evaluation

scripts/search_core.py

@@ -19,6 +19,11 @@ WORD_RE = re.compile(
     re.UNICODE,
 )
 
+QUOTED_PHRASE_RE = re.compile(
+    r'[„“”"]([^„“”"]+)[„“”"]',
+    re.UNICODE,
+)
+
 
 BM25_WEIGHTS = (
     0.0,
@@ -45,6 +50,13 @@ FTS_RRF_WEIGHT = 1.0
 VECTOR_RRF_WEIGHT = 1.5
 ANY_TERM_RRF_WEIGHT = 0.25
 
+# Ak FTS kandidát obsahuje veľmi silný
+# lexikálny signál, napríklad meno osoby
+# alebo presný názov práce, nesmie byť
+# potlačený iba embeddingovým výsledkom.
+LEXICAL_ANCHOR_MIN_BONUS = 4.5
+LEXICAL_ANCHOR_RRF_WEIGHT = 2.0
+
 
 STRATEGY_PRIORITY = {
     "all_terms": 3,
@@ -104,6 +116,42 @@ def query_tokens(
     return tokens
 
 
+def quoted_query_phrases(
+    query: str,
+) -> list[str]:
+    phrases: list[str] = []
+    seen: set[str] = set()
+
+    for match in QUOTED_PHRASE_RE.finditer(
+        query
+    ):
+        phrase = normalize_for_compare(
+            match.group(1)
+        )
+
+        if not phrase:
+            continue
+
+        # Jednoslovné výrazy ako "RAG"
+        # alebo "chatbot" sú príliš široké
+        # na silný lexikálny anchor.
+        if len(phrase.split()) < 2:
+            continue
+
+        if phrase in seen:
+            continue
+
+        phrases.append(
+            phrase
+        )
+
+        seen.add(
+            phrase
+        )
+
+    return phrases
+
+
 def quote_fts_token(
     token: str,
     *,
@@ -633,6 +681,25 @@ def exact_match_bonus(
 
     bonus = 0.0
 
+    # Pri otázkach typu:
+    #
+    # Kto sa venuje práci s názvom
+    # „Systém získavania informácií
+    # v slovenskom jazyku“?
+    #
+    # je celý názov práce veľmi silný
+    # lexikálny signál, aj keď title
+    # dokumentu je meno študenta.
+    for phrase in quoted_query_phrases(
+        query
+    ):
+        if (
+            phrase in title
+            or phrase in text
+        ):
+            bonus += 6.0
+            break
+
     if title == normalized_query:
         bonus += 6.0
 
@@ -781,9 +848,8 @@ def add_fts_metadata(
             -bm25_score,
         )
 
-        score = (
-            base_score
-            + exact_match_bonus(
+        match_bonus = (
+            exact_match_bonus(
                 query,
                 item,
                 tags,
@@ -791,6 +857,11 @@ def add_fts_metadata(
             )
         )
 
+        score = (
+            base_score
+            + match_bonus
+        )
+
         heading_paths = (
             parse_heading_paths(
                 item
@@ -943,6 +1014,49 @@ def add_vector_metadata(
     return results
 
 
+def lexical_bonus_from_fts_result(
+    item: dict[str, Any],
+) -> float:
+    fts_score = item.get(
+        "score"
+    )
+
+    bm25_score = item.get(
+        "bm25_score"
+    )
+
+    if (
+        fts_score is None
+        or bm25_score is None
+    ):
+        return 0.0
+
+    try:
+        score_value = float(
+            fts_score
+        )
+
+        bm25_value = float(
+            bm25_score
+        )
+
+    except (
+        TypeError,
+        ValueError,
+    ):
+        return 0.0
+
+    base_score = max(
+        0.0,
+        -bm25_value,
+    )
+
+    return max(
+        0.0,
+        score_value - base_score,
+    )
+
+
 def fuse_hybrid_results(
     fts_results: list[
         dict[str, Any]
@@ -1002,6 +1116,33 @@ def fuse_hybrid_results(
             else FTS_RRF_WEIGHT
         )
 
+        lexical_bonus = (
+            lexical_bonus_from_fts_result(
+                item
+            )
+        )
+
+        # Silný lexikálny anchor má prednosť
+        # pred čisto sémantickou podobnosťou.
+        #
+        # Typické prípady:
+        # - meno osoby je priamo title dokumentu,
+        # - názov práce je uvedený v úvodzovkách,
+        # - query obsahuje celý názov dokumentu.
+        #
+        # Toto rieši najmä situáciu, keď
+        # any_term FTS nájde správneho Bogdana
+        # na 1. mieste, ale pôvodná váha 0.25
+        # ho po RRF vytlačila mimo Top 5.
+        if (
+            lexical_bonus
+            >= LEXICAL_ANCHOR_MIN_BONUS
+        ):
+            fts_weight = max(
+                fts_weight,
+                LEXICAL_ANCHOR_RRF_WEIGHT,
+            )
+
         scores[
             chunk_id
         ] += (