Compare commits

...

1 Commits

Author SHA1 Message Date
2c229986de docs: record OpenSearch handoff status 2026-08-14 23:05:10 +03:00

View File

@@ -77,6 +77,16 @@
- 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.
- PR #10 слит в `main` merge-коммитом `3873954`.
- Локальный OpenSearch 3.7.0 с `analysis-icu` запущен через
`deploy/local-opensearch/compose.yaml`; данные хранятся в
`data/opensearch-node`.
- Индекс `akyldash-fragments-v1` полностью построен: 56 295 965 фрагментов,
состояние `green`, размер около 16 ГБ.
- Потоковый загрузчик использует ограниченные Bulk-пакеты, атомарный checkpoint,
безопасный resume, retry/backoff и подробную диагностику ошибок.
- Smoke-поиск по RU и KY успешно выполнен; наблюдаемое время ответа составляло
2022 мс.
### Развёртывание
@@ -90,9 +100,16 @@
### Развёртывание и сопровождение
- Docker-конфигурация развёртывания не хранится в репозитории.
- Production-конфигурация Docker не хранится в репозитории; добавлен только
локальный стенд OpenSearch без security plugin и replicas.
- Не настроен CI/CD.
### Поиск
- Не подготовлена эталонная выборка из 50100 реальных RU/KY-запросов.
- Не измерены baseline-метрики качества поиска и не настроено ранжирование.
- Поисковый API и frontend ещё не созданы.
### Хранилище
- PostgreSQL не подключён; первая версия использует SQLite.
@@ -122,16 +139,28 @@
## Следующий этап
### Фиксация MVP и проверка полного цикла
### Оценка качества поиска
Рекомендуемый порядок:
1. Настроить резервное копирование `/volume1/docker/akyldash/data`.
2. Зафиксировать состав MVP с командой и закрыть тему `MVP`.
3. Провести одно реальное обсуждение с ответами, правками и вложением.
4. Экспортировать обсуждение и вручную проанализировать Markdown в ChatGPT.
5. Вернуть подтверждённый итог в тему `Решения` и зафиксировать его в Git/Gitea.
6. Записать обнаруженные неудобства и только после этого выбирать следующую доработку.
1. Создать Gitea Issue для relevance set v1.
2. Подготовить 50 запросов: 25 RU и 25 KY, с ожидаемыми документами и оценками
релевантности.
3. Выполнить запросы по `akyldash-fragments-v1` и зафиксировать baseline
Recall@10 и MRR.
4. Настроить запрос и веса полей по фактическим ошибкам выдачи.
5. После приемлемого baseline проектировать поисковый API; frontend до этого не
начинать.
### Точка продолжения после перезапуска Codex
- Рабочая ветка: `docs/project-status-handoff`, создана от актуального `main`.
- Актуальный `main`: `3873954`, PR #10 уже слит.
- Контейнер OpenSearch и полный индекс находятся локально; пересоздавать индекс
не требуется.
- Ближайшее действие: оформить relevance set v1 как задачу в Gitea.
- Локальные `mail.jpg` и `synology-containers.jpg` не отслеживаются Git и должны
остаться нетронутыми.
## История изменений статуса