new normalizing + max chars 3000 max rows =15

config.py

@@ -53,7 +53,7 @@ CHUNK_SIZE = 1500
 CHUNK_OVERLAP = 128
 
 MAX_CHARS_TABLE = 3000
-MAX_ROWS_TABLE = 15
+MAX_ROWS_TABLE = 10
 
 CUSTOM_PROMPT = """
 Вы являетесь высокоспециализированным Ассистентом для анализа нормативных документов (AIEXP). Ваша цель - предоставлять точные, корректные и контекстно релевантные ответы исключительно на основе предоставленного контекста из нормативной документации.

index_retriever.py

@@ -77,7 +77,7 @@ def create_query_engine(vector_index):
         vector_retriever = VectorIndexRetriever(
             index=vector_index, 
             similarity_top_k=100,
-            similarity_cutoff=0.55
+            similarity_cutoff=0.45
         )
         
         hybrid_retriever = QueryFusionRetriever(

utils.py

@@ -9,6 +9,7 @@ import time
 from index_retriever import rerank_nodes
 from my_logging import log_message
 from config import PROMPT_SIMPLE_POISK
+import re
 
 def get_llm_model(model_name):
     try:
@@ -173,17 +174,8 @@ def deduplicate_nodes(nodes):
     return unique_nodes
 
 def normalize_query(query):
-    """Normalize query to match stored format"""
-    import re
-    # Replace Cyrillic connection types with Latin
-    query = query.replace('С-', 'C-').replace('с-', 'c-')
-    query = query.replace('У-', 'U-').replace('у-', 'u-')
-    query = query.replace('Т-', 'T-').replace('т-', 't-')
-    query = query.replace('С', 'C').replace('с', 'C')
-    query = query.replace('У', 'U').replace('у', 'U')
-    query = query.replace('Т', 'T').replace('т', 'T')
-    query = query.replace('-', '')
-    
+    pattern = r'([СсТтУу])-?(\d+)'
+    query = re.sub(pattern, lambda m: f"{m.group(1).upper().translate(str.maketrans('СТУ', 'CTU'))}{m.group(2)}", query)
     return query