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Adiciona busca semântica na Base de Conhecimento da secretária: - embeddings.ts: chunking, embed (OpenAI text-embedding-3-small ou Gemini text-embedding-004) e similaridade cosseno — tudo na aplicação, sem pgvector. - tabela sec_knowledge_chunks (vetor em JSON/text) com índices. - brain.ts: no nó 'knowledge', injeta só os top-4 trechos relevantes à pergunta do usuário; indexação lazy por hash do conteúdo. Fallback para o conteúdo inteiro se não houver chave de embedding ou em qualquer falha (não regride). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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"use strict";
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var __importDefault = (this && this.__importDefault) || function (mod) {
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return (mod && mod.__esModule) ? mod : { "default": mod };
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};
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Object.defineProperty(exports, "__esModule", { value: true });
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exports.chunkText = chunkText;
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exports.hashText = hashText;
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exports.cosineSimilarity = cosineSimilarity;
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exports.embed = embed;
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exports.hasEmbeddingKey = hasEmbeddingKey;
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/**
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* RAG sem pgvector — embeddings + similaridade calculados na aplicação.
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*
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* Os vetores são gerados via OpenAI (text-embedding-3-small) ou Gemini
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* (text-embedding-004), conforme a chave configurada no plugin, e guardados
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* como JSON em coluna text. A busca por similaridade (cosseno) roda em Node.
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* Para a base pequena da secretária (dezenas/centenas de chunks) é rápido e
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* dispensa a extensão pgvector.
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*/
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const crypto_1 = __importDefault(require("crypto"));
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/** Quebra o texto em chunks (~maxLen chars), preferindo limites de parágrafo. */
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function chunkText(text, maxLen = 600) {
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const paras = text.split(/\n\s*\n/).map((p) => p.trim()).filter(Boolean);
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const merged = [];
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let buf = '';
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for (const p of paras) {
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if (buf && (buf.length + 2 + p.length) > maxLen) {
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merged.push(buf);
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buf = p;
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}
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else {
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buf = buf ? `${buf}\n\n${p}` : p;
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}
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}
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if (buf)
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merged.push(buf);
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// Fatia parágrafos gigantes que excedam bastante o limite.
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const out = [];
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for (const c of merged) {
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if (c.length <= maxLen * 1.5) {
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out.push(c);
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continue;
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}
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for (let i = 0; i < c.length; i += maxLen)
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out.push(c.slice(i, i + maxLen));
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}
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return out.filter(Boolean);
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}
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function hashText(text) {
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return crypto_1.default.createHash('md5').update(text).digest('hex');
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}
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function cosineSimilarity(a, b) {
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const len = Math.min(a.length, b.length);
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let dot = 0, na = 0, nb = 0;
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for (let i = 0; i < len; i++) {
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dot += a[i] * b[i];
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na += a[i] * a[i];
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nb += b[i] * b[i];
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}
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if (!na || !nb)
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return 0;
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return dot / (Math.sqrt(na) * Math.sqrt(nb));
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}
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/**
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* Gera o embedding de um texto. Usa OpenAI se houver openai_key, senão Gemini.
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* Retorna null em qualquer falha (o chamador deve cair no fallback).
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*/
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async function embed(text, cfg) {
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const input = (text ?? '').slice(0, 8000);
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if (!input.trim())
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return null;
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const openaiKey = cfg?.openai_key;
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const geminiKey = cfg?.gemini_key;
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try {
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if (openaiKey) {
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const res = await fetch('https://api.openai.com/v1/embeddings', {
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method: 'POST',
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headers: { 'Content-Type': 'application/json', Authorization: `Bearer ${openaiKey}` },
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body: JSON.stringify({ model: 'text-embedding-3-small', input }),
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});
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if (!res.ok)
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return null;
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const data = await res.json();
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return data?.data?.[0]?.embedding ?? null;
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}
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if (geminiKey) {
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const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/text-embedding-004:embedContent?key=${geminiKey}`;
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const res = await fetch(url, {
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method: 'POST',
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headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
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|
body: JSON.stringify({ model: 'models/text-embedding-004', content: { parts: [{ text: input }] } }),
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|
});
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if (!res.ok)
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return null;
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const data = await res.json();
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return data?.embedding?.values ?? null;
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}
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}
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catch {
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return null;
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}
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return null;
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}
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function hasEmbeddingKey(cfg) {
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return !!(cfg?.openai_key || cfg?.gemini_key);
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}
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//# sourceMappingURL=embeddings.js.map
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