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instalado.py lee los .desktop y los paquetes para saber que hay en el equipo y para que sirve cada cosa. indexa.py lo engancha, y con el los docs markdown de las herramientas clonadas en CODERS. Las dos fuentes son personales: se quedan en el indice de la maquina y no entran en el publico. busca_cli.py expone el mismo motor que usa el cerebro (saber.busca) para consultar el indice desde la terminal, con --n y --json. reentrena_noche.sh encadena las fases del reentrenamiento largo y las deja corriendo horas; cada fase es reanudable por su cuenta. eval del indice vivo: hit@1 43/57 (75%), hit@5 55/57 (96%), sim 0.909.
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5.5 KiB
Python
135 lines
5.5 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""Genera preguntas-gancho para el pack de conocimiento y el catalogo de awesome.
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./sintetiza_catalogo.py procesa todo (reanudable, ~1-2 h)
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./sintetiza_catalogo.py --muestra 5 ensena 5 y para
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Misma idea multi-representacion que sintetiza.py, pero sobre el contenido que
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VIENE con el repo (conocimiento/ + awesome lists) en vez de sobre la cosecha de
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COFRE. Por que importa: el indice PUBLICO pre-construido trae los fragmentos en
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crudo pero SIN preguntas-gancho, asi que un clon recien hecho no tiene el salto de
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recall que dan (48->82 % hit@1 medido en la metodologia). Esto lo genera para que
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si venga horneado.
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Respeta la marca `publico` de cada fragmento: los ganchos heredan esa marca, y
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indexa.py mete en el indice publico solo los publicos (los de awesome-hacking, sin
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licencia, se quedan en el personal).
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Reanudable: apunta en un .hecho por que fragmento iba. El contenido publico se
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procesa PRIMERO, para que si se corta, lo que se sube ya este.
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"""
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import argparse
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import json
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import os
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import sys
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AQUI = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
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RAIZ = os.path.dirname(os.path.dirname(AQUI))
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SALIDA = os.path.join(RAIZ, "datos", "sintesis-catalogo.jsonl")
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MARCA = SALIDA + ".hecho"
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# Reutiliza el modelo, la llamada a ollama y el reanudado de sintetiza.py.
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sys.path.insert(0, RAIZ) # nucleo/ en el path para saber.*
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from saber import awesome # noqa: E402
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from saber import indexa # noqa: E402 (_conocimiento)
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from saber.enriquece import sintetiza # noqa: E402
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# Instruccion mas general que la de sintetiza.py (aquello era solo pentest).
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sintetiza.INSTRUCCION = """Eres un generador de preguntas para un buscador de
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herramientas y software. Te doy un fragmento con una lista de programas o tecnicas
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de una categoria, cada uno con una breve descripcion. Devuelve de UNA a TRES
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preguntas, en castellano, que una persona haria por voz buscando algo de esa
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categoria y que este fragmento ayuda a responder.
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Reglas:
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- Preguntas naturales: "que programa hay para...", "con que puedo montar un...",
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"cual es una alternativa libre a...", "que herramienta sirve para...".
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- Piensa en la NECESIDAD (que quiere hacer), no en nombres concretos.
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- NO respondas, NO copies nombres ni comandos: solo las preguntas.
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- Si el fragmento es ruido (un titulo suelto, sin descripciones), lista vacia.
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Responde SOLO con JSON: {"preguntas": ["...", "..."]}"""
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def _fragmentos():
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"""Conocimiento (publico) primero, luego catalogo publico, y al final el
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personal (awesome-hacking). Cada uno con su marca `publico`."""
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frags = []
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for e in indexa._conocimiento(): # el pack del repo: todo publico
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e = dict(e)
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e["publico"] = True
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frags.append(e)
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for e in awesome.entradas(): # catalogo: ya trae `publico`
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frags.append(e)
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for e in indexa._instalado(): # apps de esta maquina: personal
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e = dict(e)
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e["publico"] = False
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frags.append(e)
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for e in indexa._docs_extra(): # docs de strix, etc.: personal
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e = dict(e)
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e["publico"] = False
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frags.append(e)
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frags.sort(key=lambda d: (0 if d.get("publico") else 1,
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0 if d.get("tipo") == "metodologia" else 1))
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return frags
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def main():
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p = argparse.ArgumentParser()
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p.add_argument("--muestra", type=int, default=0)
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a = p.parse_args()
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frags = _fragmentos()
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modelo = sintetiza._modelo()
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npub = sum(1 for f in frags if f.get("publico"))
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print(f" {len(frags)} fragmentos ({npub} publicos) · modelo {modelo}", flush=True)
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if a.muestra:
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for fr in frags[:a.muestra]:
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print(f"\n ── {fr.get('fichero')} ──")
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for q in sintetiza._pide(fr["texto"], modelo):
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print(f" P: {q}")
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return 0
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desde = 0
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if os.path.exists(MARCA) and os.path.exists(SALIDA):
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try:
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desde = int(open(MARCA).read().strip()) + 1
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except (ValueError, OSError):
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desde = 0
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modo = "a" if desde else "w"
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hechas = sum(1 for _ in open(SALIDA)) if desde and os.path.exists(SALIDA) else 0
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if desde:
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print(f" reanudando desde {desde} ({hechas} preguntas)", flush=True)
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total = len(frags)
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with open(SALIDA, modo, encoding="utf-8", buffering=1) as out:
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for i in range(desde, total):
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if i % 25 == 0:
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modelo = sintetiza._modelo()
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fr = frags[i]
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for q in sintetiza._pide(fr["texto"], modelo):
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out.write(json.dumps({
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"tipo": "pregunta",
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"herramienta": fr.get("herramienta"),
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"perfil": fr.get("perfil"),
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"fichero": fr.get("fichero"),
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"tema": fr.get("tema", ""),
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"fuente": fr.get("fuente"),
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"licencia": fr.get("licencia"),
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"publico": bool(fr.get("publico")),
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"texto": fr["texto"],
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"indexar": q,
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}, ensure_ascii=False) + "\n")
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hechas += 1
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with open(MARCA, "w") as m:
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m.write(str(i))
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if (i + 1) % 25 == 0:
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print(f" PROGRESO catalogo hecho={i+1} total={total} "
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f"preguntas={hechas}", flush=True)
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print(f"\n hecho: {hechas} preguntas en {SALIDA}", flush=True)
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return 0
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if __name__ == "__main__":
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sys.exit(main())
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