163 lines
6.2 KiB
JavaScript
163 lines
6.2 KiB
JavaScript
// Временно устанавливаем URL для локального тестирования
|
||
process.env.VECTOR_SEARCH_URL = 'http://localhost:8001';
|
||
|
||
const ragService = require('../services/ragService');
|
||
const db = require('../db');
|
||
|
||
const TEST_TABLE_ID = 999999; // Используем числовой ID
|
||
|
||
describe('ragService full integration (DB + vector-search)', () => {
|
||
before(async () => {
|
||
console.log('Создаем тестовую таблицу и данные...');
|
||
|
||
// Создаем тестовую таблицу
|
||
await db.getQuery()(`
|
||
INSERT INTO user_tables (id, name, description)
|
||
VALUES ($1, 'Test RAG Table', 'Test table for RAG integration')
|
||
ON CONFLICT (id) DO NOTHING
|
||
`, [TEST_TABLE_ID]);
|
||
|
||
// Создаем колонки
|
||
const columns = [
|
||
{ id: 'col_question', name: 'Question', type: 'text', purpose: 'question' },
|
||
{ id: 'col_answer', name: 'Answer', type: 'text', purpose: 'answer' },
|
||
{ id: 'col_tags', name: 'Tags', type: 'text', purpose: 'userTags' },
|
||
{ id: 'col_product', name: 'Product', type: 'text', purpose: 'product' }
|
||
];
|
||
|
||
for (const col of columns) {
|
||
await db.getQuery()(`
|
||
INSERT INTO user_columns (id, table_id, name, type, options)
|
||
VALUES ($1, $2, $3, $4, $5)
|
||
ON CONFLICT (id) DO NOTHING
|
||
`, [col.id, TEST_TABLE_ID, col.name, col.type, JSON.stringify({ purpose: col.purpose })]);
|
||
}
|
||
|
||
// Создаем строки
|
||
const rows = [
|
||
{ id: 'row_1', question: 'Что такое RAG?', answer: 'Retrieval Augmented Generation', tags: 'ai,ml', product: 'A' },
|
||
{ id: 'row_2', question: 'Что такое FAISS?', answer: 'Facebook AI Similarity Search', tags: 'ai,search', product: 'B' },
|
||
{ id: 'row_3', question: 'Что такое Ollama?', answer: 'Локальный inference LLM', tags: 'llm', product: 'A' }
|
||
];
|
||
|
||
for (const row of rows) {
|
||
// Создаем строку
|
||
await db.getQuery()(`
|
||
INSERT INTO user_rows (id, table_id, name)
|
||
VALUES ($1, $2, $3)
|
||
ON CONFLICT (id) DO NOTHING
|
||
`, [row.id, TEST_TABLE_ID, row.question]);
|
||
|
||
// Создаем значения ячеек
|
||
await db.getQuery()(`
|
||
INSERT INTO user_cell_values (row_id, column_id, value)
|
||
VALUES ($1, $2, $3), ($1, $4, $5), ($1, $6, $7), ($1, $8, $9)
|
||
ON CONFLICT (row_id, column_id) DO UPDATE SET value = EXCLUDED.value
|
||
`, [
|
||
row.id, 'col_question', row.question,
|
||
row.id, 'col_answer', row.answer,
|
||
row.id, 'col_tags', row.tags,
|
||
row.id, 'col_product', row.product
|
||
]);
|
||
}
|
||
|
||
console.log('Тестовые данные созданы');
|
||
});
|
||
|
||
after(async () => {
|
||
console.log('Очищаем тестовые данные...');
|
||
|
||
// Удаляем значения ячеек
|
||
await db.getQuery()(`
|
||
DELETE FROM user_cell_values
|
||
WHERE row_id IN (SELECT id FROM user_rows WHERE table_id = $1)
|
||
`, [TEST_TABLE_ID]);
|
||
|
||
// Удаляем строки
|
||
await db.getQuery()(`
|
||
DELETE FROM user_rows WHERE table_id = $1
|
||
`, [TEST_TABLE_ID]);
|
||
|
||
// Удаляем колонки
|
||
await db.getQuery()(`
|
||
DELETE FROM user_columns WHERE table_id = $1
|
||
`, [TEST_TABLE_ID]);
|
||
|
||
// Удаляем таблицу
|
||
await db.getQuery()(`
|
||
DELETE FROM user_tables WHERE id = $1
|
||
`, [TEST_TABLE_ID]);
|
||
|
||
console.log('Тестовые данные очищены');
|
||
});
|
||
|
||
it('Полная интеграция: поиск без фильтрации', async () => {
|
||
const result = await ragService.ragAnswer({
|
||
tableId: TEST_TABLE_ID,
|
||
userQuestion: 'Что такое RAG?'
|
||
});
|
||
|
||
console.log('Результат RAG:', result);
|
||
if (!result) throw new Error('Нет результата');
|
||
if (result.answer !== 'Retrieval Augmented Generation') {
|
||
throw new Error(`Ответ не совпадает: ${result.answer}`);
|
||
}
|
||
});
|
||
|
||
it('Полная интеграция: фильтрация по тегу', async () => {
|
||
const result = await ragService.ragAnswer({
|
||
tableId: TEST_TABLE_ID,
|
||
userQuestion: 'Что такое FAISS?',
|
||
userTags: ['search']
|
||
});
|
||
|
||
console.log('Результат с фильтром по тегу:', result);
|
||
if (!result) throw new Error('Нет результата');
|
||
if (result.answer !== 'Facebook AI Similarity Search') {
|
||
throw new Error(`Ответ не совпадает: ${result.answer}`);
|
||
}
|
||
});
|
||
|
||
it('Полная интеграция: фильтрация по продукту', async () => {
|
||
const result = await ragService.ragAnswer({
|
||
tableId: TEST_TABLE_ID,
|
||
userQuestion: 'Что такое Ollama?',
|
||
product: 'A'
|
||
});
|
||
|
||
console.log('Результат с фильтром по продукту:', result);
|
||
if (!result) throw new Error('Нет результата');
|
||
if (result.answer !== 'Локальный inference LLM') {
|
||
throw new Error(`Ответ не совпадает: ${result.answer}`);
|
||
}
|
||
});
|
||
|
||
it('Полная интеграция: комбинированная фильтрация', async () => {
|
||
const result = await ragService.ragAnswer({
|
||
tableId: TEST_TABLE_ID,
|
||
userQuestion: 'Что такое RAG?',
|
||
userTags: ['ai'],
|
||
product: 'A'
|
||
});
|
||
|
||
console.log('Результат с комбинированной фильтрацией:', result);
|
||
if (!result) throw new Error('Нет результата');
|
||
if (result.answer !== 'Retrieval Augmented Generation') {
|
||
throw new Error(`Ответ не совпадает: ${result.answer}`);
|
||
}
|
||
});
|
||
|
||
it('Полная интеграция: проверка порога score', async () => {
|
||
const result = await ragService.ragAnswer({
|
||
tableId: TEST_TABLE_ID,
|
||
userQuestion: 'Что такое Ollama?',
|
||
threshold: 0.95
|
||
});
|
||
|
||
console.log('Результат с высоким порогом:', result);
|
||
// С высоким порогом может не быть результата, это нормально
|
||
if (result && result.score < 0.95) {
|
||
throw new Error(`Score слишком низкий: ${result.score}`);
|
||
}
|
||
});
|
||
});
|