chat-academia-server/rag.ts

/**
 * Módulo RAG (Retrieval-Augmented Generation)
 * 
 * Este módulo integra a busca por documentos similares com a geração de respostas
 * Ele importa as funções da pasta rag e as adapta para uso na API
 */

// URL da nova API de embeddings
const EMBEDDINGS_API_URL = process.env.EMBEDDINGS_API_URL || 'http://localhost:3402/api/embeddings';
console.log(`[API::rag.ts]Usando EMBEDDINGS_API_URL: ${EMBEDDINGS_API_URL}`);

/**
 * Interface para os resultados da busca
 */
interface ResultadoBusca {
  nome: string;
  conteudo: string;
  similaridade: number;
}

/**
 * Interface para o resultado da busca com contexto
 */
interface ResultadoBuscaComContexto {
  contexto: string;
  resultados: ResultadoBusca[];
}

/**
 * Interface para a resposta da API de embeddings
 */
interface ApiEmbeddingsResponse {
  contexto: string;
  resultados: Array<{
    documento: {
      nome: string;
      caminho: string;
      conteudo: string;
      tamanho: number;
      embedding: number[];
    };
    similaridade: number;
  }>;
}

/**
 * Interface para a requisição da API de embeddings
 */
interface ApiEmbeddingsRequest {
  prompt: string;
  topK: number;
  limiarSimilaridade: number;
}



/**
 * Chama a API de embeddings para buscar documentos similares
 */
async function chamarApiEmbeddings(
  prompt: string,
  topK: number = 2,
  limiarSimilaridade: number = 0.3
): Promise<ApiEmbeddingsResponse> {
  console.log('Chamando API de embeddings...');
  try {
    const requestBody: ApiEmbeddingsRequest = {
      prompt,
      topK,
      limiarSimilaridade
    };

    const response = await fetch(EMBEDDINGS_API_URL, {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
      },
      body: JSON.stringify(requestBody)
    });

    if (!response.ok) {
      throw new Error(`API de embeddings retornou status ${response.status}`);
    }

    const data = await response.json() as ApiEmbeddingsResponse;
    return data;
  } catch (erro) {
    console.error('Erro ao chamar API de embeddings:', erro);
    throw new Error('Falha na comunicação com a API de embeddings');
  }
}

/**
 * Busca documentos similares no banco de dados
 * 
 * Esta função é otimizada para uso na API:
 * - Logs menos verbosos (para produção)
 * - Retorna dados simplificados
 * - Usa a nova API de embeddings
 * 
 * @param pergunta - A pergunta do usuário
 * @param topK - Quantos documentos retornar (padrão: 2)
 * @param limiarSimilaridade - Similaridade mínima (padrão: 0.3)
 * @returns Objeto com contexto formatado e array com os documentos mais similares
 */
async function buscarContexto(
  pergunta: string,
  topK: number = 2,
  limiarSimilaridade: number = 0.3
): Promise<ResultadoBuscaComContexto> {
  try {
    // Chama a API de embeddings
    const respostaApi = await chamarApiEmbeddings(pergunta, topK, limiarSimilaridade);

    // Mapeia os resultados para o formato esperado
    const resultados: ResultadoBusca[] = respostaApi.resultados.map(resultado => ({
      nome: resultado.documento.nome,
      conteudo: resultado.documento.conteudo,
      similaridade: resultado.similaridade
    }));

    return {
      contexto: respostaApi.contexto,
      resultados
    };

  } catch (erro) {
    console.error('Erro ao buscar contexto:', erro);
    // Em caso de erro, retorna objeto vazio
    return {
      contexto: '',
      resultados: []
    };
  }
}

/**
 * Monta um prompt enriquecido com contexto RAG
 * 
 * Esta é a função principal que integra tudo:
 * 1. Busca documentos relevantes usando a nova API
 * 2. Retorna o contexto formatado da API
 * 
 * Por que usar a API?
 * - Centraliza a lógica de busca e formatação
 * - Reduz código duplicado
 * - Melhora a manutenibilidade
 * 
 * @param pergunta - A pergunta do usuário
 * @param topK - Quantos documentos usar (padrão: 2)
 * @param limiarSimilaridade - Similaridade mínima (padrão: 0.3)
 * @returns Prompt formatado com contexto
 */
async function montarPromptComRAG(
  pergunta: string,
  topK: number = 2,
  limiarSimilaridade: number = 0.3
): Promise<string> {
  try {
    // Chama a API de embeddings
    const respostaApi = await chamarApiEmbeddings(pergunta, topK, limiarSimilaridade);

    // Retorna o contexto formatado diretamente da API
    return respostaApi.contexto;

  } catch (erro) {
    console.error('Erro ao montar prompt com RAG:', erro);
    // Em caso de erro, retorna apenas a pergunta
    return pergunta;
  }
}

// Exporta as funções para serem usadas na API
export {
  buscarContexto,
  montarPromptComRAG,
  type ResultadoBusca,
  type ResultadoBuscaComContexto
};