Files
anti-plagiarism/services/worker-indexer/app/config.py
jze9 26de1b9de1
All checks were successful
Deploy / deploy (push) Successful in 2m28s
Deploy / test (push) Successful in 2m49s
refactor(ops): массовая заливка — в общий конвейер вместо отдельных скриптов
Заливку Википедии и PMC я сделал отдельными скриптами мимо существующей
инфраструктуры: запуск руками через ssh, состояние в файле в /tmp, никакой
видимости. Результат предсказуем — за неделю обе умерли молча (обрыв базы на
20 008 статьях из 2 млн и таймаут сети на 85 тыс. из 100 тыс.), прогресс
потерялся, а узнали мы об этом через неделю. При том что рядом лежит готовый
механизм: parse_sources, прогоны со шкалой, журнал, кнопки, ретраи Celery.

Теперь это обычные типы источника — wikipedia_ru и pmc_bulk:

- заводятся и запускаются из админки, как OpenAlex или КиберЛенинка;
- показывают ту же шкалу, журнал и кнопку остановки;
- падение воркера больше не теряет прогресс: позиция продолжения хранится в
  parse_sources.resume_token (номер статьи в дампе / токен страницы бакета),
  повторный запуск берёт следующую порцию;
- укладываются в бюджет времени таска — заливка идёт порциями, а не одним
  многосуточным процессом.

Чего не хватало конвейеру для миллионов и что добавлено:
- парсеры отдают генератор, а не список: 2 млн статей в память не влезают;
- app/bulk_writer.py — запись пачками через COPY (21 тыс. строк/с против
  6.7 тыс. построчно) с переподключением к базе при обрыве;
- эмбеддинги при массовой заливке не диспатчатся: они на порядок медленнее и
  стали бы узким местом, вектора досчитываются отдельно (reembed_missing.py).

scripts/ops/bulk_ingest_*.py удалены — их работу делает конвейер.

Проверено на проде: оба парсера отдают документы, прогон через run_parser
завершается штатно, позиция продолжения сдвигается (300 → 600), повторный
запуск продолжает с неё.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-05 20:32:53 +05:00

98 lines
5.6 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
"""Конфигурация индексер-воркера."""
from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict
class Settings(BaseSettings):
"""Настройки индексер-воркера."""
model_config = SettingsConfigDict(
env_file=".env",
env_file_encoding="utf-8",
case_sensitive=False,
extra="ignore",
)
# PostgreSQL
POSTGRES_HOST: str = "postgres"
POSTGRES_PORT: int = 5432
POSTGRES_DB: str = "antiplagiator"
POSTGRES_USER: str = "antiplagiator"
POSTGRES_PASSWORD: str = "changeme"
# Redis
REDIS_URL: str = "redis://redis:6379/0"
# RabbitMQ
RABBITMQ_URL: str = "amqp://guest:guest@rabbitmq:5672/"
# MinIO
MINIO_ENDPOINT: str = "minio:9000"
MINIO_ACCESS_KEY: str = "minioadmin"
MINIO_SECRET_KEY: str = "changeme"
MINIO_BUCKET_DOCS: str = "documents"
MINIO_BUCKET_STAGING: str = "staging"
# Elasticsearch
ELASTICSEARCH_URL: str = "http://elasticsearch:9200"
# Настройки обработки текста
FRAGMENT_WINDOW_WORDS: int = 200 # Размер окна для фрагментов
FRAGMENT_OVERLAP_WORDS: int = 50 # Перекрытие фрагментов
# Максимум хэшей Winnowing на документ. Winnowing рассчитан на ПОЛНОЕ
# хранение отпечатков: обрезка теряет гарантию, что скопированный фрагмент
# разделит отпечатки с источником (при 500 хранилось ~14% отпечатков статьи,
# и локализованный поиск фрагментов почти не срабатывал). Держим высоким;
# цена — размер таблицы fingerprints (~3-4К строк на статью).
MAX_FINGERPRINTS_PER_DOC: int = 20000
# Порог уровня 1: % отпечатков фрагмента, найденных в источнике, чтобы
# пометить фрагмент как скопированный
EXACT_FRAGMENT_THRESHOLD: float = 40.0
# Скачивание полного текста статей (PDF по URL источника)
FETCH_FULL_TEXT: bool = False # Включить обогащение полным текстом при заливке корпуса
# Лить из OpenAlex только open-access работы (is_oa:true) — резко повышает
# долю статей с доступным PDF (покрытие full-text ~8% → ~70-80%)
INGEST_OPEN_ACCESS_ONLY: bool = True
FULL_TEXT_TIMEOUT: float = 30.0 # Таймаут скачивания одного документа, сек
FULL_TEXT_MAX_BYTES: int = 30 * 1024 * 1024 # Лимит размера скачиваемого файла (30 МБ)
FULL_TEXT_MIN_CHARS: int = 500 # Минимум символов, иначе считаем извлечение неудачным
EMBED_BATCH_SIZE: int = 64 # Размер пачки документов для диспатча эмбеддингов
# Сколько документов массового источника пишется одной транзакцией.
# Больше — меньше накладных расходов, но длиннее транзакция: 500 статей по
# 2000 отпечатков это миллион строк за раз, и на таком объёме соединение
# обрывалось. 150 — компромисс, проверенный на заливке Википедии.
BULK_WRITE_BATCH: int = 150
# Бюджет времени одного прогона index.run_parser. RabbitMQ рвёт канал
# consumer'а, не сделавшего ack за consumer_timeout (по умолчанию 1800с):
# воркер падает, сообщение передоставляется, таск начинается заново —
# бесконечный краш-луп (docs/DR-HA.md §6). Прогон закругляется раньше и
# честно помечается partial: остаток дозаливается повторным запуском.
PARSER_TIME_BUDGET_S: float = 1500.0
# Автоматически добавлять проверенные работы студентов в базу для сравнения
# (как в коммерческих системах — Антиплагиат.ру/Turnitin ловят списывание у
# предыдущих потоков именно так). Выключено по умолчанию: без ручной
# модерации студент, перепроверивший тот же файл дважды, получал 100%
# "плагиата" — против собственной же более ранней загрузки. L1/L2/L3 теперь
# и так исключают source=user_submission из сравнения, так что включать это
# обратно есть смысл только вместе с реальной защитой от self/cross-match.
AUTO_APPROVE_SUBMISSIONS: bool = False
# App
ENVIRONMENT: str = "development"
DEBUG: bool = False
@property
def database_url_sync(self) -> str:
"""Синхронный URL для SQLAlchemy."""
return (
f"postgresql+psycopg2://{self.POSTGRES_USER}:{self.POSTGRES_PASSWORD}"
f"@{self.POSTGRES_HOST}:{self.POSTGRES_PORT}/{self.POSTGRES_DB}"
)
settings = Settings()