Заливка корпуса была чёрным ящиком: у источника только last_status
(idle/running/done/error), без «сколько из скольки», без причины падения и без
способа остановить начатое. Теперь каждый запуск создаёт строку parse_runs,
куда воркер раз в ~2с пишет стадию, счётчики и журнал событий.
Админка:
- шкала загрузки у каждого источника (0→50% выборка, 50→100% индексация),
раскрытая строка — журнал прогона по шагам с таймингами;
- «Запустить всё» / «Остановить всё» и остановка по одному источнику
(кооперативная отмена: воркер останавливается сам, не рвя запись в базу);
- пакетное добавление источников (тип + список тем), тип pmc в форме;
- загрузка PDF/DOCX/TXT прямо в базу сравнения (index.ingest_upload);
- страница «Отладка»: воркеры Celery и их текущие таски, очереди RabbitMQ,
покрытие корпуса эмбеддингами, зависшие и упавшие прогоны, конфиг бэкендов.
Защита от краш-лупа по consumer_timeout RabbitMQ (docs/DR-HA.md §6), без неё
массовый запуск 170+ источников гарантированно ронял воркер:
- PARSER_TIME_BUDGET_S (1500с) — прогон закругляется сам и помечается partial;
- worker_prefetch_multiplier=1 — таймаут считается от ДОСТАВКИ сообщения, и с
дефолтным префетчем очередь долгих run_parser убивала канал на задачах,
которые ещё не начинались.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Критично: L1/L2/L3 сравнивали фрагменты со ВСЕЙ базой documents, включая
source=user_submission — работы, которые auto_approve_submission сам же
затаскивал в корпус после проверки. Итог: студент, перепроверивший тот
же файл дважды, получал 100% "точное совпадение" по всем фрагментам —
против собственной же более ранней загрузки.
Фикс: все три уровня исключают source=user_submission из кандидатов на
совпадение. AUTO_APPROVE_SUBMISSIONS выключен по умолчанию — раньше рос
корпус для будущего сравнения, но без защиты от self/cross-match это
опаснее, чем полезно.
add_document слал index.enrich_full_text для КАЖДОГО документа с url,
даже когда full_text уже пришёл от парсера (у КиберЛенинки — OCR-фрагмент
прямо в ответе поиска). Страница статьи там HTML, не PDF — enrich
гарантированно ничего не находит, только тратит запрос впустую. При
массовой заливке (десятки источников параллельно) это давало шквал
запросов к чужому сайту и 503 в ответ — саму заливку не ломало, но
съедало время и нагружало источник без всякой пользы.
Живой репорт: юзер получил "Превышен месячный лимит проверок (тариф 'free'):
1/1" сразу после ЕДИНСТВЕННОЙ попытки — а та попытка провалилась ещё на
"файл не является PDF" (см. предыдущий коммит df2dfcc). Причина: API списывает
месячную квоту plagiarism синхронно при ЗАГРУЗКЕ файла (check_and_increment_
limit в documents.py), ДО того как воркер вообще попытается его распарсить —
реальной проверки не было, а квота уже списана навсегда (сброс только в
следующем месяце). У free-тарифа лимит 1/мес — то есть один неверный формат
файла сжигал единственную попытку целиком.
Плюс сопутствующая неэффективность: extract_and_check ретраил (3 попытки,
60с задержка) даже детерминированные ошибки формата — на 2-й и 3-й попытке
результат будет тем же, ретрай только откладывает финальный фидбек юзеру
на пару минут без всякого смысла.
Фикс:
- ValueError (битый файл/пустой текст) теперь ловится ДО общего Exception:
без ретрая (не поможет), с возвратом квоты (реальной проверки не было).
- db.refund_plagiarism_quota(): декремент того же Redis-ключа
rl:{user_id}:plagiarism:{YYYY-MM}, что инкрементит api/rate_limiter.py —
тот же формат ключа, декремент виден мгновенно и там, и там (общий Redis).
- Транзиентные ошибки (сеть/MinIO/БД) — поведение прежнее (ретрай, без
возврата квоты, т.к. задача может ещё успешно завершиться).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Живой репорт: проверка плагиата упала с "Не удалось открыть PDF: code=7: no
objects found" — сырая внутренняя ошибка MuPDF. Разобрал файл из MinIO: это
HTML-страница (веб-интерфейс роутера D-Link DAP-400P), сохранённая с
расширением .pdf — 2049 байт, не PDF вообще. Система корректно отказалась
парсить мусор (это не баг пайплайна — реальный битый/не-PDF файл юзера), но
сообщение об ошибке было нечитаемым.
extract_text_from_pdf теперь проверяет magic-байты (%PDF-) ДО попытки
fitz.open() и даёт понятное "Файл повреждён или не является PDF-документом"
для этого частого случая; для настоящих PDF с внутренней порчей — прежнее
поведение (сырая ошибка MuPDF как detail, для диагностики).
4 юнит-теста (валидный PDF, HTML под видом PDF, пустые байты, битый заголовок
PDF). Тестов всего: 122 (было 118).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Ответ на "неужели больше нет" / "мы ведь можем это исправить": закрывает
две дыры относительно Антиплагиат.ру/Turnitin, о которых договорились.
1. Различение цитаты и голого плагиата (app.scoring.is_cited, worker-gpu):
эвристика — фрагмент считается процитированным, если обрамлён кавычками
(«…», "…") либо сразу за ним (в пределах ~150 симв.) идёт скобочная ссылка
с годом: [Иванов, 2023], (Smith, 2020) — совпадает и с нашим же форматом
ГОСТ 7.0.5. aggregate_results теперь принимает full_text, размечает
match["cited"] и считает uncited_similarity (доля БЕЗ похожих на цитаты —
ближе к тому, что коммерческие системы называют "% некорректных
заимствований") отдельно от overall_similarity (как было, для совместимости).
Фронтенд: бейдж "Цитата" на совпадении + строка с разбивкой в отчёте
(аддитивные опциональные поля в типах — старые задачи не ломаются).
2. Автопополнение корпуса проверенными работами (как у коммерческих систем —
так ловится списывание у предыдущих потоков). Раньше загруженная на проверку
работа складывалась в StagedWork и ждала РУЧНОГО одобрения админом — де-факто
не пополняла базу для сравнения. Теперь index.auto_approve_submission
(диспатчится из gpu.check_plagiarism ПОСЛЕ сохранения результата — чтобы
работа не сматчилась сама с собой) добавляет её в documents автоматически,
под настройкой AUTO_APPROVE_SUBMISSIONS (default True). Ручное
approve/reject в админке остаётся рабочим (идемпотентно — auto-approve
пропускает уже не-pending записи), пригодится при AUTO_APPROVE=False.
Конвертация StagedWork→doc_data вынесена в чистый app/staging.py (без
Celery/SQLAlchemy/MinIO) — тестируется изолированно, идентична ручному
пути в admin.py (POST /admin/staging/{id}/approve).
Тестов добавлено 16 (scoring 8→18, новый staging.py — 6). Оба mypy-гейта
расширены (scoring.py, staging.py). Тестов всего: 112 (было 82 в последнем
подсчёте README — таблица давно отставала, заодно поправил на актуальные цифры
по всем сервисам, включая забытый в прошлый раз Qdrant).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Отвечает на "неужели больше нет библиотек" — добавлен четвёртый источник.
PMC Open Access Subset (NCBI E-utilities) — крупнейший биомедицинский открытый
архив, бесплатный API без обязательного ключа (NCBI_API_KEY — опционально,
поднимает лимит 3→10 запросов/сек). В отличие от остальных источников отдаёт
РЕАЛЬНЫЙ полный текст статьи (bodyJATS XML) прямо в ответе efetch — 17-53К
символов на статью в проверке вживую, не аннотацию и не 700-символьный OCR-
фрагмент. Никаких новых зависимостей — xml.etree.ElementTree (stdlib) + httpx,
по образцу arxiv.py.
- scripts/parsers/pmc.py: esearch (open access[filter]) → efetch (батчи по 20,
JATS XML) → плоские словари → unified schema. Год-фильтр, свой User-Agent.
- Зарегистрирован в index.run_parser (services/worker-indexer/app/tasks/index.py)
и в CLI run_parser.py — доступен как source_type="pmc" наравне с остальными.
- 7 юнит-тестов на реальных JATS XML-фрагментах (без сети): извлечение полей,
фильтр contrib-type=author (не editor), пустой/битый XML, батч из 2 статей.
Рассмотрены и НЕ добавлены: Semantic Scholar (общий rate-limit исчерпан без
API-ключа, ключ — самостоятельная регистрация юзера) и CORE.ac.uk (обязателен
ключ). Google Scholar/ResearchGate — намеренно не трогаем, скрейпинг нарушает ToS.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
_split_into_fragments жила в тяжёлой Celery-задаче (celery/sqlalchemy/minio) и
не тестировалась, хотя именно она определяет, ЧТО проверяется на плагиат.
Вынес в чистый app.fragments.split_into_fragments — тестируется изолированно:
- пустой/пробельный текст → [];
- текст короче 20 слов → отбрасывается порогом длины;
- короткий текст → один фрагмент на весь объём, start=0;
- скользящее окно: перекрытие ровно (window-step) слов, хвост==голова соседа;
- start/end — корректные символьные офсеты в исходный текст.
Поведение сохранено 1:1. Добавлен в mypy-гейт. Тестов всего: 66.
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>
- add_document: параллельные воркеры проходили проверку existing и оба
вставляли один ext_id → IntegrityError в логах. Теперь ловим её, откатываем
и возвращаем duplicate — чисто, без шумных ошибок.
- Dockerfile: откат --timeout/--retries (он инвалидировал кэш pip-слоя, а
толку от него при недоступном pypi нет). Устойчивость сборки решать зеркалом
когда появится рабочее.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Корпус набивался с ~8% полного текста — по широким темам мало доступных PDF.
- OpenAlex: параметр open_access_only (is_oa:true), включён по умолчанию для
заливки (INGEST_OPEN_ACCESS_ONLY). A/B: покрытие 20% → 45%.
- arXiv: url теперь прямая ссылка на PDF (был на HTML-страницу аннотации),
теперь enrich_full_text реально качает текст (у arXiv PDF почти у 100%).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Раньше LSH-индекс жил in-memory в процессе воркера: терялся при рестарте и
не шарился между воркерами — уровень 2 в проде фактически не работал.
Теперь индекс хранится в общем Redis (тот же REDIS_URL) через нативный
storage_config datasketch:
- переживает рестарт, общий для всех воркеров-индексеров;
- все ключи под префиксом antiplag_lsh — изолированы от кэша/rate-limits и
чужих данных в общей БД; никаких FLUSH (и ACL-юзер их не умеет);
- add_to_lsh теперь upsert (remove+insert) — full-text версия документа
корректно заменяет провизорную по аннотации (был латентный баг: skip-on-
duplicate оставлял абстрактную версию);
- graceful-фолбэк в in-memory, если Redis недоступен, чтобы воркер не падал.
Проверено на боевом Redis через изолированный тестовый префикс: query
находит похожие, все ключи в неймспейсе, точечная чистка вернула БД к
исходному состоянию (чужие данные не затронуты).
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>
Раньше корпус состоял только из метаданных: парсеры отдают full_text=None,
fingerprints/эмбеддинги считались из аннотаций, MinIO статьями не наполнялся
вовсе. Проверка плагиата шла против абстрактов, а не тел статей.
Добавлено:
- app/fulltext.py: best-effort скачивание PDF по url источника (стрим с
лимитом размера, детект PDF по content-type/magic), извлечение текста
через PyMuPDF.
- index.enrich_full_text: новая задача — качает полный текст, кладёт в MinIO
(documents/corpus/{id}.txt), пересчитывает fingerprints по полному тексту,
обновляет MinHash. Диспатчится из add_document при FETCH_FULL_TEXT=true.
- openalex: предпочитаем прямую ссылку на PDF (best_oa_location.pdf_url)
вместо лендинга — покрытие full-text выросло с 17% до 33% на выборке.
- run_parser батчит эмбеддинги (EMBED_BATCH_SIZE) вместо диспатча по одному
документу: worker-gpu кодирует пачку разом и реже переписывает FAISS-индекс.
Покрытие ~33% (прямые OA-PDF: arxiv/usenix/springer/techscience и т.п.);
для остального остаётся фолбэк на аннотацию. Управляется FETCH_FULL_TEXT.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
