Пробуем новую функцию индексации

local_knowledge_base.py

@@ -146,36 +146,76 @@ class LocalKnowledgeBase:
         print(f"\n📁 Загружено файлов: {files_processed}")
         print(f"📄 Всего документов до сплиттинга: {len(all_documents)}")
 
-        # Для C++ файлов используем кастомный сплиттер
+        # Для C++ файлов используем РАЗНЫЕ стратегии для .cpp и .h/.hpp
-        cpp_files_docs = [d for d in all_documents if d.metadata.get("file_ext") in [".cpp", ".hpp", ".h", ".cc"]]
+        cpp_source_docs = [d for d in all_documents if d.metadata.get("file_ext") in [".cpp", ".cc"]]
+        cpp_header_docs = [d for d in all_documents if d.metadata.get("file_ext") in [".hpp", ".h"]]
         other_docs = [d for d in all_documents if d.metadata.get("file_ext") not in [".cpp", ".hpp", ".h", ".cc"]]
         
         chunks = []
         
-        # Сплиттим C++ с кастомными разделителями
+        # === .cpp файлы: приоритетные, сохраняем контекст ===
-        if cpp_files_docs:
+        if cpp_source_docs:
-            print("\n🔧 Сплиттинг C++ файлов...")
+            print("\n🔧 Сплиттинг .cpp файлов (приоритетные)...")
-            cpp_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
+            cpp_source_separators = [
-                separators=cpp_separators,
+                # Только логические блоки - функции, классы, namespaces
-                chunk_size=800,       # Увеличил для C++
+                "\nclass ",
-                chunk_overlap=150,    # Больше overlap для контекста
+                "\nstruct ",
+                "\nnamespace ",
+                "\nvoid ", "\nint ", "\nfloat ", "\ndouble ", "\nbool ", "\nauto ",
+                "\ntemplate<",
+                "\nconst ", "\nstatic ", "\nexplicit ",
+            ]
+            cpp_source_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
+                separators=cpp_source_separators,
+                chunk_size=1500,       # Увеличили для сохранения контекста
+                chunk_overlap=200,     # Больше overlap
                 length_function=len,
-                keep_separator=True,  # Сохраняем разделители
+                keep_separator=True,
             )
-            cpp_chunks = cpp_splitter.split_documents(cpp_files_docs)
+            source_chunks = cpp_source_splitter.split_documents(cpp_source_docs)
-            chunks.extend(cpp_chunks)
+            # Добавляем приоритет в метаданные
-            print(f"   C++ чанков: {len(cpp_chunks)}")
+            for chunk in source_chunks:
+                chunk.metadata["priority"] = 1  # Высший приоритет
+            chunks.extend(source_chunks)
+            print(f"   .cpp чанков: {len(source_chunks)}")
+        
+        # === .h/.hpp файлы: менее агрессивный сплиттинг ===
+        if cpp_header_docs:
+            print("\n🔧 Сплиттинг header файлов...")
+            cpp_header_separators = [
+                # Только большие логические блоки
+                "\nclass ",
+                "\nstruct ",
+                "\nnamespace ",
+                "\ntemplate<",
+                "\npublic:", "\nprivate:", "\nprotected:",
+                "\nvirtual ",
+            ]
+            cpp_header_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
+                separators=cpp_header_separators,
+                chunk_size=1200,
+                chunk_overlap=150,
+                length_function=len,
+                keep_separator=True,
+            )
+            header_chunks = cpp_header_splitter.split_documents(cpp_header_docs)
+            # Добавляем пониженный приоритет
+            for chunk in header_chunks:
+                chunk.metadata["priority"] = 2  # Низший приоритет
+            chunks.extend(header_chunks)
+            print(f"   Header чанков: {len(header_chunks)}")
         
         # Для остальных файлов - стандартный сплиттер
         if other_docs:
             print("\n📄 Сплиттинг остальных файлов...")
-            text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language(
+            text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
-                language=Language.CPP,
+                chunk_size=1000,
-                chunk_size=500,
                 chunk_overlap=100,
                 length_function=len
             )
             other_chunks = text_splitter.split_documents(other_docs)
+            for chunk in other_chunks:
+                chunk.metadata["priority"] = 3
             chunks.extend(other_chunks)
             print(f"   Остальных чанков: {len(other_chunks)}")
 
@@ -213,7 +253,8 @@ class LocalKnowledgeBase:
                     "text": doc.page_content,
                     "source": doc.metadata.get("source", "unknown"),
                     "page": doc.metadata.get("page", 0),
-                    "file_type": "cpp",
+                    "file_type": doc.metadata.get("file_ext", ""),
+                    "priority": doc.metadata.get("priority", 3),  # Добавить
                     "function_name": function_name,  # ✅ Добавил
                     "class_name": func_match.group(1) if func_match else None,  # ✅ Добавил
                     "line_start": doc.metadata.get("line", 0),  # Если есть в метаданных
@@ -254,13 +295,20 @@ class LocalKnowledgeBase:
         # Форматируем результаты
         results = []
         for hit in search_result.points:
-            results.append(
+            # Добавляем "штраф" для header-файлов
-                {
+            score = hit.score
+            if hit.payload.get("file_ext") in [".h", ".hpp"]:
+                score *= 0.7  # Снижаем приоритет на 30%
+            
+            results.append({
                 "text": hit.payload["text"],
-                    "score": hit.score,
+                "score": score,
                 "source": hit.payload.get("source", "unknown"),
-                }
+                "file_ext": hit.payload.get("file_ext", ""),
-            )
+            })
         
-        return results
+        # Пересортируем по новому score
+        results.sort(key=lambda x: x["score"], reverse=True)
+        
+        return results[:top_k]