72 lines
3.6 KiB
JavaScript
72 lines
3.6 KiB
JavaScript
/**
|
||
* Copyright (c) 2024-2025 Тарабанов Александр Викторович
|
||
* All rights reserved.
|
||
*
|
||
* This software is proprietary and confidential.
|
||
* Unauthorized copying, modification, or distribution is prohibited.
|
||
*
|
||
* For licensing inquiries: info@hb3-accelerator.com
|
||
* Website: https://hb3-accelerator.com
|
||
* GitHub: https://github.com/HB3-ACCELERATOR
|
||
*/
|
||
|
||
// Принудительно устанавливаем URL для Docker-сети
|
||
process.env.VECTOR_SEARCH_URL = 'http://vector-search:8001';
|
||
|
||
const vectorSearch = require('../services/vectorSearchClient');
|
||
|
||
const TEST_TABLE_ID = 'test_table_rag';
|
||
|
||
const rows = [
|
||
{ row_id: '1', text: 'Что такое RAG?', metadata: { answer: 'Retrieval Augmented Generation', userTags: ['ai', 'ml'], product: 'A' } },
|
||
{ row_id: '2', text: 'Что такое FAISS?', metadata: { answer: 'Facebook AI Similarity Search', userTags: ['ai', 'search'], product: 'B' } },
|
||
{ row_id: '3', text: 'Что такое Ollama?', metadata: { answer: 'Локальный inference LLM', userTags: ['llm'], product: 'A' } },
|
||
];
|
||
|
||
describe('vectorSearchClient integration (vector-search)', () => {
|
||
before(async () => {
|
||
console.log('Загружаем тестовые данные...');
|
||
console.log('VECTOR_SEARCH_URL:', process.env.VECTOR_SEARCH_URL);
|
||
await vectorSearch.rebuild(TEST_TABLE_ID, rows);
|
||
console.log('Тестовые данные загружены');
|
||
});
|
||
|
||
after(async () => {
|
||
console.log('Очищаем тестовые данные...');
|
||
await vectorSearch.remove(TEST_TABLE_ID, rows.map(r => r.row_id));
|
||
console.log('Тестовые данные очищены');
|
||
});
|
||
|
||
it('Поиск без фильтрации', async () => {
|
||
const results = await vectorSearch.search(TEST_TABLE_ID, 'Что такое RAG?', 1);
|
||
console.log('Результаты поиска:', results);
|
||
if (!results || results.length === 0) throw new Error('Нет результатов поиска');
|
||
if (results[0].metadata.answer !== 'Retrieval Augmented Generation') {
|
||
throw new Error(`Ответ не совпадает: ${results[0].metadata.answer}`);
|
||
}
|
||
});
|
||
|
||
it('Поиск с фильтрацией по продукту (должен найти Ollama)', async () => {
|
||
const results = await vectorSearch.search(TEST_TABLE_ID, 'Что такое Ollama?', 3);
|
||
console.log('Результаты поиска Ollama:', results);
|
||
if (!results || results.length === 0) throw new Error('Нет результатов поиска');
|
||
|
||
// Фильтруем по продукту 'A'
|
||
const filtered = results.filter(r => r.metadata.product === 'A');
|
||
if (filtered.length === 0) throw new Error('Нет результатов с продуктом A');
|
||
if (filtered[0].metadata.answer !== 'Локальный inference LLM') {
|
||
throw new Error(`Ответ не совпадает: ${filtered[0].metadata.answer}`);
|
||
}
|
||
});
|
||
|
||
it('Проверка порога score', async () => {
|
||
const results = await vectorSearch.search(TEST_TABLE_ID, 'Что такое Ollama?', 3);
|
||
console.log('Результаты поиска с порогом:', results);
|
||
if (!results || results.length === 0) throw new Error('Нет результатов поиска');
|
||
|
||
// Проверяем, что есть результаты с хорошим score (близкие к 0)
|
||
const goodScoreResults = results.filter(r => Math.abs(r.score) < 10);
|
||
if (goodScoreResults.length === 0) throw new Error('Нет результатов с хорошим score');
|
||
console.log('Результаты с хорошим score:', goodScoreResults.length);
|
||
});
|
||
});
|