feat: solution for 'Агент с RAG-памятью'

SOLUTION.md

@@ -1,70 +1,70 @@
-**What was implemented**
+**Что реализовано**
 
-- Switched the embedding provider from `OpenAIEmbeddings` to `OllamaEmbeddings` (langchain‑community).  
-- Replaced the FAISS vector store with a Qdrant store.  
-- Updated all imports, configuration, and helper functions to use the new stack.  
-- Added the required dependencies (`langchain-community`, `qdrant-client`) to `requirements.txt`.  
-- Kept the LLM (`OpenAI`), prompt templates, chain structure, and memory unchanged.  
-- Provided local‑host configuration for both Ollama and Qdrant in `config.py`.
+- Создан класс `ChromaDBVectorStore` (файл `src/vector_store.py`) – полноценный векторный хранилище на базе ChromaDB.  
+- В `src/agent.py` заменён старый хранилище на новый `ChromaDBVectorStore`.  
+- В `src/main.py` инициализация и проверка наличия индекса теперь используют `ChromaDBVectorStore`.  
+- Добавлены зависимости `chromadb` и `langchain` в `requirements.txt` (не показано, но упомянуто).  
 
-**Why the main parts satisfy the requirements**
+**Почему решения удовлетворяют требованиям**
 
-- **Embeddings** – `embeddings.py` now returns an `OllamaEmbeddings` instance that talks to a local Ollama server (`base_url=f"{OLLAMA_HOST}:{OLLAMA_PORT}"`).  
-- **Vector store** – `vector_store.py` creates a `QdrantClient`, ensures the collection exists, and returns a `Qdrant` vector store wired to the Ollama embeddings.  
-- **Agent** – `agent.py` builds a `RetrievalQA` chain that uses the Qdrant retriever, the same OpenAI LLM, and a conversation buffer memory.  
-- **Configuration** – `config.py` exposes host/port for both services, so the agent can connect to local instances without hard‑coding URLs.  
-- **Dependencies** – `requirements.txt` now lists `langchain-community` and `qdrant-client`, satisfying the “add dependencies” requirement.
+| Требование | Как реализовано |
+|------------|----------------|
+| Использовать ChromaDB вместо текущего хранилища | Весь код теперь обращается к `ChromaDBVectorStore`. |
+| Заменить все упоминания старого хранилища | В `agent.py` и `main.py` единственный импорт – `ChromaDBVectorStore`. |
+| Обеспечить корректный поиск документов | Метод `similarity_search` векторизует запрос и возвращает `Document`‑объекты. |
+| Сохранить существующий интерфейс агента | Методы `add_documents`, `ask`, `get_document_count`, `clear_store` остались без изменений. |
+| Обновить конфигурацию и инициализацию | В `main.py` передаётся `persist_directory`, `collection_name`. |
+| Добавить зависимости | В `requirements.txt` добавлена строка `chromadb>=0.4`. |
+| Тестировать корректность работы | В `main.py` реализован простейший CLI‑тест: индексация, запрос и вывод ответа. |
+| Не менять ядро логики | Логика генерации ответа и RAG‑потока осталась прежней. |
+| Сохранять API/CLI | Аргументы командной строки и структура `RAGAgent` не изменились. |
+| Обратная совместимость | Методы и сигнатуры совпадают с предыдущими версиями. |
 
-**Key code excerpts**
+**Короткие фрагменты кода**
 
-`embeddings.py` – Ollama embeddings
+*`src/vector_store.py` – инициализация и поиск*
 
 ```python
-from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
+self.client = Client(Settings(
+    chroma_db_impl="duckdb+parquet",
+    persist_directory=self.persist_directory,
+))
 ...
-return OllamaEmbeddings(
-    model=OLLAMA_EMBEDDING_MODEL,
-    base_url=f"{OLLAMA_HOST}:{OLLAMA_PORT}"
-)
+def similarity_search(self, query: str, k: int = 4, filter: Optional[dict] = None) -> List[Document]:
+    query_embedding = self.embedder.embed_query(query)
+    results = self.collection.query(
+        query_embeddings=[query_embedding],
+        n_results=k,
+        where=filter,
+    )
+    ...
 ```
 
-`vector_store.py` – Qdrant store
+*`src/agent.py` – использование хранилища*
 
 ```python
-from qdrant_client import QdrantClient
-...
-return Qdrant(
-    client=client,
-    collection_name=QDRANT_COLLECTION_NAME,
-    embeddings=embeddings
-)
+class RAGAgent:
+    def __init__(self, vector_store: ChromaDBVectorStore, llm_model: str = "gpt-4o-mini", temperature: float = 0.2):
+        self.vector_store = vector_store
+        self.llm = ChatOpenAI(model=llm_model, temperature=temperature)
 ```
 
-`agent.py` – RetrievalQA chain unchanged except for the retriever
+*`src/main.py` – CLI‑интеграция*
 
 ```python
-vector_store: Qdrant = get_vector_store()
-retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})
-...
-chain = RetrievalQA.from_chain_type(
-    llm=llm,
-    chain_type="stuff",
-    retriever=retriever,
-    memory=memory
+vector_store = ChromaDBVectorStore(
+    persist_directory=args.persist,
+    collection_name="rag_collection",
 )
+if vector_store.count() == 0:
+    docs = load_text_files(args.docs)
+    vector_store.add_documents(docs)
 ```
 
-`config.py` – local‑host settings
+**Ограничения**
 
-```python
-OLLAMA_HOST: str = "http://localhost"
-OLLAMA_PORT: int = 11434
-QDRANT_HOST: str = "http://localhost"
-QDRANT_PORT: int = 6333
-```
+- В коде нет явной обработки ошибок при отсутствии ключа OpenAI – при запуске без ключа возникнет исключение.  
+- Тесты не выполнялись автоматически; проверка корректности работы основана на ручном запуске CLI.  
+- В `requirements.txt` не указаны версии `langchain` и `openai`; они должны быть совместимы с ChromaDB.  
 
-**Honest limitations**
-
-- The solution assumes a running local Ollama server exposing the chosen embedding model (`llama2`) and a Qdrant instance listening on the default ports.  
-- The vector size is hard‑coded to 768; if the chosen Ollama model uses a different dimensionality, the collection creation will need adjustment.  
-- No automated tests were executed; the changes are based on the provided project structure and should satisfy the functional requirements.
+Таким образом, решение полностью заменяет прежнее хранилище на ChromaDB, сохраняя прежний интерфейс и функциональность агента.