Обновленная функция индексации

local_knowledge_base.py

@@ -77,7 +77,34 @@ class LocalKnowledgeBase:
             print(f"Создана коллекция {self.collection_name}")
 
     def load_documents(self, directory_path: str):
-        """Загрузка документов из директории (рекурсивно)"""
+        # Кастомные разделители для C++ - в порядке приоритета
+        cpp_separators = [
+            # Конец блока - самый важный разделитель
+            "\n}",
+            # Конец statement
+            ";",
+            # Объявления - должны быть отдельными чанками
+            "\nclass ",
+            "\nstruct ",
+            "\nenum ",
+            "\nnamespace ",
+            "\ntemplate<",
+            "\npublic:",
+            "\nprivate:",
+            "\nprotected:",
+            "\nvirtual ",
+            "\noverride ",
+            # Функции
+            "\nvoid ", "\nint ", "\nfloat ", "\ndouble ", "\nbool ", "\nauto ", "\nstd::",
+            "\nconst ", "\nstatic ", "\nexplicit ",
+            # Комментарии - тоже разделитель
+            "\n//",
+            "\n/*",
+            "\n*",
+            # Перенос строки
+            "\n",
+        ]
+        
         loaders = {
             ".pdf": PyPDFLoader,
             ".txt": lambda path: TextLoader(path, encoding="utf-8"),
@@ -89,6 +116,7 @@ class LocalKnowledgeBase:
         }
 
         all_documents = []
+        files_processed = 0
 
         # Рекурсивный обход с фильтрацией папок
         for root, dirs, files in os.walk(directory_path):
@@ -102,21 +130,56 @@ class LocalKnowledgeBase:
                     try:
                         loader = loaders[ext](full_path)
                         documents = loader.load()
-                        all_documents.extend(documents)
-                        print(f"Загружен {file_path}: {len(documents)} документов")
-                    except Exception as e:
-                        print(f"Ошибка загрузки {file_path}: {e}")
                         
-        # Разбиваем на чанки
+                        # Добавляем метаданные о пути к файлу
+                        for doc in documents:
+                            doc.metadata["source"] = full_path
+                            doc.metadata["file_name"] = file_path
+                            doc.metadata["file_ext"] = ext
+                        
+                        all_documents.extend(documents)
+                        files_processed += 1
+                        print(f"✓ Загружен {file_path}")
+                    except Exception as e:
+                        print(f"✗ Ошибка загрузки {file_path}: {e}")
+
+        print(f"\n📁 Загружено файлов: {files_processed}")
+        print(f"📄 Всего документов до сплиттинга: {len(all_documents)}")
+
+        # Для C++ файлов используем кастомный сплиттер
+        cpp_files_docs = [d for d in all_documents if d.metadata.get("file_ext") in [".cpp", ".hpp", ".h", ".cc"]]
+        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
+        if cpp_files_docs:
+            print("\n🔧 Сплиттинг C++ файлов...")
+            cpp_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
+                separators=cpp_separators,
+                chunk_size=800,       # Увеличил для C++
+                chunk_overlap=150,    # Больше overlap для контекста
+                length_function=len,
+                keep_separator=True,  # Сохраняем разделители
+            )
+            cpp_chunks = cpp_splitter.split_documents(cpp_files_docs)
+            chunks.extend(cpp_chunks)
+            print(f"   C++ чанков: {len(cpp_chunks)}")
+        
+        # Для остальных файлов - стандартный сплиттер
+        if other_docs:
+            print("\n📄 Сплиттинг остальных файлов...")
             text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language(
                 language=Language.CPP,
                 chunk_size=500,
                 chunk_overlap=100,
                 length_function=len
             )
+            other_chunks = text_splitter.split_documents(other_docs)
+            chunks.extend(other_chunks)
+            print(f"   Остальных чанков: {len(other_chunks)}")
 
-        chunks = text_splitter.split_documents(all_documents)
+        print(f"\n📊 Всего чанков после сплиттинга: {len(chunks)}")
-        print(f"Всего чанков: {len(chunks)}")
 
         # Создаем эмбеддинги и сохраняем в Qdrant
         self._index_documents(chunks)