Редактировать kb_service.py

rag/services/kb_service.py

@@ -166,16 +166,7 @@ class KBService:
         update_if_exists: bool = True
     ) -> Tuple[int, int]:
         """
-        Индексирует документ в базу знаний с транзакционностью и атомарным обновлением:
-        1. Если документ уже существует в комнате и update_if_exists=True,
-           запоминаем старый doc_id, но НЕ удаляем его сразу.
-        2. Создаём новую запись с indexed=False и новым doc_id.
-        3. Разбиваем на чанки, получаем эмбеддинги, загружаем в Qdrant.
-        4. Если успешно – обновляем indexed=True у новой записи.
-        5. Удаляем старый документ (если он был) из Qdrant и PostgreSQL.
-        6. При ошибке – оставляем старый документ нетронутым, новую запись удаляем (или оставляем с indexed=False для диагностики).
-
-        Это гарантирует, что в любой момент времени либо старая версия доступна, либо новая.
+        Индексирует документ в базу знаний с сохранением исходного текста в БД.
         """
         source_name = title if title else file_name
         doc_meta = metadata or {}
@@ -184,7 +175,7 @@ class KBService:
 
         old_doc_id = None
 
-        # ---- 1. Поиск существующего документа в комнате (если нужно обновление) ----
+        # ---- 1. Поиск существующего документа в комнате ----
         if update_if_exists and room_jid and not is_global:
             existing = await self.db.find_document_by_name_and_room(source_name, room_jid)
             if existing:
@@ -195,7 +186,7 @@ class KBService:
                     return old_doc_id, 0
                 logger.info(f"Обновление документа {source_name} в комнате {room_jid}: старая версия doc_id={old_doc_id}")
 
-        # ---- 2. Создание НОВОЙ записи в PostgreSQL с indexed=False ----
+        # ---- 2. Создание НОВОЙ записи в PostgreSQL с indexed=False и сохранением текста ----
         new_doc_id = await self.db.add_document(
             source_name=source_name,
             owner_jid=user_jid,
@@ -204,7 +195,8 @@ class KBService:
             metadata=doc_meta,
             room_jid=room_jid,
             file_hash=file_hash,
-            indexed=False   # начальное состояние – не проиндексирован
+            indexed=False,
+            file_text=file_text   # <-- сохраняем исходный текст
         )
         logger.info(f"Создана новая запись документа doc_id={new_doc_id} для {source_name}")
 
@@ -231,7 +223,7 @@ class KBService:
 
         sparse_vectors = await self.embedding.embed_sparse_batch(chunks)
 
-        # ---- 5. Сохранение чанков в Qdrant (обёрнуто в to_thread) ----
+        # ---- 5. Сохранение чанков в Qdrant ----
         chunk_count = 0
         success = True
         try:
@@ -269,7 +261,6 @@ class KBService:
         # ---- 6. Если успешно – обновляем флаг indexed у НОВОЙ записи ----
         if success and chunk_count > 0:
             await self.db.update_document_indexed(new_doc_id, True)
-            # Для личных документов предоставляем доступ владельцу
             if not is_global and not room_jid:
                 await self.db.add_access(new_doc_id, user_jid)
             logger.info(f"Новый документ {source_name} (doc_id={new_doc_id}) проиндексирован, чанков: {chunk_count}")
@@ -277,15 +268,11 @@ class KBService:
             # ---- 7. Удаляем СТАРЫЙ документ (если был) ----
             if old_doc_id is not None:
                 logger.info(f"Удаление старой версии документа doc_id={old_doc_id}")
-                # Удаление из Qdrant
                 await asyncio.to_thread(self.qdrant.delete_by_doc_id, old_doc_id)
-                # Удаление из PostgreSQL (включая права доступа)
                 await self.db.delete_documents_by_ids([old_doc_id])
                 logger.info(f"Старая версия doc_id={old_doc_id} удалена")
         else:
-            # Не удалось загрузить все чанки – оставляем новую запись с indexed=False для диагностики
             logger.error(f"Документ {source_name} (doc_id={new_doc_id}) не проиндексирован (чанков: {chunk_count})")
-            # Старый документ (если был) остаётся нетронутым
 
         return new_doc_id, chunk_count