top_k = 15 + added the logg messages + added section id + text

utils.py

@@ -51,16 +51,9 @@ def format_context_for_llm(nodes):
         doc_id = metadata.get('document_id', 'Неизвестный документ')
         
         section_info = ""
-        if metadata.get('section'):
-            section_info = f"пункт {metadata['section']}"
-        elif metadata.get('paragraph'):
-            section_info = f"пункт {metadata['paragraph']}"
-        elif metadata.get('clause'):
-            section_info = f"пункт {metadata['clause']}"
-        elif metadata.get('item'):
-            section_info = f"пункт {metadata['item']}"
-        elif metadata.get('page'):
-            section_info = f"страница {metadata['page']}"
+        if metadata.get('section_id') and metadata.get('section_text'):
+            section_info = f"пункт {metadata['section_id']} {metadata['section_text']}"
+
         
         if metadata.get('type') == 'table' and metadata.get('table_number'):
             table_num = metadata['table_number']
@@ -93,7 +86,7 @@ def generate_sources_html(nodes, chunks_df=None):
         metadata = node.metadata if hasattr(node, 'metadata') else {}
         doc_type = metadata.get('type', 'text')
         doc_id = metadata.get('document_id', 'unknown')
-        section_id = metadata.get('section_id', '')
+        section_id = metadata.get('section_id', '') + "" + metadata.get("section_text", "")
         
         html += f"<div style='margin-bottom: 15px; padding: 15px; border: 1px solid #4a5568; border-radius: 8px; background-color: #1a202c;'>"
         
@@ -142,20 +135,23 @@ def answer_question(question, query_engine, reranker, current_model, chunks_df=N
         log_message("Извлекаю релевантные узлы")
         retrieved_nodes = query_engine.retriever.retrieve(question)
         log_message(f"Извлечено {len(retrieved_nodes)} узлов")
+        for i in range(min(3, len(retrieved_nodes))):
+            log_message(f"Пример узла {i+1}: {retrieved_nodes[i].text[:200]}...")
         
         log_message("Применяю переранжировку")
-        reranked_nodes = rerank_nodes(question, retrieved_nodes, reranker, top_k=10)
+        reranked_nodes = rerank_nodes(question, retrieved_nodes, reranker, top_k=15)
         
         formatted_context = format_context_for_llm(reranked_nodes)
+        log_message(f"fорматированный контекст для LLM:\n{formatted_context[:500]}...")
         
         enhanced_question = f"""
 Контекст из базы данных:
 {formatted_context}
 
-Вопрос пользователя: {question}
-Ответь на вопрос, используя только предоставленный контекст. Если ответ не найден в контексте, скажи "Информация не найдена в базе данных."""
+Вопрос пользователя: {question}"""
         
         log_message(f"Отправляю запрос в LLM с {len(reranked_nodes)} узлами")
+        log_message(f"Вопрос для LLM:\n{enhanced_question}...")
         response = query_engine.query(enhanced_question)
         
         end_time = time.time()