов: ruff как статический анализатор всего Python-кода
(services + scripts). Раньше ни линта, ни проверки типов в CI не было вовсе.
Конфиг ruff.toml: правила E/F/W/I/UP/B/SIM/C4, line-length 100. Осознанно
выключены E501 (длину держит форматтер; длинные RU-комментарии — норма),
B008 (Depends()/Query() в дефолтах — идиома FastAPI, не баг) и UP042
((str, Enum)→StrEnum меняет __str__/сериализацию — не трогаем).
Починено под ноль находок:
- B904 (11): raise ... from exc / from None — читаемые цепочки исключений в
Celery-ретраях и HTTPException, ошибки обработки не маскируют исходные.
- SIM105 (5): try/except/pass → contextlib.suppress (faiss remove_ids, lsh.remove,
сброс кэша, ws-disconnect, парс года).
- C416/SIM108/B905/F841/UP035/UP017/F401/I001: dict(rows), тернарник, zip strict,
мёртвая переменная, устаревшие импорты, timezone.utc→UTC, чистка/сортировка.
Обвязка: scripts/run_lint.sh (ruff в изолированном python:3.11-slim), шаг «Линт»
в job test перед юнит-тестами (падаем раньше). make lint / make lint-fix.
Все 41 юнит-тест по-прежнему зелёные, изменённые файлы компилируются.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
_reverse_map был identity-map (faiss_id == doc_id для IndexIDMap2) —
использовался только как doc.faiss_id = _reverse_map[doc_id], т.е. = doc_id.
Убрал поле, метод _rebuild_reverse_map и его обслуживание в 5 местах;
_use_gpu нигде не читался. -30 строк, функционал тот же.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Две связанные проблемы, ломавшие качество детекции:
1. Уровень 1 (Winnowing) репортил весь документ одним совпадением на позиции
0..длина — в отчёте нельзя было понять, ГДЕ плагиат. Теперь winnow'им
каждый фрагмент и находим источник + позицию для каждого, так отчёт
показывает "символы A-B скопированы из источника X".
2. MAX_FINGERPRINTS_PER_DOC=500 обрезал отпечатки статьи (у типичной статьи
их ~3600), причём произвольную выборку. Из-за этого скопированный фрагмент
почти не разделял отпечатки с источником (проверено: хранилось ~14%,
фрагмент находил 17% своих хэшей → не срабатывало). Winnowing рассчитан на
ПОЛНОЕ хранение; поднял лимит до 20000.
Также overall_similarity считается по числу уникальных помеченных позиций,
а не совпадений — фрагмент, совпавший с несколькими источниками, больше не
раздувает процент выше 100.
Проверено end-to-end: документ с дословной вставкой из статьи корпуса →
вставка локализована (chars 1027-2385 = 100%, источник атрибутирован);
чисто оригинальный текст → 0% (нет ложных срабатываний).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
