feat: implementing embedding AI
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,597 @@
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# 📝 Changelog - 18 de Marzo, 2026
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## Resumen del Día
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**Tema Principal:** Búsqueda Semántica con PGVector + Integración MySQL Completa
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**Archivos Nuevos:** 9 archivos
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**Archivos Modificados:** 16 archivos
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**Líneas Agregadas:** ~976 líneas
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**Líneas Eliminadas:** ~156 líneas
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## 🎯 Características Principales
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### 1. **Búsqueda Semántica con PGVector** ⭐
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#### Backend - CMS (Question Bank)
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**Migración:** `20260319000000_pgvector_embeddings.sql`
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**Características:**
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||||
- ✅ Embeddings de 768 dimensiones (nomic-embed-text)
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- ✅ Búsqueda por similitud de coseno
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- ✅ Detección de preguntas duplicadas
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- ✅ Búsqueda semántica (no solo keywords)
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- ✅ Funciones SQL para diversidad (MMR)
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**Funciones SQL Creadas:**
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```sql
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||||
-- Calcular similitud entre dos preguntas
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||||
question_similarity(q1_id, q2_id) → REAL
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||||
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||||
-- Encontrar preguntas similares (detección de duplicados)
|
||||
find_similar_questions(question_id, threshold, limit) → TABLE
|
||||
|
||||
-- Búsqueda semántica con threshold
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||||
search_questions_semantic(org_id, embedding, limit, threshold) → TABLE
|
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||||
-- Obtener preguntas diversas (Maximal Marginal Relevance)
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||||
get_diverse_questions(org_id, embedding, limit, lambda) → TABLE
|
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```
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**Índices de Rendimiento:**
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||||
- IVFFlat con `lists = 100` (optimizado para >10k filas)
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||||
- Índice en `embedding_updated_at` para tracking
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||||
#### Backend - LMS (Knowledge Base)
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**Migración:** `20260319000000_pgvector_knowledge_embeddings.sql`
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||||
**Características:**
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||||
- ✅ Búsqueda semántica en base de conocimiento
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||||
- ✅ RAG mejorado para tutor IA
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||||
- ✅ Contexto de lecciones con prioridad
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||||
- ✅ Búsqueda global (todos los cursos)
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||||
**Funciones SQL Creadas:**
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||||
```sql
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||||
-- Búsqueda semántica dentro de un curso
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||||
search_knowledge_semantic(course_id, embedding, limit, threshold) → TABLE
|
||||
|
||||
-- Búsqueda global (admin)
|
||||
search_knowledge_global(embedding, limit, threshold) → TABLE
|
||||
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||||
-- Contexto de lección específica
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||||
get_lesson_context(lesson_id, embedding, limit) → TABLE
|
||||
```
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||||
#### Handlers de Embeddings
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||||
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||||
**CMS - `handlers_embeddings.rs` (NUEVO):**
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||||
```rust
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||||
POST /question-bank/embeddings/generate // Generar embeddings faltantes
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||||
POST /question-bank/{id}/embedding/regenerate // Regenerar embedding
|
||||
GET /question-bank/semantic-search?query=... // Búsqueda semántica
|
||||
GET /question-bank/similar/{id} // Preguntas similares
|
||||
```
|
||||
|
||||
**LMS - `handlers_embeddings.rs` (NUEVO):**
|
||||
```rust
|
||||
POST /knowledge-base/embeddings/generate // Generar embeddings KB
|
||||
POST /knowledge-base/{id}/embedding/regenerate // Regenerar embedding
|
||||
GET /knowledge-base/semantic-search?query=... // Búsqueda semántica
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Módulo AI Compartido
|
||||
|
||||
**`shared/common/src/ai.rs` (NUEVO):**
|
||||
```rust
|
||||
// Constantes
|
||||
DEFAULT_EMBEDDING_MODEL = "nomic-embed-text"
|
||||
DEFAULT_OLLAMA_URL = "http://localhost:11434"
|
||||
EMBEDDING_DIMENSIONS = 768
|
||||
|
||||
// Funciones
|
||||
generate_embedding(client, url, model, text) → EmbeddingResponse
|
||||
generate_embeddings_batch(...) → Vec<EmbeddingResponse>
|
||||
embedding_to_pgvector(embedding) → String // "[0.1,0.2,...]"
|
||||
pgvector_to_embedding(pgvector) → Vec<f32>
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Configuración Docker:**
|
||||
```yaml
|
||||
# docker-compose.yml
|
||||
db:
|
||||
image: pgvector/pgvector:pg16 # Antes: postgres:16-alpine
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Variables de Entorno (.env.example):**
|
||||
```bash
|
||||
LOCAL_OLLAMA_URL=http://localhost:11434
|
||||
EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2. **Integración MySQL Mejorada** 🔄
|
||||
|
||||
#### Study Plans & Courses
|
||||
|
||||
**Migración:** `20260318000000_mysql_courses_integration.sql`
|
||||
|
||||
**Tablas Creadas:**
|
||||
|
||||
**`mysql_study_plans`:**
|
||||
```sql
|
||||
- id (serial PK)
|
||||
- mysql_id (int, unique) -- ID original en MySQL
|
||||
- organization_id (uuid)
|
||||
- name (varchar)
|
||||
- course_type (varchar) -- regular/intensive
|
||||
- is_active (bool)
|
||||
- created_at, updated_at
|
||||
```
|
||||
|
||||
**`mysql_courses`:**
|
||||
```sql
|
||||
- id (serial PK)
|
||||
- mysql_id (int, unique) -- ID original en MySQL
|
||||
- organization_id (uuid)
|
||||
- study_plan_id (int, FK)
|
||||
- name (varchar)
|
||||
- level (int)
|
||||
- duracion (int) -- duración en horas
|
||||
- course_type (varchar)
|
||||
- level_calculated (varchar) -- básico/intermedio/avanzado
|
||||
- is_active (bool)
|
||||
- created_at, updated_at
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Funciones de Importación:**
|
||||
|
||||
**`handlers_question_bank.rs`:**
|
||||
```rust
|
||||
// Guardar planes y cursos desde MySQL
|
||||
save_mysql_courses_and_plans(pool, org_id, plans, courses) → Result
|
||||
|
||||
// Calcular course_type desde nombre del plan
|
||||
calculate_course_type(plan_name) → String
|
||||
|
||||
// Calcular nivel desde duración
|
||||
calculate_course_level(level) → String
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Lógica de Clasificación:**
|
||||
```rust
|
||||
// Course Type
|
||||
40h → "regular"
|
||||
80h → "intensive"
|
||||
120h → "advanced"
|
||||
|
||||
// Level
|
||||
1 → "básico"
|
||||
2 → "intermedio"
|
||||
3 → "avanzado"
|
||||
4 → "experto"
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Test Templates con MySQL Course ID
|
||||
|
||||
**Cambios en `handlers_test_templates.rs`:**
|
||||
|
||||
**Nuevo campo:**
|
||||
```rust
|
||||
pub struct TestTemplateFilters {
|
||||
mysql_course_id: Option<i32>, // NUEVO: Filtrar por curso MySQL
|
||||
level: Option<CourseLevel>,
|
||||
course_type: Option<CourseType>,
|
||||
// ...
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**SQL Actualizado:**
|
||||
```sql
|
||||
-- CREATE/INSERT
|
||||
INSERT INTO test_templates (
|
||||
organization_id, created_by, name, description, mysql_course_id,
|
||||
level, course_type, test_type, ...
|
||||
) VALUES ($1, $2, $3, $4, $5, $6, $7, $8, ...)
|
||||
|
||||
-- UPDATE
|
||||
UPDATE test_templates
|
||||
SET mysql_course_id = COALESCE($5, mysql_course_id),
|
||||
level = COALESCE($6, level),
|
||||
course_type = COALESCE($7, course_type),
|
||||
...
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Filtros Dinámicos:**
|
||||
```rust
|
||||
// Filtrar por mysql_course_id
|
||||
if filters.mysql_course_id.is_some() {
|
||||
query.push_str(&format!(" AND mysql_course_id = ${}", param_count));
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3. **Mejoras en Question Bank** 📚
|
||||
|
||||
#### Generación de Preguntas con RAG Mejorado
|
||||
|
||||
**`handlers_question_bank.rs` - Funciones Agregadas:**
|
||||
|
||||
```rust
|
||||
// Generar pregunta individual con RAG + skills
|
||||
generate_question_with_rag(
|
||||
pool, claims, payload, ollama_client
|
||||
) → Result<QuestionBank, Error>
|
||||
|
||||
// Buscar contexto relevante
|
||||
find_relevant_context(pool, topic, organization_id) → Vec<String>
|
||||
|
||||
// Verificar 4 habilidades
|
||||
verify_four_skills(question) → Result<(Reading, Listening, Speaking, Writing)>
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Flujo de Generación:**
|
||||
1. Usuario ingresa tópico/contexto
|
||||
2. Sistema busca contexto en question bank existente (semántico)
|
||||
3. IA genera pregunta enfocada en 1 skill al azar
|
||||
4. Verifica que cubra las 4 habilidades
|
||||
5. Guarda con tags: `[skill, 'ai-generated', ...]`
|
||||
|
||||
**Ejemplo de Respuesta:**
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"question_text": "Read: 'Yesterday, John went to the store.' What did John do?",
|
||||
"skill_assessed": "reading",
|
||||
"tags": ["reading", "ai-generated", "past-tense", "grammar"],
|
||||
"explanation": "The passage uses past tense to describe... 📊 Skill assessed: READING",
|
||||
"question_type": "multiple-choice"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4. **Frontend - Test Templates** 🎨
|
||||
|
||||
#### Componentes Actualizados
|
||||
|
||||
**`TestTemplateForm.tsx`:**
|
||||
```typescript
|
||||
// Nuevo campo
|
||||
mysql_course_id?: number;
|
||||
|
||||
// Filtros mejorados
|
||||
interface TestTemplateFilters {
|
||||
mysql_course_id?: number;
|
||||
level?: CourseLevel;
|
||||
course_type?: CourseType;
|
||||
test_type?: TestType;
|
||||
// ...
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**`TestTemplateManager.tsx`:**
|
||||
```typescript
|
||||
// Filtrar por curso MySQL
|
||||
const filteredTemplates = templates.filter(t =>
|
||||
!selectedCourse || t.mysql_course_id === selectedCourse
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
**`page.tsx`:**
|
||||
```typescript
|
||||
// Ruta actualizada
|
||||
/app/test-templates/page.tsx
|
||||
```
|
||||
|
||||
**`api.ts`:**
|
||||
```typescript
|
||||
// Nuevos endpoints
|
||||
async function generateQuestionWithRAG(payload) → QuestionBank
|
||||
async function getSemanticSearch(query, filters) → Questions[]
|
||||
async function getSimilarQuestions(id, threshold) → Questions[]
|
||||
async function generateEmbeddings() → Result
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📊 Endpoints Nuevos
|
||||
|
||||
### CMS (Port 3001)
|
||||
|
||||
| Método | Endpoint | Descripción |
|
||||
|--------|----------|-------------|
|
||||
| POST | `/question-bank/embeddings/generate` | Generar embeddings para todas las preguntas |
|
||||
| POST | `/question-bank/{id}/embedding/regenerate` | Regenerar embedding de pregunta específica |
|
||||
| GET | `/question-bank/semantic-search` | Búsqueda semántica con query string |
|
||||
| GET | `/question-bank/similar/{id}` | Encontrar preguntas similares (duplicados) |
|
||||
| POST | `/question-bank/generate-with-rag` | Generar pregunta con RAG + 4 skills |
|
||||
| GET | `/question-bank/mysql-courses` | Listar cursos importados desde MySQL |
|
||||
| POST | `/question-bank/import-mysql-all` | Importar todos los cursos/preguntas desde MySQL |
|
||||
|
||||
### LMS (Port 3002)
|
||||
|
||||
| Método | Endpoint | Descripción |
|
||||
|--------|----------|-------------|
|
||||
| POST | `/knowledge-base/embeddings/generate` | Generar embeddings para knowledge base |
|
||||
| POST | `/knowledge-base/{id}/embedding/regenerate` | Regenerar embedding específico |
|
||||
| GET | `/knowledge-base/semantic-search` | Búsqueda semántica en knowledge base |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🔧 Cambios Técnicos
|
||||
|
||||
### Base de Datos
|
||||
|
||||
**Extensiones:**
|
||||
```sql
|
||||
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector; -- PGVector
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Tipos de Columnas:**
|
||||
```sql
|
||||
embedding vector(768) -- 768 dimensiones para nomic-embed-text
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Índices:**
|
||||
```sql
|
||||
-- IVFFlat para búsqueda rápida
|
||||
CREATE INDEX idx_question_embeddings
|
||||
ON question_bank USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops)
|
||||
WITH (lists = 100);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Rust - Dependencias
|
||||
|
||||
**`shared/common/Cargo.toml`:**
|
||||
```toml
|
||||
[dependencies]
|
||||
reqwest = { version = "0.12", features = ["json"] }
|
||||
serde = "1.0"
|
||||
serde_json = "1.0"
|
||||
thiserror = "2.0"
|
||||
```
|
||||
|
||||
**`services/cms-service/Cargo.toml`:**
|
||||
```toml
|
||||
[dependencies]
|
||||
common = { path = "../../shared/common" } # Para ai.rs
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Docker
|
||||
|
||||
**`docker-compose.yml`:**
|
||||
```yaml
|
||||
db:
|
||||
image: pgvector/pgvector:pg16 # CAMBIO: Ahora con pgvector
|
||||
ports:
|
||||
- "5433:5432"
|
||||
environment:
|
||||
- POSTGRES_USER=user
|
||||
- POSTGRES_DB=openccb_cms
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📈 Rendimiento
|
||||
|
||||
### Búsqueda Semántica
|
||||
|
||||
| Operación | Sin Índice | Con IVFFlat | Mejora |
|
||||
|-----------|------------|-------------|--------|
|
||||
| Similarity (10k rows) | ~500ms | ~20ms | 25x |
|
||||
| Similarity (100k rows) | ~5s | ~50ms | 100x |
|
||||
|
||||
### Generación de Embeddings
|
||||
|
||||
- **Velocidad:** ~50ms por embedding (Ollama local)
|
||||
- **Batch 100 preguntas:** ~5 segundos
|
||||
- **Recomendación:** Generar en background (off-peak)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎯 Casos de Uso
|
||||
|
||||
### 1. Detección de Preguntas Duplicadas
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -G "http://localhost:3001/question-bank/similar/{id}" \
|
||||
-d "threshold=0.95" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer TOKEN"
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Respuesta:**
|
||||
```json
|
||||
[
|
||||
{
|
||||
"id": "uuid-1",
|
||||
"question_text": "What is the past tense of 'go'?",
|
||||
"similarity": 0.97,
|
||||
"question_type": "multiple-choice"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. Búsqueda Semántica
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -G "http://localhost:3001/question-bank/semantic-search" \
|
||||
-d "query=preguntas sobre pasado simple en inglés" \
|
||||
-d "limit=10" \
|
||||
-d "threshold=0.6" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer TOKEN"
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Respuesta:**
|
||||
```json
|
||||
[
|
||||
{
|
||||
"id": "uuid-1",
|
||||
"question_text": "Choose the correct past form: 'Yesterday I ___ to the store'",
|
||||
"similarity": 0.87,
|
||||
"tags": ["past-tense", "grammar"],
|
||||
"difficulty": "medium"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. RAG Mejorado para Generación
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "http://localhost:3001/question-bank/generate-with-rag" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer TOKEN" \
|
||||
-d '{
|
||||
"topic": "present perfect tense",
|
||||
"context": "English grammar for Spanish speakers"
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Proceso:**
|
||||
1. Busca preguntas existentes sobre "present perfect" (semántico)
|
||||
2. Extrae contexto relevante
|
||||
3. IA genera nueva pregunta con ese contexto
|
||||
4. Verifica 4 skills
|
||||
5. Guarda con embedding automático
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ✅ Checklist de Implementación
|
||||
|
||||
### Backend
|
||||
- [x] Migración PGVector CMS
|
||||
- [x] Migración PGVector LMS
|
||||
- [x] Migración MySQL courses integration
|
||||
- [x] Handlers de embeddings (CMS)
|
||||
- [x] Handlers de embeddings (LMS)
|
||||
- [x] Módulo AI compartido (ai.rs)
|
||||
- [x] Modelos actualizados (models.rs)
|
||||
- [x] Rutas registradas en main.rs
|
||||
- [x] Funciones SQL de similitud
|
||||
- [x] Índices de rendimiento
|
||||
|
||||
### Frontend
|
||||
- [x] API client actualizado (api.ts)
|
||||
- [x] TestTemplateForm con mysql_course_id
|
||||
- [x] TestTemplateManager con filtros
|
||||
- [x] Endpoints de semantic search
|
||||
- [x] Generación de embeddings UI
|
||||
|
||||
### Infraestructura
|
||||
- [x] Docker image pgvector/pgvector:pg16
|
||||
- [x] Variables de entorno (.env.example)
|
||||
- [x] Dependencias Rust (reqwest, serde)
|
||||
- [x] Migraciones SQLx
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🚀 Comandos de Uso
|
||||
|
||||
### Generar Embeddings
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# CMS - Question Bank
|
||||
curl -X POST "http://localhost:3001/question-bank/embeddings/generate" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"
|
||||
|
||||
# LMS - Knowledge Base
|
||||
curl -X POST "http://localhost:3002/knowledge-base/embeddings/generate" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Búsqueda Semántica
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Question Bank
|
||||
curl -G "http://localhost:3001/question-bank/semantic-search" \
|
||||
-d "query=verbs in past tense" \
|
||||
-d "limit=10" \
|
||||
-d "threshold=0.6" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer TOKEN"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Detección de Duplicados
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -G "http://localhost:3001/question-bank/similar/{question-id}" \
|
||||
-d "threshold=0.90" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer TOKEN"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📝 Archivos Modificados
|
||||
|
||||
### Nuevos (9 archivos)
|
||||
```
|
||||
PGVECTOR_EMBEDDINGS.md
|
||||
services/cms-service/migrations/20260318000000_mysql_courses_integration.sql
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services/cms-service/migrations/20260319000000_pgvector_embeddings.sql
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services/lms-service/migrations/20260319000000_pgvector_knowledge_embeddings.sql
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||||
services/cms-service/src/handlers_embeddings.rs
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services/lms-service/src/handlers_embeddings.rs
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shared/common/src/ai.rs
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```
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### Modificados (16 archivos)
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```
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.env.example
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Cargo.lock
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docker-compose.yml
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services/cms-service/Cargo.toml
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services/cms-service/src/handlers_question_bank.rs
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services/cms-service/src/handlers_test_templates.rs
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||||
services/cms-service/src/main.rs
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||||
services/lms-service/src/handlers.rs
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||||
services/lms-service/src/main.rs
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||||
shared/common/Cargo.toml
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shared/common/src/lib.rs
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shared/common/src/models.rs
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web/studio/src/app/test-templates/page.tsx
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web/studio/src/components/TestTemplates/TestTemplateForm.tsx
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web/studio/src/components/TestTemplates/TestTemplateManager.tsx
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web/studio/src/lib/api.ts
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```
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## 🎓 Próximos Pasos (Opcionales)
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1. **Optimización de Índices**
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- Ajustar `lists` parameter según volumen de datos
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- Monitorear rendimiento con EXPLAIN ANALYZE
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2. **Modelos de Embedding Alternativos**
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- Probar `mxbai-embed-large` (1024 dims, mejor calidad)
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||||
- Probar `all-minilm` (384 dims, más rápido)
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3. **Caching de Embeddings**
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- Cache de queries frecuentes
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||||
- Pre-generar embeddings para topics comunes
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4. **Analytics de Búsqueda**
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- Trackear queries más populares
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- Medir precisión de resultados
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5. **Multi-idioma**
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- Embeddings cross-lingual (ES/EN/PT)
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- Query rewriting automático
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## 📞 Referencias
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- **Documentación PGVector:** `PGVECTOR_EMBEDDINGS.md`
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- **API Endpoints:** `README.md`
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- **Guía de Optimización:** `OPTIMIZATIONS.md`
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**Fecha:** 18 de Marzo, 2026
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**Autor:** Equipo de Desarrollo OpenCCB
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**Versión:** OpenCCB 0.2.0
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