aumento de velocidad y cambios en el tema de noticias relacionadas

inspect_qdrant.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+
+import os
+import sys
+sys.path.append(os.getcwd())
+from utils.qdrant_search import get_qdrant_client
+
+client = get_qdrant_client()
+collection_name = "news_vectors"
+
+# Scroll some points to see payload
+response = client.scroll(
+    collection_name=collection_name,
+    limit=5,
+    with_payload=True,
+    with_vectors=False
+)
+
+for point in response[0]:
+    print(f"ID: {point.id}")
+    print(f"Payload: {point.payload}")
+    print("-" * 20)

models/noticias.py

@@ -1,7 +1,7 @@
-from psycopg2 import extras
-from typing import List, Dict, Optional, Tuple, Any
 import os
-# from sentence_transformers import SentenceTransformer (Moved to functions to avoid heavy start-up)
+from typing import List, Dict, Optional, Tuple, Any
+from psycopg2 import extras
+from utils.qdrant_search import semantic_search
 
 
 def _extraer_tags_por_traduccion(cur, traduccion_ids: List[int]) -> Dict[int, List[tuple]]:
@@ -105,8 +105,24 @@ def buscar_noticias(
                  cur.execute("SELECT reltuples::bigint FROM pg_class WHERE relname = 'noticias'")
                  row = cur.fetchone()
                  total_results = row[0] if row else 0
+            elif q and not (categoria_id or pais_id or continente_id or fecha):
+                # Conteo optimizado para búsqueda simple (UNION de hits en noticias y traducciones)
+                cur.execute(
+                    """
+                    SELECT COUNT(DISTINCT id) FROM (
+                        SELECT id FROM noticias 
+                        WHERE search_vector_es @@ websearch_to_tsquery('spanish', %s)
+                        UNION ALL
+                        SELECT noticia_id as id FROM traducciones 
+                        WHERE search_vector_es @@ websearch_to_tsquery('spanish', %s) 
+                          AND lang_to = %s AND status = 'done'
+                    ) as all_hits
+                    """,
+                    (q, q, lang),
+                )
+                total_results = cur.fetchone()[0]
             else:
-                # Conteo exacto si hay filtros (necesario para paginación filtrada)
+                # Conteo exacto si hay filtros combinados
                 cur.execute(
                     f"""
                     SELECT COUNT(n.id)
@@ -175,16 +191,7 @@ def buscar_noticias(
     return noticias, total_results, total_pages, tags_por_tr
 
 
-# Cache del modelo para no cargarlo en cada petición
+# Embedding model loading moved to utils.qdrant_search
-_model_cache = {}
-
-def _get_emb_model():
-    from sentence_transformers import SentenceTransformer
-    model_name = os.environ.get("EMB_MODEL", "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")
-    if model_name not in _model_cache:
-        device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
-        _model_cache[model_name] = SentenceTransformer(model_name, device=device)
-    return _model_cache[model_name], model_name
 
 def buscar_noticias_semantica(
     conn,
@@ -194,77 +201,89 @@ def buscar_noticias_semantica(
     categoria_id: Optional[str] = None,
     continente_id: Optional[str] = None,
     pais_id: Optional[str] = None,
-    fecha: Optional[str] = None,
+    fecha: Optional[Any] = None,
     lang: str = "es",
 ) -> Tuple[List[Dict], int, int, Dict]:
     """
-    Búsqueda semántica usando embeddings y similitud coseno (vía producto punto si están normalizados).
+    Búsqueda semántica optimizada usando Qdrant.
+    Cae de vuelta a búsqueda tradicional si falla.
     """
     if not q.strip():
         return buscar_noticias(conn, page, per_page, "", categoria_id, continente_id, pais_id, fecha, lang)
 
-    offset = (page - 1) * per_page
+    # Preparar filtros para Qdrant
-    model, model_name = _get_emb_model()
+    q_filters = {"lang": lang}
-    
-    # Generar embedding de la consulta
-    q_emb = model.encode([q], normalize_embeddings=True)[0].tolist()
-
-    where = ["t.status = 'done'", "t.lang_to = %s"]
-    params = [lang]
-
-    if fecha:
-        where.append("n.fecha::date = %s")
-        params.append(fecha)
     if categoria_id:
-        where.append("n.categoria_id = %s")
+        q_filters["categoria_id"] = int(categoria_id)
-        params.append(int(categoria_id))
     if pais_id:
-        where.append("n.pais_id = %s")
+        q_filters["pais_id"] = int(pais_id)
-        params.append(int(pais_id))
+    # Nota: No filtramos por fecha o continente en Qdrant por ahora para simplicidad,
-    elif continente_id:
+    # ya que requeriría lógica más compleja de filtrado en Qdrant (rango o joins manuales).
-        where.append("p.continente_id = %s")
-        params.append(int(continente_id))
     
-    where_sql = " AND ".join(where)
+    # Realizar búsqueda en Qdrant
+    # Obtenemos más resultados de los necesarios para permitir re-filtrado o mejor ranking
+    # Pero no demasiados para mantener la velocidad
+    limit_qdrant = min(page * per_page * 2, 500)
+    
+    try:
+        results_q = semantic_search(
+            query=q,
+            limit=limit_qdrant,
+            score_threshold=0.35,
+            filters=q_filters
+        )
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ Error en búsqueda Qdrant, usando fallback: {e}")
+        return buscar_noticias(conn, page, per_page, q, categoria_id, continente_id, pais_id, fecha, lang)
+
+    if not results_q:
+        # Fallback a búsqueda tradicional si no hay resultados semánticos
+        return buscar_noticias(conn, page, per_page, q, categoria_id, continente_id, pais_id, fecha, lang)
+
+    # El total real en Qdrant para esta búsqueda es difícil de saber sin una query de conteo separada,
+    # estimamos o usamos el tamaño de la lista retornada (limitada por nuestro umbral).
+    total_results = len(results_q) 
+    total_pages = (total_results // per_page) + (1 if total_results % per_page else 0)
+
+    # Paginación sobre los resultados de Qdrant
+    offset = (page - 1) * per_page
+    paged_results_q = results_q[offset : offset + per_page]
+    
+    if not paged_results_q:
+        return [], total_results, total_pages, {}
+
+    # Enriquecer resultados con datos frescos de PostgreSQL
+    news_ids = [r['news_id'] for r in paged_results_q]
     
     with conn.cursor(cursor_factory=extras.DictCursor) as cur:
-        # Consulta de búsqueda vectorial (usamos un array_agg o similar para el producto punto si no hay pgvector)
+        cur.execute(
-        # Nota: Aquí asumo que usamos producto punto entre arrays de double precision
+            """
-        query_sql = f"""
-            WITH similarity AS (
-                SELECT 
-                    te.traduccion_id,
-                    (
-                        SELECT SUM(a*b)
-                        FROM unnest(te.embedding, %s::double precision[]) AS t(a,b)
-                    ) AS score
-                FROM traduccion_embeddings te
-                WHERE te.model = %s
-            )
             SELECT
                 n.id, n.titulo, n.resumen, n.url, n.fecha, n.imagen_url, n.fuente_nombre,
                 c.nombre AS categoria, p.nombre AS pais,
                 t.id AS traduccion_id, t.titulo_trad AS titulo_traducido, t.resumen_trad AS resumen_traducido,
-                TRUE AS tiene_traduccion, s.score
+                TRUE AS tiene_traduccion
-            FROM similarity s
+            FROM noticias n
-            JOIN traducciones t ON t.id = s.traduccion_id
-            JOIN noticias n ON n.id = t.noticia_id
             LEFT JOIN categorias c ON c.id = n.categoria_id
             LEFT JOIN paises p ON p.id = n.pais_id
-            WHERE {where_sql}
+            LEFT JOIN traducciones t ON t.noticia_id = n.id AND t.lang_to = %s AND t.status = 'done'
-            ORDER BY n.fecha DESC NULLS LAST, s.score DESC
+            WHERE n.id = ANY(%s)
-            LIMIT %s OFFSET %s
+            """,
-        """
+            (lang, news_ids),
+        )
+        db_rows = {row['id']: row for row in cur.fetchall()}
         
-        # Para el conteo total en semántica podemos simplificar o usar el mismo WHERE
+        # Mantener el orden de relevancia de Qdrant
-        cur.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM traducciones t JOIN noticias n ON n.id = t.noticia_id LEFT JOIN paises p ON p.id = n.pais_id WHERE {where_sql}", params)
+        noticias_enriquecidas = []
-        total_results = cur.fetchone()[0]
+        for r_q in paged_results_q:
-        total_pages = (total_results // per_page) + (1 if total_results % per_page else 0)
+            nid = r_q['news_id']
+            if nid in db_rows:
+                row = dict(db_rows[nid])
+                row['score'] = r_q['score'] # Añadir score de relevancia
+                noticias_enriquecidas.append(row)
         
-        cur.execute(query_sql, [q_emb, model_name] + params + [per_page, offset])
+        # Tags
-        noticias = cur.fetchall()
+        tr_ids = [n["traduccion_id"] for n in noticias_enriquecidas if n.get("traduccion_id")]
-
-        tr_ids = [n["traduccion_id"] for n in noticias]
         tags_por_tr = _extraer_tags_por_traduccion(cur, tr_ids)
 
-    return noticias, total_results, total_pages, tags_por_tr
+    return noticias_enriquecidas, total_results, total_pages, tags_por_tr

routers/noticia.py

@@ -93,17 +93,21 @@ def noticia():
                 cur.execute(
                     """
                     SELECT
+                        n2.id,
                         n2.url,
-                        n2.titulo,
+                        n2.titulo AS titulo_original,
                         n2.fecha,
                         n2.imagen_url,
                         n2.fuente_nombre,
                         rn.score,
                         t2.titulo_trad,
-                        t2.id AS related_tr_id
+                        t2.id AS traduccion_id,
+                        c.nombre AS categoria,
+                        TRUE AS tiene_traduccion
                     FROM related_noticias rn
                     JOIN traducciones t2 ON t2.id = rn.related_traduccion_id
                     JOIN noticias n2 ON n2.id = t2.noticia_id
+                    LEFT JOIN categorias c ON c.id = n2.categoria_id
                     WHERE rn.traduccion_id = %s
                     ORDER BY rn.score DESC
                     LIMIT 8;

routers/search.py

@@ -42,7 +42,8 @@ def search():
             semantic_results = semantic_search(
                 query=q,
                 limit=max_qdrant_results,
-                score_threshold=0.3  # Umbral más bajo para capturar más resultados
+                score_threshold=0.3,  # Umbral más bajo para capturar más resultados
+                filters={"lang": lang}
             )
             
             if semantic_results:

routers/stats.py

@@ -103,6 +103,7 @@ def aggregate_normalized_entities(rows, entity_type='persona'):
 
 
 @stats_bp.route("/")
+@cached(ttl_seconds=600, prefix="stats_index")
 def index():
     """Stats dashboard page."""
     

templates/noticia_classic.html

@@ -127,6 +127,41 @@
           {% endif %}
         </div>
       </div>
+
+      <!-- Sección de Artículos Relacionados debajo del contenido -->
+      {% if related_news %}
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+        <div class="related-grid">
+          {% for related in related_news %}
+          <div class="related-card">
+            {% if related.imagen_url %}
+            <div class="related-card-image">
+              <img src="{{ related.imagen_url }}" alt="{{ related.titulo_trad or related.titulo_original }}">
+            </div>
+            {% endif %}
+            <div class="related-card-body">
+              <span class="related-badge">{{ related.categoria or 'General' }}</span>
+              <h4>
+                {% if related.traduccion_id %}
+                <a href="{{ url_for('noticia.noticia', tr_id=related.traduccion_id) }}">
+                  {% else %}
+                  <a href="{{ url_for('noticia.noticia', id=related.id) }}">
+                    {% endif %}
+                    {{ related.titulo_trad or related.titulo_original }}
+                  </a>
+              </h4>
+              <div class="related-footer">
+                <span><i class="fas fa-newspaper"></i> {{ related.fuente_nombre }}</span>
+                <span><i class="far fa-clock"></i> {{ related.fecha.strftime('%d/%m %H:%M') if related.fecha else ''
+                  }}</span>
+              </div>
+            </div>
+          </div>
+          {% endfor %}
+        </div>
+      </section>
+      {% endif %}
     </div>
 
     <!-- Sidebar del artículo -->
@@ -150,29 +185,6 @@
         </div>
       </div>
 
-      <!-- Artículos relacionados -->
-      {% if related_news %}
-      <div class="card">
-        <h3>Artículos Relacionados</h3>
-        <ul>
-          {% for related in related_news[:5] %}
-          <li>
-            {% if related.traduccion_id %}
-            <a href="{{ url_for('noticia.noticia', tr_id=related.traduccion_id) }}">
-              {% else %}
-              <a href="{{ url_for('noticia.noticia', id=related.id) }}">
-                {% endif %}
-                {{ related.titulo_trad if related.tiene_traduccion else related.titulo_original }}
-              </a>
-              <small style="color: var(--muted-color);">
-                {{ related.fecha.strftime('%d/%m %H:%M') if related.fecha else '' }}
-              </small>
-          </li>
-          {% endfor %}
-        </ul>
-      </div>
-      {% endif %}
-
       <!-- Categorías populares -->
       {% if categorias %}
       <div class="card">
@@ -339,6 +351,113 @@
     margin-top: 5px;
     font-size: 0.9rem;
 }
+
+.related-section {
+    margin-top: 50px;
+    padding-top: 30px;
+    border-top: 1px solid var(--border-color);
+}
+
+.section-title {
+    font-size: 1.5rem;
+    color: var(--text-color);
+    margin-bottom: 25px;
+    position: relative;
+    padding-bottom: 10px;
+}
+
+.section-title::after {
+    content: '';
+    position: absolute;
+    bottom: 0;
+    left: 0;
+    width: 60px;
+    height: 3px;
+    background: var(--accent-color);
+}
+
+.related-grid {
+    display: grid;
+    grid-template-columns: repeat(auto-fill, minmax(280px, 1fr));
+    gap: 20px;
+    margin-bottom: 40px;
+}
+
+.related-card {
+    background: var(--paper-color);
+    border: 1px solid var(--border-color);
+    border-radius: 8px;
+    overflow: hidden;
+    transition: transform 0.2s, box-shadow 0.2s;
+    display: flex;
+    flex-direction: column;
+}
+
+.related-card:hover {
+    transform: translateY(-5px);
+    box-shadow: 0 10px 20px rgba(0,0,0,0.1);
+}
+
+.related-card-image {
+    height: 160px;
+    overflow: hidden;
+}
+
+.related-card-image img {
+    width: 100%;
+    height: 100%;
+    object-fit: cover;
+    transition: transform 0.3s;
+}
+
+.related-card:hover .related-card-image img {
+    transform: scale(1.05);
+}
+
+.related-card-body {
+    padding: 15px;
+    flex-grow: 1;
+    display: flex;
+    flex-direction: column;
+}
+
+.related-badge {
+    font-size: 0.7rem;
+    text-transform: uppercase;
+    color: var(--accent-color);
+    font-weight: bold;
+    margin-bottom: 8px;
+}
+
+.related-card h4 {
+    font-size: 1rem;
+    line-height: 1.4;
+    margin-bottom: 15px;
+    display: -webkit-box;
+    -webkit-line-clamp: 3;
+    -webkit-box-orient: vertical;
+    overflow: hidden;
+    flex-grow: 1;
+}
+
+.related-card h4 a {
+    color: var(--text-color);
+    text-decoration: none;
+}
+
+.related-card h4 a:hover {
+    color: var(--accent-color);
+}
+
+.related-footer {
+    display: flex;
+    justify-content: space-between;
+    font-size: 0.75rem;
+    color: var(--muted-color);
+    margin-top: auto;
+    padding-top: 10px;
+    border-top: 1px solid var(--bg-color);
+}
 `;
   document.head.appendChild(style);
 </script>

utils/qdrant_search.py

@@ -13,6 +13,7 @@ QDRANT_HOST = os.environ.get("QDRANT_HOST", "localhost")
 QDRANT_PORT = int(os.environ.get("QDRANT_PORT", "6333"))
 QDRANT_COLLECTION = os.environ.get("QDRANT_COLLECTION_NAME", "news_vectors")
 EMB_MODEL = os.environ.get("EMB_MODEL", "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")
+EMB_DEVICE = os.environ.get("EMB_DEVICE", "cpu")  # Default to CPU, but check env
 
 # Singleton para clientes globales
 _qdrant_client: Optional[QdrantClient] = None
@@ -47,7 +48,15 @@ def get_embedding_model() -> Any:
     global _embedding_model
     if _embedding_model is None:
         from sentence_transformers import SentenceTransformer
-        _embedding_model = SentenceTransformer(EMB_MODEL, device='cpu')
+        import torch
+        
+        device = EMB_DEVICE
+        if device == "cuda" and not torch.cuda.is_available():
+            print("⚠️ CUDA solicitado pero no disponible, usando CPU")
+            device = "cpu"
+            
+        print(f"🤖 Cargando modelo de embeddings: {EMB_MODEL} en {device}")
+        _embedding_model = SentenceTransformer(EMB_MODEL, device=device)
     return _embedding_model
 
 
@@ -90,6 +99,10 @@ def semantic_search(
             conditions = []
             for key, value in filters.items():
                 if value is not None:
+                    if key == "lang" and isinstance(value, str) and len(value) < 5:
+                        # Character(5) in Postgres pads with spaces
+                        value = value.ljust(5)
+                    
                     conditions.append(
                         FieldCondition(key=key, match=MatchValue(value=value))
                     )

workers/qdrant_worker.py

@@ -109,7 +109,7 @@ def get_pending_news(limit: int = BATCH_SIZE) -> List[Dict[str, Any]]:
                 SELECT 
                     t.id as traduccion_id,
                     t.noticia_id,
-                    t.lang_to as lang,
+                    TRIM(t.lang_to) as lang,
                     t.titulo_trad as titulo,
                     t.resumen_trad as resumen,
                     n.url,

workers/translation_worker.py

@@ -304,7 +304,7 @@ def _translate_texts(src, tgt, texts, beams, max_new_tokens):
         target_prefix=target_prefix,
         beam_size=beams,
         max_decoding_length=max_new,
-        repetition_penalty=1.1,
+        repetition_penalty=1.2,
         no_repeat_ngram_size=4,
     )
     dt = time.time() - start