docs: update changelog

Reviewed-on: #11

CHANGELOG.md

@@ -0,0 +1,10 @@
+# История изменений
+
+## Не выпущено
+
+- Добавлена инструкция по подготовке и независимой проверке relevance set.
+
+## 0.5.0 — 2026-08-15
+
+- Добавлена воспроизводимая оценка качества поиска по Recall@10 и MRR@10.
+- Подготовлен шаблон relevance set из 25 русских и 25 кыргызских запросов с инструкцией по ручной разметке.

README.md

@@ -10,14 +10,15 @@ Telegram-бот — только часть рабочего окружения
 ## Текущее состояние
 
 Сейчас реализованы Telegram-бот-секретарь версии `0.2.2` и backend версии
-`0.2.2`: возобновляемая выгрузка и нормализация документов ЦБД Минюста КР.
+`0.5.0`: подготовка поискового индекса и оценка Recall@K/MRR@K на вручную
+размеченном наборе запросов.
 
 | Компонент | Версия | Состояние |
 |---|---:|---|
 | Telegram-бот | `0.2.2` | на Synology работает `0.2.1`; обновление после слияния |
-| Backend | `0.2.2` | реализованы выгрузка и нормализация документов ЦБД Минюста КР |
+| Backend | `0.5.0` | добавлена воспроизводимая оценка качества поиска |
 | Frontend | — | ещё не создан |
-| Сбор и обработка правовых данных | `0.2.2` | реализованы архиватор и нормализатор ЦБД Минюста КР |
+| Сбор и обработка правовых данных | `0.5.0` | добавлены relevance set и baseline-метрики |
 | RAG и база знаний | — | ещё не созданы |
 
 ## Структура репозитория
@@ -58,4 +59,4 @@ python3 -m unittest discover -s tools/telegram-bot -v
 
 ---
 
-Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.2.2 · Frontend — не создан
+Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.5.0 · Frontend — не создан

backend/README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Backend Акылдаш
 
-Версия: `0.2.2`
+Версия: `0.5.0`
 
 Первая backend-область проекта — загрузка правовых документов из официального
 Open Data API ЦБД Минюста Кыргызской Республики. Код расположен в
@@ -96,8 +96,99 @@ data/minjust-normalized/
 ```bash
 PYTHONPATH=backend python3 -m unittest backend/test_minjust_cbd.py -v
 PYTHONPATH=backend python3 -m unittest backend/test_minjust_normalization.py -v
+PYTHONPATH=backend python3 -m unittest backend/test_minjust_opensearch.py -v
 ```
 
+## Подготовка индекса OpenSearch
+
+Mapping поискового индекса находится в
+`search/minjust-fragments-index.json`. Для кыргызского текста он использует
+`icu_analyzer`, поэтому в OpenSearch должен быть установлен плагин
+`analysis-icu`.
+
+Потоковый экспорт в формат Bulk API без внешних Python-зависимостей:
+
+```bash
+python3 backend/search/minjust_opensearch.py
+```
+
+По умолчанию создаётся `data/opensearch/minjust-fragments.ndjson`. Экспорт
+атомарный и детерминированный; для проверки можно передать `--limit 1`.
+Для прямой загрузки без большого промежуточного файла используется `--url`:
+
+```bash
+python3 backend/search/minjust_opensearch.py \
+  --url http://127.0.0.1:9200 \
+  --index akyldash-fragments-dev-v1 \
+  --limit 1
+```
+
+Запросы Bulk API ограничены 25 МБ и не разрывают пару action/source. Для
+полного прохода убрать `--limit` и выбрать новое имя версионного индекса.
+После проверки production-индекса следует переключать alias, чтобы удалённые
+фрагменты не оставались в поиске.
+
+После каждого принятого Bulk-пакета загрузчик атомарно сохраняет checkpoint и
+печатает код безопасного возобновления. При временных HTTP 429/5xx, timeout и
+обрыве соединения запрос повторяется автоматически. Прерванную загрузку можно
+продолжить без ручного выбора документа:
+
+```bash
+python3 backend/search/minjust_opensearch.py \
+  --url http://127.0.0.1:9200 \
+  --index akyldash-fragments-v1 \
+  --resume
+```
+
+По умолчанию checkpoint хранится в
+`data/opensearch/<index>.checkpoint.json`; путь можно изменить через
+`--checkpoint`. Checkpoint привязан к URL, cluster UUID, index UUID, `--limit`
+и SHA-256 нормализованного manifest. Resume отклоняется при любом несовпадении:
+для обновлённого корпуса или пересозданного индекса нужно создать новый
+версионный индекс, проверить его и переключить alias. Это не оставляет
+удалённые trailing-фрагменты старых документов.
+
+## Локальный OpenSearch
+
+Стенд использует один узел OpenSearch без Dashboards, устанавливает
+`analysis-icu`, выделяет JVM 8 ГБ и доступен только на `127.0.0.1:9200`.
+Индекс хранится в `data/opensearch-node` на диске проекта.
+
+```bash
+sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
+docker compose -f deploy/local-opensearch/compose.yaml up -d --build
+curl http://127.0.0.1:9200/_cluster/health
+```
+
+Security plugin отключён только для локальной разработки; этот compose нельзя
+публиковать в сеть или использовать в production. Mapping локального стенда
+также задаёт одну shard и ноль replicas; для production число shard следует
+рассчитать по размеру корпуса и настроить не менее одной replica.
+
+## Оценка качества поиска
+
+`search/relevance-set-v1.template.json` содержит заготовку для 25 русских и
+25 кыргызских запросов. Для каждого запроса человек должен указать реальную
+формулировку и коды всех релевантных документов; пустая или неполная разметка
+должна быть отклонена при ручной проверке, а технически некорректная — самим
+оценщиком. Критерии выбора запросов, релевантности и двойной проверки описаны в
+`search/RELEVANCE_ANNOTATION.md`. Рабочую копию следует хранить в игнорируемом
+каталоге `data/`, пока набор не проверен и не разрешён к публикации.
+
+Baseline использует поля названия и текста соответствующего языка, оставляет в
+выдаче один результат на документ и вычисляет макро-средние Recall@10 и MRR@10:
+
+```bash
+mkdir -p data/search
+cp backend/search/relevance-set-v1.template.json data/search/relevance-set-v1.json
+PYTHONPATH=backend python3 -m search.evaluate_relevance \
+  data/search/relevance-set-v1.json \
+  > data/search/baseline-v1.json
+```
+
+Менять веса или анализаторы следует только после фиксации этого baseline и
+разбора ошибок выдачи.
+
 ---
 
-Акылдаш · Backend v0.2.2 · Frontend — не создан
+Акылдаш · Backend v0.5.0 · Frontend — не создан

backend/ingestion/minjust_cbd.py

@@ -21,7 +21,7 @@ from datetime import datetime, timezone
 from pathlib import Path
 from typing import Callable, Iterable
 
-APP_VERSION = "0.2.2"
+APP_VERSION = "0.5.0"
 API_BASE_URL = "https://cbd.minjust.gov.kg/api/v1/OpenData/"
 LANGUAGES = {"Rus": "ru", "Kyr": "ky"}
 IMAGE_LANGUAGES = {"Russian": "ru", "Kyrgyz": "ky"}

backend/normalization/minjust_cbd.py

@@ -23,7 +23,7 @@ from pathlib import Path
 from typing import Callable
 from urllib.parse import urlsplit
 
-APP_VERSION = "0.2.2"
+APP_VERSION = "0.5.0"
 SCHEMA_VERSION = "1"
 NORMALIZER_VERSION = "1.0.0"
 LANGUAGES = ("ru", "ky")

backend/search/RELEVANCE_ANNOTATION.md

@@ -0,0 +1,106 @@
+# Инструкция по разметке relevance set v1
+
+## Цель
+
+Набор проверяет, находит ли поиск нужные документы по реальным формулировкам
+пользователей. Он не должен подгоняться под текущую выдачу: сначала фиксируются
+запросы и релевантные документы, затем считается baseline и меняется
+ранжирование.
+
+## Подготовка
+
+Создайте игнорируемую Git рабочую копию:
+
+```bash
+mkdir -p data/search
+cp backend/search/relevance-set-v1.template.json data/search/relevance-set-v1.json
+```
+
+Сохраните идентификаторы `ru-01`–`ru-25` и `ky-01`–`ky-25`. Заполняйте
+`query` и `relevant_document_codes`; остальные поля и структуру JSON не меняйте.
+
+## Выбор запросов
+
+- Используйте 25 русских и 25 кыргызских запросов, реально заданных или
+  сформулированных носителем языка для практической юридической задачи.
+- Не переводите русский набор дословно на кыргызский: оба набора должны
+  отражать естественные формулировки своего языка.
+- Записывайте исходную формулировку без улучшения под поисковик. Допустимы
+  разговорные слова, распространённые сокращения и опечатки.
+- Не используйте персональные данные, закрытые материалы и сведения, которых
+  нет в публичном корпусе Минюста.
+- Не включайте запрос, если нельзя установить хотя бы один релевантный документ.
+- Не повторяйте один информационный запрос в нескольких близких формулировках.
+
+Проверьте разнообразие набора: названия и номера актов, вопросы по жизненной
+или рабочей ситуации, короткие тематические запросы, органы принятия, статусы и
+даты. Это ориентир, а не квота: реальные запросы важнее искусственного баланса.
+
+## Критерий релевантности
+
+Документ релевантен, если его текст или реквизиты непосредственно отвечают
+информационной потребности запроса. Добавляйте все такие документы, а не только
+первый результат.
+
+Не отмечайте документ релевантным только потому, что он:
+
+- содержит отдельные слова запроса;
+- упоминает нужный акт без ответа на запрос;
+- относится к близкой теме;
+- является утратившей силу редакцией, когда запрос явно требует действующую
+  норму, либо наоборот.
+
+Если запрос допускает несколько самостоятельных правильных документов,
+добавьте коды каждого из них. Код берите из поля `document_code`, а не из ID
+фрагмента или редакции.
+
+## Разметка одного запроса
+
+1. До просмотра выдачи зафиксируйте информационную потребность и формулировку
+   `query`.
+2. Найдите кандидатов в локальном OpenSearch и в официальной ЦБД Минюста.
+   Проверьте исходный запрос, его короткий вариант и вариант с юридическим
+   термином или известным номером акта.
+3. Просмотрите не только заголовки, но и текст, статус, дату и редакцию каждого
+   кандидата.
+4. Запишите уникальные `document_code` всех документов, удовлетворяющих
+   критерию релевантности.
+5. Повторите поиск по ключевым терминам найденных документов, чтобы обнаружить
+   пропущенные альтернативные акты.
+
+Пример структуры (код условный):
+
+```json
+{
+  "id": "ru-01",
+  "language": "ru",
+  "query": "как зарегистрировать общественное объединение",
+  "relevant_document_codes": ["12345"]
+}
+```
+
+## Проверка качества
+
+Второй человек должен проверить формулировку, язык и полный список релевантных
+документов для каждого запроса. Спорные случаи обсуждаются до единого решения;
+результат голосования или непроверенную разметку в baseline не включайте.
+
+Перед запуском убедитесь, что:
+
+- заполнены ровно 50 записей: 25 `ru` и 25 `ky`;
+- все запросы непустые и различаются по информационной потребности;
+- у каждой записи есть хотя бы один уникальный `document_code`;
+- язык запроса совпадает с `language`;
+- JSON не содержит комментариев и дополнительных полей.
+
+Оценщик дополнительно проверит структуру файла. После ручной проверки
+зафиксируйте копию набора и не меняйте её при настройке поиска:
+
+```bash
+PYTHONPATH=backend python3 -m search.evaluate_relevance \
+  data/search/relevance-set-v1.json \
+  > data/search/baseline-v1.json
+```
+
+Разбирайте запросы с низкими Recall@10 и MRR@10 по отдельности. Меняйте веса,
+анализаторы или словари только после сохранения исходного baseline.

backend/search/evaluate_relevance.py

@@ -0,0 +1,113 @@
+"""Measure document search Recall@K and MRR@K against a relevance set."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import json
+import sys
+import urllib.parse
+from pathlib import Path
+
+from search.minjust_opensearch import APP_VERSION, request_json
+
+
+def load_queries(path: Path) -> list[dict]:
+    with path.open(encoding="utf-8") as source:
+        queries = json.load(source)
+    if not isinstance(queries, list) or not queries:
+        raise ValueError("Relevance set must be a non-empty JSON array")
+
+    seen = set()
+    for item in queries:
+        if not isinstance(item, dict) or set(item) != {
+            "id", "language", "query", "relevant_document_codes"
+        }:
+            raise ValueError("Each query must contain id, language, query and relevant_document_codes")
+        codes = item["relevant_document_codes"]
+        if (
+            not isinstance(item["id"], str)
+            or not item["id"].strip()
+            or item["id"] in seen
+            or not isinstance(item["language"], str)
+            or item["language"] not in {"ru", "ky"}
+            or not isinstance(item["query"], str)
+            or not item["query"].strip()
+            or not isinstance(codes, list)
+            or not codes
+            or any(not isinstance(code, str) or not code for code in codes)
+            or len(codes) != len(set(codes))
+        ):
+            raise ValueError(f"Invalid relevance query: {item.get('id', '<unknown>')}")
+        seen.add(item["id"])
+    return queries
+
+
+def search(base_url: str, index: str, item: dict, top_k: int) -> list[str]:
+    language = item["language"]
+    body = json.dumps({
+        "size": top_k,
+        "track_total_hits": False,
+        "_source": ["document_code"],
+        "query": {
+            "bool": {
+                "filter": {"term": {"language": language}},
+                "must": {
+                    "multi_match": {
+                        "query": item["query"],
+                        "fields": [f"document_name_{language}", f"text_{language}"],
+                    }
+                },
+            }
+        },
+        "collapse": {"field": "document_code"},
+    }, ensure_ascii=False).encode()
+    url = f"{base_url.rstrip('/')}/{urllib.parse.quote(index, safe='')}/_search"
+    response = request_json(url, "POST", body, "application/json")
+    try:
+        return [hit["_source"]["document_code"] for hit in response["hits"]["hits"]]
+    except (KeyError, TypeError) as error:
+        raise RuntimeError("OpenSearch search response is incomplete") from error
+
+
+def evaluate(queries: list[dict], base_url: str, index: str, top_k: int) -> dict:
+    results = []
+    for item in queries:
+        retrieved = search(base_url, index, item, top_k)
+        relevant = set(item["relevant_document_codes"])
+        matches = [rank for rank, code in enumerate(retrieved, 1) if code in relevant]
+        results.append({
+            "id": item["id"],
+            "language": item["language"],
+            "query": item["query"],
+            "retrieved_document_codes": retrieved,
+            f"recall_at_{top_k}": len(relevant.intersection(retrieved)) / len(relevant),
+            f"reciprocal_rank_at_{top_k}": 1 / matches[0] if matches else 0.0,
+        })
+    return {
+        "summary": {
+            "query_count": len(results),
+            f"recall_at_{top_k}": sum(item[f"recall_at_{top_k}"] for item in results) / len(results),
+            f"mrr_at_{top_k}": sum(item[f"reciprocal_rank_at_{top_k}"] for item in results) / len(results),
+        },
+        "queries": results,
+    }
+
+
+def main() -> int:
+    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
+    parser.add_argument("relevance_set", type=Path)
+    parser.add_argument("--url", default="http://127.0.0.1:9200")
+    parser.add_argument("--index", default="akyldash-fragments-v1")
+    parser.add_argument("--top-k", type=int, default=10)
+    parser.add_argument("--version", action="version", version=APP_VERSION)
+    arguments = parser.parse_args()
+    if arguments.top_k <= 0:
+        raise SystemExit("--top-k must be greater than zero")
+    result = evaluate(load_queries(arguments.relevance_set), arguments.url, arguments.index, arguments.top_k)
+    print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
+    print(f"Akyldash Backend v{APP_VERSION} · Frontend — not created", file=sys.stderr)
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(main())

backend/search/minjust-fragments-index.json

@@ -0,0 +1,35 @@
+{
+  "settings": {
+    "index": {
+      "number_of_shards": 1,
+      "number_of_replicas": 0,
+      "refresh_interval": "30s"
+    }
+  },
+  "mappings": {
+    "dynamic": "strict",
+    "properties": {
+      "schema_version": { "type": "keyword" },
+      "document_code": { "type": "keyword" },
+      "edition_code": { "type": "keyword" },
+      "language": { "type": "keyword" },
+      "position": { "type": "integer" },
+      "fragment_type": { "type": "keyword" },
+      "text_ru": { "type": "text", "analyzer": "russian" },
+      "text_ky": { "type": "text", "analyzer": "icu_analyzer" },
+      "document_name_ru": { "type": "text", "analyzer": "russian", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 1024 } } },
+      "document_name_ky": { "type": "text", "analyzer": "icu_analyzer", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 1024 } } },
+      "document_type_ru": { "type": "keyword" },
+      "document_type_ky": { "type": "keyword" },
+      "status_ru": { "type": "keyword" },
+      "status_ky": { "type": "keyword" },
+      "number": { "type": "keyword" },
+      "date_adopted": { "type": "date", "format": "strict_date" },
+      "authority_paths_ru": { "type": "keyword", "ignore_above": 2048 },
+      "authority_paths_ky": { "type": "keyword", "ignore_above": 2048 },
+      "source_path": { "type": "keyword", "index": false },
+      "source_sha256": { "type": "keyword", "index": false },
+      "text_sha256": { "type": "keyword", "index": false }
+    }
+  }
+}

backend/search/minjust_opensearch.py

@@ -0,0 +1,413 @@
+"""Export normalized Ministry fragments for the OpenSearch Bulk API."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import hashlib
+import json
+import os
+import sqlite3
+import tempfile
+import time
+import urllib.error
+import urllib.parse
+import urllib.request
+from pathlib import Path
+from typing import Iterator
+
+APP_VERSION = "0.5.0"
+LANGUAGES = {"ru", "ky"}
+DEFAULT_MAPPING = Path(__file__).with_name("minjust-fragments-index.json")
+
+
+def read_json(path: Path):
+    def reject_constant(value: str):
+        raise ValueError(f"Invalid JSON constant: {value}")
+
+    for attempt in range(3):
+        try:
+            with path.open(encoding="utf-8") as source:
+                return json.load(source, parse_constant=reject_constant)
+        except (OSError, UnicodeError, json.JSONDecodeError) as error:
+            if attempt == 2:
+                raise ValueError(f"Cannot read JSON {path}: {error}") from error
+            time.sleep(0.1)
+
+
+def localized(value: object, language: str):
+    return value.get(language) if isinstance(value, dict) else None
+
+
+def paths(document: dict, field: str, language: str) -> list[str]:
+    return [" > ".join(item[language]) for item in document.get(field, []) if item.get(language)]
+
+
+def search_document(document: dict, fragment: dict, expected: tuple[str, str, str, int]) -> dict:
+    document_code, edition_code, language, position = expected
+    fragment_id = f"document:{document_code}:edition:{edition_code}:lang:{language}:fragment:{position}"
+    required = ("id", "document_code", "edition_code", "language", "position", "type", "text", "text_sha256", "source_path", "source_sha256")
+    if not isinstance(fragment, dict) or any(key not in fragment for key in required):
+        raise ValueError(f"Incomplete fragment {fragment_id}")
+    if (fragment["document_code"], fragment["edition_code"], fragment["language"], fragment["position"], fragment["id"]) != (*expected, fragment_id):
+        raise ValueError(f"Fragment identity does not match its path: {fragment_id}")
+    if language not in LANGUAGES or not isinstance(fragment["text"], str) or not fragment["text"]:
+        raise ValueError(f"Invalid fragment content: {fragment_id}")
+    for key in ("text_sha256", "source_sha256"):
+        value = fragment[key]
+        if not isinstance(value, str) or len(value) != 64 or any(char not in "0123456789abcdef" for char in value):
+            raise ValueError(f"Invalid {key}: {fragment_id}")
+    if hashlib.sha256(fragment["text"].encode()).hexdigest() != fragment["text_sha256"]:
+        raise ValueError(f"Text checksum mismatch: {fragment_id}")
+
+    dates = document.get("dates") or {}
+    result = {
+        "schema_version": document["schema_version"],
+        "document_code": document_code,
+        "edition_code": edition_code,
+        "language": language,
+        "position": position,
+        "fragment_type": fragment["type"],
+        f"text_{language}": fragment["text"],
+        "document_name_ru": localized(document.get("name"), "ru"),
+        "document_name_ky": localized(document.get("name"), "ky"),
+        "document_type_ru": localized(document.get("type"), "ru"),
+        "document_type_ky": localized(document.get("type"), "ky"),
+        "status_ru": localized(document.get("status"), "ru"),
+        "status_ky": localized(document.get("status"), "ky"),
+        "number": document.get("number"),
+        "date_adopted": dates.get("DateAdopted"),
+        "authority_paths_ru": paths(document, "authority_paths", "ru"),
+        "authority_paths_ky": paths(document, "authority_paths", "ky"),
+        "source_path": fragment["source_path"],
+        "source_sha256": fragment["source_sha256"],
+        "text_sha256": fragment["text_sha256"],
+    }
+    return {key: value for key, value in result.items() if value is not None}
+
+
+def document_codes(input_root: Path, limit: int | None = None, start_at: str | None = None) -> list[str]:
+    connection = sqlite3.connect(f"file:{input_root / 'manifest.sqlite3'}?mode=ro", uri=True)
+    try:
+        query = "SELECT code FROM documents WHERE state = 'success' ORDER BY CAST(code AS INTEGER), code"
+        parameters: list[int] = []
+        if limit is not None:
+            query += " LIMIT ?"
+            parameters.append(limit)
+        codes = [str(code) for (code,) in connection.execute(query, parameters)]
+    finally:
+        connection.close()
+    if start_at is None:
+        return codes
+    try:
+        return codes[codes.index(start_at):]
+    except ValueError as error:
+        raise ValueError(f"Resume document not found in selected range: {start_at}") from error
+
+
+def bulk_pairs(
+    input_root: Path,
+    index: str,
+    limit: int | None = None,
+    start_at: str | None = None,
+) -> Iterator[tuple[str, bytes]]:
+    document_root = input_root / "documents"
+    if not document_root.is_dir():
+        raise FileNotFoundError(f"Document directory not found: {document_root}")
+    for code in document_codes(input_root, limit, start_at):
+        directory = document_root / code
+        document = read_json(directory / "document.json")
+        if document.get("source_code") != directory.name:
+            raise ValueError(f"Document identity does not match its path: {directory}")
+        for fragment_path in sorted(directory.glob("editions/*/*/fragments.json")):
+            edition_code, language = fragment_path.parts[-3:-1]
+            values = read_json(fragment_path)
+            if not isinstance(values, list):
+                raise ValueError(f"Fragments must be a list: {fragment_path}")
+            for position, fragment in enumerate(values, 1):
+                source = search_document(document, fragment, (directory.name, edition_code, language, position))
+                action = json.dumps({"index": {"_index": index, "_id": fragment["id"]}}, ensure_ascii=False, allow_nan=False)
+                body = json.dumps(source, ensure_ascii=False, allow_nan=False)
+                yield directory.name, f"{action}\n{body}\n".encode()
+
+
+def document_count(input_root: Path, limit: int | None, start_at: str | None = None) -> int:
+    return len(document_codes(input_root, limit, start_at))
+
+
+def bulk_batches(pairs: Iterator[tuple[str, bytes]], maximum_bytes: int) -> Iterator[tuple[str, bytes]]:
+    batch = bytearray()
+    last_code = ""
+    for code, pair in pairs:
+        if len(pair) > maximum_bytes:
+            raise ValueError(f"One Bulk pair exceeds the {maximum_bytes}-byte batch limit")
+        if batch and len(batch) + len(pair) > maximum_bytes:
+            yield last_code, bytes(batch)
+            batch.clear()
+        last_code = code
+        batch.extend(pair)
+    if batch:
+        yield last_code, bytes(batch)
+
+
+def export_bulk(input_root: Path, output: Path, index: str, limit: int | None = None) -> tuple[int, int]:
+    source = input_root.resolve()
+    destination = output.resolve()
+    if destination == source or destination.is_relative_to(source):
+        raise ValueError("--output must not be inside --input")
+    output.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    fragments = 0
+    with tempfile.NamedTemporaryFile("wb", dir=output.parent, delete=False) as target:
+        temporary = Path(target.name)
+        try:
+            for code, pair in bulk_pairs(input_root, index, limit):
+                target.write(pair)
+                fragments += 1
+            target.flush()
+            os.fsync(target.fileno())
+            os.replace(temporary, output)
+        except BaseException:
+            temporary.unlink(missing_ok=True)
+            raise
+    return document_count(input_root, limit), fragments
+
+
+def file_sha256(path: Path) -> str:
+    digest = hashlib.sha256()
+    with path.open("rb") as source:
+        for chunk in iter(lambda: source.read(1024 * 1024), b""):
+            digest.update(chunk)
+    return digest.hexdigest()
+
+
+def write_json_atomic(path: Path, value: dict) -> None:
+    path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    with tempfile.NamedTemporaryFile("wb", dir=path.parent, delete=False) as target:
+        temporary = Path(target.name)
+        try:
+            target.write((json.dumps(value, ensure_ascii=False, indent=2) + "\n").encode())
+            target.flush()
+            os.fsync(target.fileno())
+            os.replace(temporary, path)
+        except BaseException:
+            temporary.unlink(missing_ok=True)
+            raise
+
+
+def request_json(
+    url: str,
+    method: str,
+    body: bytes | None,
+    content_type: str,
+    attempts: int = 5,
+    retry_invalid_json: bool = False,
+) -> dict:
+    request = urllib.request.Request(url, data=body, method=method, headers={"Content-Type": content_type})
+    for attempt in range(attempts):
+        try:
+            with urllib.request.urlopen(request, timeout=120) as response:
+                return json.load(response)
+        except (UnicodeError, json.JSONDecodeError) as error:
+            if not retry_invalid_json or attempt == attempts - 1:
+                raise RuntimeError(f"{method} {url} returned invalid JSON: {error}") from error
+            delay = 2**attempt
+        except urllib.error.HTTPError as error:
+            response_body = error.read(500).decode("utf-8", errors="replace")
+            error.close()
+            retryable = error.code == 429 or 500 <= error.code < 600
+            if not retryable or attempt == attempts - 1:
+                raise RuntimeError(
+                    f"{method} {url} failed with HTTP {error.code}: {response_body}"
+                ) from error
+            retry_after = error.headers.get("Retry-After")
+            delay = float(retry_after) if retry_after and retry_after.isdigit() else 2**attempt
+        except (urllib.error.URLError, TimeoutError, ConnectionResetError) as error:
+            if attempt == attempts - 1:
+                raise RuntimeError(f"{method} {url} failed after {attempts} attempts: {error}") from error
+            delay = 2**attempt
+        time.sleep(delay)
+    raise AssertionError("unreachable")
+
+
+def opensearch_identity(base: str, index: str, index_url: str) -> tuple[str, str]:
+    cluster = request_json(f"{base}/", "GET", None, "application/json")
+    definition = request_json(index_url, "GET", None, "application/json")
+    try:
+        return cluster["cluster_uuid"], definition[index]["settings"]["index"]["uuid"]
+    except (KeyError, TypeError) as error:
+        raise RuntimeError("OpenSearch identity response is incomplete") from error
+
+
+def checkpoint_state(
+    input_root: Path,
+    index: str,
+    checkpoint: Path,
+    resume: bool,
+    url: str,
+    cluster_uuid: str,
+    index_uuid: str,
+    limit: int | None,
+) -> tuple[dict, str | None]:
+    source = input_root.resolve()
+    destination = checkpoint.resolve()
+    if destination == source or destination.is_relative_to(source):
+        raise ValueError("--checkpoint must not be inside --input")
+    manifest_sha256 = file_sha256(input_root / "manifest.sqlite3")
+    if not resume:
+        return {
+            "schema_version": 1,
+            "url": url,
+            "cluster_uuid": cluster_uuid,
+            "index": index,
+            "index_uuid": index_uuid,
+            "input": str(source),
+            "manifest_sha256": manifest_sha256,
+            "limit": limit,
+            "last_document_code": None,
+            "complete": False,
+        }, None
+
+    state = read_json(checkpoint)
+    expected = {
+        "schema_version",
+        "url",
+        "cluster_uuid",
+        "index",
+        "index_uuid",
+        "input",
+        "manifest_sha256",
+        "limit",
+        "last_document_code",
+        "complete",
+    }
+    if not isinstance(state, dict) or set(state) != expected:
+        raise ValueError(f"Invalid checkpoint: {checkpoint}")
+    if (
+        state["schema_version"] != 1
+        or state["url"] != url
+        or state["cluster_uuid"] != cluster_uuid
+        or state["index"] != index
+        or state["index_uuid"] != index_uuid
+        or state["input"] != str(source)
+    ):
+        raise ValueError(f"Checkpoint does not match this load: {checkpoint}")
+    if state["limit"] != limit:
+        raise ValueError(f"Checkpoint limit does not match --limit: {checkpoint}")
+    if state["manifest_sha256"] != manifest_sha256:
+        raise ValueError("Normalized manifest changed; create a new versioned index")
+    if state["complete"] is not False:
+        raise ValueError(f"Checkpoint is already complete: {checkpoint}")
+    start_at = state["last_document_code"]
+    if start_at is not None and not isinstance(start_at, str):
+        raise ValueError(f"Invalid checkpoint document code: {checkpoint}")
+    return state, start_at
+
+
+def load_bulk(
+    input_root: Path,
+    url: str,
+    index: str,
+    mapping: Path = DEFAULT_MAPPING,
+    maximum_bytes: int = 25 * 1024 * 1024,
+    limit: int | None = None,
+    resume: bool = False,
+    checkpoint: Path = Path("data/opensearch/minjust-fragments.checkpoint.json"),
+) -> tuple[int, int]:
+    base = url.rstrip("/")
+    index_url = f"{base}/{urllib.parse.quote(index, safe='')}"
+    if resume:
+        cluster_uuid, index_uuid = opensearch_identity(base, index, index_url)
+    else:
+        request_json(index_url, "PUT", mapping.read_bytes(), "application/json")
+        cluster_uuid, index_uuid = opensearch_identity(base, index, index_url)
+    state, start_at = checkpoint_state(
+        input_root,
+        index,
+        checkpoint,
+        resume,
+        base,
+        cluster_uuid,
+        index_uuid,
+        limit,
+    )
+    documents = document_count(input_root, limit, start_at)
+    if not resume:
+        write_json_atomic(checkpoint, state)
+    fragments = 0
+    for last_code, batch in bulk_batches(bulk_pairs(input_root, index, limit, start_at), maximum_bytes):
+        result = request_json(
+            f"{base}/_bulk",
+            "POST",
+            batch,
+            "application/x-ndjson",
+            retry_invalid_json=True,
+        )
+        expected = batch.count(b"\n") // 2
+        items = result.get("items", [])
+        if result.get("errors"):
+            failures = [item.get("index", {}) for item in items if item.get("index", {}).get("error")]
+            details = "; ".join(
+                f"{item.get('_id', '<unknown>')}: {item['error'].get('type', 'error')}: "
+                f"{item['error'].get('reason', '<no reason>')}"
+                for item in failures[:5]
+            )
+            raise RuntimeError(
+                f"OpenSearch Bulk API failed for {len(failures)} item(s); "
+                f"resume from {checkpoint}: {details}"
+            )
+        if len(items) != expected:
+            raise RuntimeError(
+                f"OpenSearch Bulk API returned {len(items)} of {expected} item result(s); "
+                f"resume from {checkpoint}"
+            )
+        fragments += len(items)
+        state["last_document_code"] = last_code
+        write_json_atomic(checkpoint, state)
+        print(f"checkpoint={last_code} fragments={fragments}", flush=True)
+    state["complete"] = True
+    write_json_atomic(checkpoint, state)
+    return documents, fragments
+
+
+def main() -> int:
+    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
+    parser.add_argument("--input", type=Path, default=Path("data/minjust-normalized"))
+    parser.add_argument("--output", type=Path, default=Path("data/opensearch/minjust-fragments.ndjson"))
+    parser.add_argument("--index", default="akyldash-fragments-v1")
+    parser.add_argument("--limit", type=int)
+    parser.add_argument("--url", help="create the index and stream bounded Bulk requests instead of writing a file")
+    parser.add_argument("--mapping", type=Path, default=DEFAULT_MAPPING)
+    parser.add_argument("--batch-mb", type=int, default=25)
+    parser.add_argument("--resume", action="store_true", help="load into an existing index")
+    parser.add_argument("--checkpoint", type=Path, help="persistent resume checkpoint path")
+    parser.add_argument("--version", action="version", version=APP_VERSION)
+    arguments = parser.parse_args()
+    if arguments.limit is not None and arguments.limit <= 0:
+        raise SystemExit("--limit must be greater than zero")
+    if arguments.batch_mb <= 0:
+        raise SystemExit("--batch-mb must be greater than zero")
+    if arguments.resume and not arguments.url:
+        raise SystemExit("--resume requires --url")
+    if arguments.checkpoint and not arguments.url:
+        raise SystemExit("--checkpoint requires --url")
+    if arguments.url:
+        checkpoint = arguments.checkpoint or Path("data/opensearch") / f"{arguments.index}.checkpoint.json"
+        documents, fragments = load_bulk(
+            arguments.input,
+            arguments.url,
+            arguments.index,
+            arguments.mapping,
+            arguments.batch_mb * 1024 * 1024,
+            arguments.limit,
+            arguments.resume,
+            checkpoint,
+        )
+        destination = arguments.url
+    else:
+        documents, fragments = export_bulk(arguments.input, arguments.output, arguments.index, arguments.limit)
+        destination = arguments.output
+    print(f"documents={documents} fragments={fragments} destination={destination}\nAkyldash Backend v{APP_VERSION} · Frontend — not created")
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(main())

backend/search/relevance-set-v1.template.json

@@ -0,0 +1,52 @@
+[
+  {"id": "ru-01", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-02", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-03", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-04", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-05", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-06", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-07", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-08", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-09", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-10", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-11", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-12", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-13", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-14", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-15", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-16", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-17", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-18", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-19", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-20", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-21", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-22", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-23", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-24", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ru-25", "language": "ru", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-01", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-02", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-03", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-04", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-05", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-06", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-07", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-08", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-09", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-10", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-11", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-12", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-13", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-14", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-15", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-16", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-17", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-18", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-19", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-20", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-21", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-22", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-23", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-24", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []},
+  {"id": "ky-25", "language": "ky", "query": "", "relevant_document_codes": []}
+]

backend/test_minjust_opensearch.py

@@ -0,0 +1,295 @@
+import hashlib
+import io
+import json
+import sqlite3
+import tempfile
+import unittest
+import urllib.error
+from contextlib import closing
+from pathlib import Path
+from unittest.mock import patch
+
+from search.minjust_opensearch import bulk_batches, document_codes, export_bulk, load_bulk, request_json
+
+
+class MinjustOpenSearchTest(unittest.TestCase):
+    def test_exports_atomic_bulk_and_rejects_mismatched_fragment(self):
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as temporary:
+            root = Path(temporary)
+            document_root = root / "normalized/documents/7"
+            document_root.mkdir(parents=True)
+            with closing(sqlite3.connect(root / "normalized/manifest.sqlite3")) as connection:
+                with connection:
+                    connection.execute("CREATE TABLE documents (code TEXT, state TEXT)")
+                    connection.execute("INSERT INTO documents VALUES ('7', 'success')")
+                    connection.execute("INSERT INTO documents VALUES ('8', 'success')")
+            (document_root / "document.json").write_text(
+                json.dumps(
+                    {
+                        "schema_version": "1",
+                        "source_code": "7",
+                        "name": {"ru": "Закон", "ky": "Мыйзам"},
+                        "type": {"ru": "Закон", "ky": "Мыйзам"},
+                        "status": {"ru": "Действует", "ky": "Күчүндө"},
+                        "number": "1",
+                        "dates": {"DateAdopted": "2026-01-01"},
+                        "authority_paths": [{"ru": ["Кабинет"], "ky": ["Кабинет"]}],
+                    },
+                    ensure_ascii=False,
+                ),
+                encoding="utf-8",
+            )
+            empty = root / "normalized/documents/8"
+            empty.mkdir()
+            (empty / "document.json").write_text(
+                json.dumps({"schema_version": "1", "source_code": "8"}), encoding="utf-8"
+            )
+            for language, text in (("ru", "Текст \"RU\"\nстрока"), ("ky", "Кыргызча текст")):
+                path = document_root / f"editions/10/{language}/fragments.json"
+                path.parent.mkdir(parents=True)
+                path.write_text(
+                    json.dumps(
+                        [{
+                            "id": f"document:7:edition:10:lang:{language}:fragment:1",
+                            "document_code": "7",
+                            "edition_code": "10",
+                            "language": language,
+                            "position": 1,
+                            "type": "paragraph",
+                            "text": text,
+                            "text_sha256": hashlib.sha256(text.encode()).hexdigest(),
+                            "source_path": f"documents/7/editions/10/{language}.html",
+                            "source_sha256": "b" * 64,
+                        }],
+                        ensure_ascii=False,
+                    ),
+                    encoding="utf-8",
+                )
+
+            output = root / "bulk.ndjson"
+            self.assertEqual(export_bulk(root / "normalized", output, "test-index"), (2, 2))
+            content = output.read_bytes()
+            self.assertTrue(content.endswith(b"\n"))
+            lines = [json.loads(line) for line in content.splitlines()]
+            self.assertEqual(len(lines), 4)
+            self.assertEqual(lines[0]["index"]["_id"], "document:7:edition:10:lang:ky:fragment:1")
+            self.assertIn("text_ky", lines[1])
+            self.assertNotIn("text_ru", lines[1])
+            self.assertEqual(lines[3]["text_ru"], "Текст \"RU\"\nстрока")
+            self.assertEqual(
+                list(bulk_batches(iter((("7", b"a\nb\n"), ("8", b"c\nd\n"))), 4)),
+                [("7", b"a\nb\n"), ("8", b"c\nd\n")],
+            )
+            self.assertEqual(document_codes(root / "normalized", 2, "8"), ["8"])
+            with self.assertRaisesRegex(ValueError, "selected range"):
+                document_codes(root / "normalized", 1, "8")
+
+            checkpoint = root / "checkpoint.json"
+            with patch("search.minjust_opensearch.request_json") as request:
+                request.side_effect = [
+                    {},
+                    {"cluster_uuid": "cluster-1"},
+                    {"test-index": {"settings": {"index": {"uuid": "index-1"}}}},
+                    {"errors": False, "items": [{"index": {}}, {"index": {}}]},
+                ]
+                self.assertEqual(
+                    load_bulk(
+                        root / "normalized",
+                        "http://127.0.0.1:9200",
+                        "test-index",
+                        maximum_bytes=4096,
+                        checkpoint=checkpoint,
+                    ),
+                    (2, 2),
+                )
+                self.assertEqual(request.call_args_list[-1].args[3], "application/x-ndjson")
+            state = json.loads(checkpoint.read_text(encoding="utf-8"))
+            self.assertEqual(state["last_document_code"], "7")
+            self.assertTrue(state["complete"])
+
+            state["last_document_code"] = "8"
+            state["complete"] = False
+            checkpoint.write_text(json.dumps(state), encoding="utf-8")
+            with patch("search.minjust_opensearch.request_json") as request:
+                request.side_effect = [
+                    {"cluster_uuid": "cluster-2"},
+                    {"test-index": {"settings": {"index": {"uuid": "index-1"}}}},
+                ]
+                with self.assertRaisesRegex(ValueError, "does not match"):
+                    load_bulk(
+                        root / "normalized",
+                        "http://127.0.0.1:9200",
+                        "test-index",
+                        maximum_bytes=4096,
+                        resume=True,
+                        checkpoint=checkpoint,
+                    )
+            with patch("search.minjust_opensearch.request_json") as request:
+                request.side_effect = [
+                    {"cluster_uuid": "cluster-1"},
+                    {"test-index": {"settings": {"index": {"uuid": "index-1"}}}},
+                ]
+                with self.assertRaisesRegex(ValueError, "limit"):
+                    load_bulk(
+                        root / "normalized",
+                        "http://127.0.0.1:9200",
+                        "test-index",
+                        maximum_bytes=4096,
+                        limit=1,
+                        resume=True,
+                        checkpoint=checkpoint,
+                    )
+            with patch("search.minjust_opensearch.request_json") as request:
+                request.side_effect = [
+                    {"cluster_uuid": "cluster-1"},
+                    {"test-index": {"settings": {"index": {"uuid": "index-1"}}}},
+                ]
+                self.assertEqual(
+                    load_bulk(
+                        root / "normalized",
+                        "http://127.0.0.1:9200",
+                        "test-index",
+                        maximum_bytes=4096,
+                        resume=True,
+                        checkpoint=checkpoint,
+                    ),
+                    (1, 0),
+                )
+                self.assertTrue(all(call.args[1] == "GET" for call in request.call_args_list))
+
+            state["last_document_code"] = "9"
+            state["complete"] = False
+            checkpoint.write_text(json.dumps(state), encoding="utf-8")
+            with patch("search.minjust_opensearch.request_json") as request:
+                request.side_effect = [
+                    {"cluster_uuid": "cluster-1"},
+                    {"test-index": {"settings": {"index": {"uuid": "index-1"}}}},
+                ]
+                with self.assertRaisesRegex(ValueError, "Resume document not found"):
+                    load_bulk(
+                        root / "normalized",
+                        "http://127.0.0.1:9200",
+                        "test-index",
+                        maximum_bytes=4096,
+                        resume=True,
+                        checkpoint=checkpoint,
+                    )
+
+            failed_checkpoint = root / "failed-checkpoint.json"
+            failure = {
+                "errors": True,
+                "items": [{"index": {"_id": "bad-id", "error": {"type": "mapper", "reason": "bad value"}}}],
+            }
+            failed_requests = [
+                {},
+                {"cluster_uuid": "cluster-1"},
+                {"failed-index": {"settings": {"index": {"uuid": "index-2"}}}},
+                failure,
+            ]
+            with patch("search.minjust_opensearch.request_json", side_effect=failed_requests):
+                with self.assertRaisesRegex(RuntimeError, "bad-id: mapper: bad value"):
+                    load_bulk(
+                        root / "normalized",
+                        "http://127.0.0.1:9200",
+                        "failed-index",
+                        maximum_bytes=4096,
+                        checkpoint=failed_checkpoint,
+                    )
+            failed_state = json.loads(failed_checkpoint.read_text(encoding="utf-8"))
+            self.assertIsNone(failed_state["last_document_code"])
+            self.assertFalse(failed_state["complete"])
+
+            state["last_document_code"] = "8"
+            state["complete"] = False
+            checkpoint.write_text(json.dumps(state), encoding="utf-8")
+            with closing(sqlite3.connect(root / "normalized/manifest.sqlite3")) as connection:
+                with connection:
+                    connection.execute("INSERT INTO documents VALUES ('9', 'success')")
+            with patch("search.minjust_opensearch.request_json") as request:
+                request.side_effect = [
+                    {"cluster_uuid": "cluster-1"},
+                    {"test-index": {"settings": {"index": {"uuid": "index-1"}}}},
+                ]
+                with self.assertRaisesRegex(ValueError, "manifest changed"):
+                    load_bulk(
+                        root / "normalized",
+                        "http://127.0.0.1:9200",
+                        "test-index",
+                        maximum_bytes=4096,
+                        resume=True,
+                        checkpoint=checkpoint,
+                    )
+
+            http_error = urllib.error.HTTPError(
+                "http://127.0.0.1:9200/test",
+                429,
+                "busy",
+                {},
+                io.BytesIO(b"busy"),
+            )
+            with (
+                patch("search.minjust_opensearch.urllib.request.urlopen", side_effect=[http_error, io.BytesIO(b"{}")]),
+                patch("search.minjust_opensearch.time.sleep") as sleep,
+            ):
+                self.assertEqual(
+                    request_json("http://127.0.0.1:9200/test", "GET", None, "application/json", attempts=2),
+                    {},
+                )
+                sleep.assert_called_once_with(1)
+
+            with (
+                patch(
+                    "search.minjust_opensearch.urllib.request.urlopen",
+                    side_effect=[io.BytesIO(b"{"), io.BytesIO(b"{}")],
+                ),
+                patch("search.minjust_opensearch.time.sleep") as sleep,
+            ):
+                self.assertEqual(
+                    request_json(
+                        "http://127.0.0.1:9200/_bulk",
+                        "POST",
+                        b"{}\n{}\n",
+                        "application/x-ndjson",
+                        attempts=2,
+                        retry_invalid_json=True,
+                    ),
+                    {},
+                )
+                sleep.assert_called_once_with(1)
+
+            bad = document_root / "editions/10/ru/fragments.json"
+            fragments = json.loads(bad.read_text(encoding="utf-8"))
+            fragments[0]["document_code"] = "8"
+            bad.write_text(json.dumps(fragments, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
+            with self.assertRaisesRegex(ValueError, "identity"):
+                export_bulk(root / "normalized", output, "test-index")
+            self.assertEqual(output.read_bytes(), content)
+
+            fragments[0]["document_code"] = "7"
+            fragments[0]["text"] = "Повреждено"
+            bad.write_text(json.dumps(fragments, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
+            with self.assertRaisesRegex(ValueError, "checksum"):
+                export_bulk(root / "normalized", output, "test-index")
+            with self.assertRaisesRegex(ValueError, "inside --input"):
+                export_bulk(root / "normalized", root / "normalized/manifest.sqlite3", "test-index")
+            self.assertEqual(output.read_bytes(), content)
+
+            bad.write_text("", encoding="utf-8")
+            with self.assertRaisesRegex(ValueError, "fragments.json"):
+                export_bulk(root / "normalized", output, "test-index")
+            self.assertEqual(output.read_bytes(), content)
+
+            definition = json.loads(
+                (Path(__file__).parent / "search/minjust-fragments-index.json").read_text(encoding="utf-8")
+            )
+            mapping = definition["mappings"]
+            self.assertEqual(definition["settings"]["index"]["number_of_shards"], 1)
+            self.assertEqual(definition["settings"]["index"]["number_of_replicas"], 0)
+            self.assertEqual(mapping["dynamic"], "strict")
+            self.assertEqual(mapping["properties"]["position"]["type"], "integer")
+            self.assertEqual(mapping["properties"]["text_ru"]["analyzer"], "russian")
+            self.assertEqual(mapping["properties"]["text_ky"]["analyzer"], "icu_analyzer")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    unittest.main()

backend/test_search_relevance.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+import json
+import tempfile
+import unittest
+from pathlib import Path
+from unittest.mock import patch
+
+from search.evaluate_relevance import evaluate, load_queries
+
+
+class SearchRelevanceTest(unittest.TestCase):
+    def test_loads_queries_and_calculates_document_metrics(self):
+        queries = [
+            {
+                "id": "ru-01",
+                "language": "ru",
+                "query": "трудовой договор",
+                "relevant_document_codes": ["7", "8"],
+            },
+            {
+                "id": "ky-01",
+                "language": "ky",
+                "query": "эмгек келишими",
+                "relevant_document_codes": ["9"],
+            },
+        ]
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as temporary:
+            path = Path(temporary) / "queries.json"
+            path.write_text(json.dumps(queries, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
+            loaded = load_queries(path)
+
+        responses = [
+            {"hits": {"hits": [{"_source": {"document_code": code}} for code in ["7", "10", "8"]]}},
+            {"hits": {"hits": [{"_source": {"document_code": code}} for code in ["10", "9"]]}},
+        ]
+        with patch("search.evaluate_relevance.request_json", side_effect=responses) as request:
+            result = evaluate(loaded, "http://127.0.0.1:9200", "test", 10)
+
+        self.assertEqual(result["summary"], {"query_count": 2, "recall_at_10": 1.0, "mrr_at_10": 0.75})
+        self.assertEqual(result["queries"][0]["reciprocal_rank_at_10"], 1.0)
+        body = json.loads(request.call_args_list[0].args[2])
+        self.assertFalse(body["track_total_hits"])
+        self.assertEqual(body["collapse"], {"field": "document_code"})
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    unittest.main()

deploy/local-opensearch/Dockerfile

@@ -0,0 +1,3 @@
+FROM opensearchproject/opensearch:3.7.0
+
+RUN /usr/share/opensearch/bin/opensearch-plugin install --batch analysis-icu

deploy/local-opensearch/compose.yaml

@@ -0,0 +1,21 @@
+services:
+  opensearch:
+    build: .
+    container_name: akyldash-opensearch
+    environment:
+      discovery.type: single-node
+      bootstrap.memory_lock: "true"
+      DISABLE_SECURITY_PLUGIN: "true"
+      OPENSEARCH_JAVA_OPTS: -Xms8g -Xmx8g
+    mem_limit: 12g
+    ports:
+      - 127.0.0.1:9200:9200
+    ulimits:
+      memlock:
+        soft: -1
+        hard: -1
+      nofile:
+        soft: 65536
+        hard: 65536
+    volumes:
+      - ../../data/opensearch-node:/usr/share/opensearch/data

docs/README.md

@@ -33,4 +33,4 @@
 
 ---
 
-Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.2.2 · Frontend — не создан
+Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.5.0 · Frontend — не создан

docs/decisions/001-telegram-workspace-mvp.md

@@ -78,4 +78,4 @@ Telegram позволяет запретить пользователям отп
 
 ---
 
-Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.2.2 · Frontend — не создан
+Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.5.0 · Frontend — не создан

docs/operations/project-status.md

@@ -1,19 +1,19 @@
 # Статус проекта
 
-Последняя проверка: 2026-08-10
+Последняя проверка: 2026-08-14
 Назначение документа: быстро восстановить контекст проекта для участников команды и будущих агентов.
 
 - Telegram-бот: `0.2.2`
 - Telegram-бот на Synology: `0.2.1`
-- Backend: `0.2.2`
+- Backend: `0.5.0`
 - Frontend: не создан
 
 ## Краткий итог
 
 Репозиторий переориентирован с отдельного бота на весь проект юридической информационно-аналитической платформы. Telegram-бот выделен в инструмент рабочего окружения. Реализованы возобновляемая выгрузка документов из официального Open Data API ЦБД Минюста КР и их локальная воспроизводимая нормализация.
 
-Ближайшая цель — выполнить полный проход нормализатора, проверить отчёт ошибок
+Ближайшая цель — оценить полный локальный индекс на 50–100 запросах RU/KY и
-и качество контрольной выборки RU/KY, затем подготовить индекс OpenSearch.
+настроить ранжирование до начала разработки поискового API.
 
 ## Уже сделано
 
@@ -74,6 +74,9 @@
 - Реализован backend-нормализатор версии `0.2.2` без внешних зависимостей.
 - Нормализатор создаёт канонические метаданные, безопасный HTML, чистый текст и адресуемые фрагменты RU/KY.
 - SQLite-манифест обеспечивает возобновление, повтор ошибок и пропуск неизменившихся документов.
+- Полный проход завершён: 209 958 документов нормализованы без ошибок.
+- Контрольная выборка RU/KY прошла проверки текста, фрагментов, ID и SHA-256.
+- Добавлены строгий mapping и атомарный Bulk NDJSON-экспорт для OpenSearch.
 
 ### Развёртывание
 
@@ -132,6 +135,32 @@
 
 ## История изменений статуса
 
+### 2026-08-14
+
+- Добавлены шаблон relevance set v1 и воспроизводимый расчёт Recall@K/MRR@K.
+- Версия backend обновлена до `0.5.0`.
+
+- Полный локальный индекс содержит 56 295 965 фрагментов и успешно отвечает на
+  RU/KY-запросы.
+- Добавлены атомарный checkpoint и безопасное продолжение прерванной загрузки
+  существующего индекса.
+- Добавлены retry/backoff для временных HTTP-сбоев и подробные ошибки Bulk API.
+- Ошибки чтения JSON теперь содержат точный путь и повторяются при временном сбое.
+- Версия backend обновлена до `0.4.1`.
+
+### 2026-08-13
+
+- Добавлен локальный одноузловой OpenSearch с `analysis-icu` без Dashboards.
+- Добавлена прямая потоковая загрузка корпуса пакетами до 25 МБ.
+- Версия backend обновлена до `0.4.0`.
+
+### 2026-08-13
+
+- Подтверждена полная успешная нормализация 209 958 загруженных документов.
+- Единственный отсутствующий документ `6` повторно не отдан API Минюста.
+- Добавлены mapping фрагментов и потоковый экспорт для OpenSearch Bulk API.
+- Версия backend обновлена до `0.3.0`.
+
 ### 2026-08-12
 
 - Нормализатор запрещает пересекающиеся каталоги источника и результата,
@@ -197,4 +226,4 @@
 
 ---
 
-Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.2.2 · Frontend — не создан
+Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.5.0 · Frontend — не создан

docs/operations/telegram-workspace-plan.md

@@ -398,4 +398,4 @@ Git сохраняет актуальную версию
 
 ---
 
-Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.2.2 · Frontend — не создан
+Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.5.0 · Frontend — не создан

docs/product/frontend-search-sps-plan.md

@@ -98,10 +98,10 @@ MVP не входят.
 Интерфейс не должен предполагать наличие обоих языков. На момент полного
 скачивания архива распределение следующее:
 
-- только русский язык — 29 432 документа;
+- только русский язык — 29 433 документа;
-- только кыргызский язык — 98 797 документов;
+- только кыргызский язык — 98 905 документов;
-- оба языка — 80 901 документ;
+- оба языка — 80 930 документов;
-- нет HTML-текста — 681 документ.
+- нет HTML-текста — 690 документов.
 
 ## Рекомендуемая основа frontend
 
@@ -258,4 +258,4 @@ runtime-зависимостями frontend. Регистрация в стор
 
 ---
 
-Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.2.2 · Frontend — не создан
+Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.5.0 · Frontend — не создан

docs/product/minjust-document-normalization-agent-task.md

@@ -214,4 +214,4 @@ python3 backend/normalization/minjust_cbd.py
 
 ---
 
-Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.2.2 · Frontend — не создан
+Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.5.0 · Frontend — не создан

docs/product/project-overview.md

@@ -44,4 +44,4 @@
 
 ---
 
-Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.2.2 · Frontend — не создан
+Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.5.0 · Frontend — не создан

docs/team/ai-skills-for-beginners.md

@@ -180,4 +180,4 @@
 
 ---
 
-Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.2.2 · Frontend — не создан
+Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.5.0 · Frontend — не создан

tools/telegram-bot/README.md

@@ -48,4 +48,4 @@ python3 -m unittest -v
 
 ---
 
-Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.2.2 · Frontend — не создан
+Акылдаш · Telegram-бот v0.2.2 · Backend v0.5.0 · Frontend — не создан