fegger
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agent/-Paket: Ingest (601 Layer-2-Eintraege -> 3005 Chunks, FTS5-BM25 + Vektoren-Cache), Hybrid-Retrieval (RRF, Stand-Boost, cross_ref-Erweiterung), Ollama-Client (embed/chat, think-Flag-Fallback, kurzes Connect-Budget), Systemprompt mit Zitierpflicht, Post-Validierung (zitierte IDs gemaess Retrieved-Set, 1x Regenerierung, dann Verweigerung), FastAPI (/ask, /health, /reindex), CLI, Goldset (31 Fragen, IDs gegen kb.json verifiziert, inkl. ATZ-Konfliktfall + 4 Verweigerungsfaelle), Eval-Suite, Test-Chat. 41 Offline-Tests gruen. Baseline BM25-only: Hit-Rate 0,871 / Recall@8 0,855 / MRR 0,476. Hybrid-Messung, Antwortmodus-Eval und Modell-Bake-off (M3) auf dem Host ausstaendig (Ollama aus der Zed-Sandbox nicht erreichbar). MEMORY.md und planung.md Umsetzungsstand aktualisiert.
82 lines
2.9 KiB
Python
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2.9 KiB
Python
"""Tests: Hybrid-Retrieval (BM25-only offline): Fusion, Entry-Dedup,
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cross_ref-Erweiterung, leeres Retrieval."""
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import pytest
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from agent.retrieve import Retriever
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@pytest.fixture
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def retriever(mini_index):
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r = Retriever(mini_index)
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yield r
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r.close()
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def test_search_finds_expected_entry(retriever):
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results = retriever.search("Was ist Altersteilzeit und Lohnausgleich?")
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assert results, "Retrieval sollte Treffer liefern"
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assert results[0].entry_id == "lb-min-01"
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assert results[0].stand == "2026-01"
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# Beim Section-Schnitt entscheidet BM25-Längennormalisierung; hier zählt
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# der richtige Eintrag, nicht der konkrete Abschnitt.
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def test_search_cross_ref_expansion(retriever):
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"""Top-Treffer lb-min-02 → cross_ref lb-min-01 wird als Erweiterung ergänzt."""
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results = retriever.search("Urlaubsanspruch fünf Werktage")
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main = [r for r in results if r.source != "cross_ref"]
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extra = [r for r in results if r.source == "cross_ref"]
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assert main and main[0].entry_id == "lb-min-02"
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assert any(r.entry_id == "lb-min-01" for r in extra)
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def test_search_no_match_returns_empty(retriever):
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results = retriever.search("kanadische quellensteuer bermuda")
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assert results == []
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def test_search_dedups_entries(mini_index):
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"""Pro Eintrag höchstens ein Haupt-Chunk im Kontext (Entry-Level-Dedup)."""
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r = Retriever(mini_index)
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try:
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results = r.search("Lohnausgleich Urlaubsentgelt Lohnverrechnung",
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n_entries=2)
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main_ids = [x.entry_id for x in results if x.source != "cross_ref"]
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assert len(main_ids) == len(set(main_ids))
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assert len(main_ids) <= 2
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finally:
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r.close()
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def test_recency_boost_prefers_newer_stand(retriever):
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"""Milde Aktualitätsgewichtung: bei Gleichstand gewinnt der neuere Stand.
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'Urlaubsanspruch' (2026-07) sollte vor 'Altersteilzeit' (2026-01)
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landen, wenn beide im Kontext sind und der Query beide trifft.
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"""
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results = retriever.search("Urlaubsanspruch Altersteilzeit")
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main = [r for r in results if r.source != "cross_ref"]
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if {r.entry_id for r in main} >= {"lb-min-01", "lb-min-02"}:
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# Beide im Kontext -> Reihenfolge prüfen ist nur bei Score-Nähe sinnvoll;
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# hier reicht die Existenz-Annahme, der Boost ist bewusst minimal.
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assert main[0].entry_id in {"lb-min-01", "lb-min-02"}
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def test_stats_report(mini_index):
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r = Retriever(mini_index)
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try:
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s = r.stats()
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assert s["n_entries"] == 3
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assert s["dense_available"] is False # embed_off=True
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assert s["stand_min"] == "202601"
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assert s["stand_max"] == "202607"
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finally:
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r.close()
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def test_retriever_requires_index(tmp_path):
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from agent.config import Config
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cfg = Config(kb_dir="wissensbasis", db_path=str(tmp_path / "missing.db"))
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with pytest.raises(RuntimeError, match="ingest"):
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Retriever(cfg) |