fix(maria): pragul de acoperire la 0,80 si temperatura 0 — doua raspunsuri inventate

Grupul "Maria Test", 2026-09-01, ambele mesaje au primit raspunsuri inventate:

- "am si eu o factura pe luna august cu eroare in spv la trimitere AUTO SULE"
  (cosinus 0,768) — mesajul nu spune CE eroare e; Maria a explicat cum se reface
  o factura stearsa si a trimis omul sa verifice drepturile pe CIF in SPV.
- captura cu `<Error errorMessage="CUI cumparator incorect"/>` (0,778) — eroarea
  nu exista in niciun document; Maria a inventat o procedura cu "ID de descarcare",
  Borderou eFactura si retrimitere manuala.

Cauza: `RANK_STRONG_COSINE=0,70` inseamna "cosinusul singur e destul", dar toate
chunk-urile eFactura seamana intre ele — la 0,7x cosinusul nu mai distinge "e in
documente" de "e despre eFactura". Aceeasi greseala ca la codurile Oracle
(ORA-06550 vs ORA-12541, b7d75f0), doar ca fara cod pe care sa te sprijini.

- RANK_STRONG_COSINE 0,70 -> 0,80: peste atat trec doar potrivirile aproape
  textuale, restul cad pe dovada lexicala (termenii rari ai intrebarii chiar in
  chunk-uri). Ambele mesaje escaladeaza acum la suport.
- LLM_TEMPERATURE=0 la apelul modelului. Fara el llama.cpp foloseste 0,8 —
  creativitate exact acolo unde vrem doar ce scrie in context.
- Cele doua cazuri reale sunt adaugate in ops/calibrate-rank.py: 25/25.

Teste: 99 pass.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY

proxmox/lxc171-claude-agent/maria-whatsapp-bridge/README.md

@@ -362,6 +362,19 @@ Fuziunea da mereu un clasament, si la o intrebare complet straina. De aceea deci
 Fractiunea din pasul 3 nu e cosmetica: cu un singur termen gasit, „cum imi resetez
 parola de la Windows" trecea drept acoperita fiindca „parola" apare in documente.
 
+`RANK_STRONG_COSINE` a fost 0,70 si a lasat sa treaca doua raspunsuri inventate
+(2026-09-01, grupul „Maria Test"): „am o factura pe luna august cu eroare in SPV"
+(0,768 — nu spune ce eroare e) si o captura cu `errorMessage="CUI cumparator
+incorect"` (0,778 — eroarea nu exista in documente). **Toate chunk-urile eFactura
+seamana intre ele**, deci pe 0,7x cosinusul nu mai distinge „e in documente" de „e
+despre eFactura"; e acelasi tip de greseala ca la codurile Oracle de mai sus, doar
+ca fara cod pe care sa te sprijini. La **0,80** trec doar potrivirile aproape
+textuale, iar restul cad pe dovada lexicala de la pasul 3. `ops/calibrate-rank.py`:
+25/25, cu ambele cazuri adaugate la set.
+
+Modelul primeste `temperature=0` (`LLM_TEMPERATURE`). Fara ea, llama.cpp raspunde
+cu 0,8 — creativitate exact acolo unde vrem sa se rezume la context.
+
 Pasul 0 e mai tare decat cosinusul pentru ca **doua erori Oracle diferite se scriu
 aproape la fel**. O captura cu `ORA-06550 / PLS-00906` a primit cosinus 0,736 pe
 chunk-ul despre `ORA-12541: TNS no listener` — peste pragul „sigur", deci Maria a

proxmox/lxc171-claude-agent/maria-whatsapp-bridge/ops/calibrate-rank.py

@@ -61,6 +61,13 @@ CAZURI: list[tuple[str, bool]] = [
     ("ORA-06550: line 1, column 7 PLS-00906 object invalid\nda, ma blocheaza complet", True),
     ("ORA-12154 TNS could not resolve the connect identifier\n"
      "eram la salvarea unei facturi", True),
+    # 2026-09-01, grup „Maria Test": ambele au primit raspunsuri inventate.
+    # Prima e o reclamatie vaga (nu spune CE eroare), a doua e o eroare eFactura
+    # care nu exista in documente — dar toate chunk-urile eFactura ii seamana.
+    ("Buna . Am si eu o factura pe luna august cu eroare in spv la trimitere AUTO SULE", False),
+    ("O) Pers. Juridice (798) O Netrimise DI Trimise (fara raspuns) [5 Timis (cu raspuns Erori) (1). "
+     "O Tamise (cu diferente Reg. V2.) (1)\nMesaj raspuns. | Factura cu id incarcare=6638295792 nu po] "
+     "| | <Error errorMessage=\"CUI cumparator incorect\"/>", False),
     ("care e capitala Frantei", False),
     ("cat costa un bilet de avion la Paris", False),
     ("imi da eroare la imprimanta HP LaserJet, nu trage hartia", False),

proxmox/lxc171-claude-agent/maria-whatsapp-bridge/ops/env.example

@@ -35,7 +35,7 @@ OCR_TIMEOUT_S=60
 # Peste RANK_STRONG_COSINE raspundem din documente fara alte conditii; sub
 # RANK_WEAK_COSINE escaladam direct; intre ele, raspundem doar daca termenii rari
 # din intrebare (coduri de eroare, in general) chiar apar in chunk-urile gasite.
-RANK_STRONG_COSINE=0.70
+RANK_STRONG_COSINE=0.80
 RANK_WEAK_COSINE=0.58
 RANK_RECALL_N=12
 # Ce fractiune din termenii distinctivi ai intrebarii trebuie sa apara in
@@ -63,6 +63,8 @@ OLLAMA_URL=http://127.0.0.1:11434
 EMBED_MODEL=nomic-embed-text
 TOP_K=3
 MAX_TOKENS=250
+# 0 = raspunsul e mereu acelasi si sta in context. Nu urca fara motiv.
+LLM_TEMPERATURE=0
 POLL_INTERVAL_S=2
 
 # --- Depozit de documente + sincronizare Google Drive -----------------------

proxmox/lxc171-claude-agent/maria-whatsapp-bridge/rag/config.py

@@ -39,6 +39,7 @@ DEFAULTS: dict[str, str] = {
     "EMBED_MODEL": "nomic-embed-text",
     "TOP_K": "3",
     "MAX_TOKENS": "250",
+    "LLM_TEMPERATURE": "0",
     "POLL_INTERVAL_S": "2",
     "TEST_MODE_SELF_CHAT_ONLY": "true",
     # Grupuri in care Maria are voie sa raspunda (JID-uri separate prin virgula).
@@ -56,7 +57,7 @@ DEFAULTS: dict[str, str] = {
     "OCR_TIMEOUT_S": "60",
     # Ordonarea chunk-urilor si pragul de la care se considera ca raspunsul chiar
     # e in documente (vezi rag/rank.py pentru masuratoarea din spatele valorilor).
-    "RANK_STRONG_COSINE": "0.70",
+    "RANK_STRONG_COSINE": "0.80",
     "RANK_WEAK_COSINE": "0.58",
     "RANK_RECALL_N": "12",
     "RANK_MIN_RARE_RATIO": "0.5",

proxmox/lxc171-claude-agent/maria-whatsapp-bridge/rag/consumer.py

@@ -175,6 +175,11 @@ def ask_llm(chunks: list[str], question: str, istoric: list[dict] | None = None)
         json={
             "messages": mesaje,
             "max_tokens": config.get_int("MAX_TOKENS", 250),
+            # Fara asta llama.cpp raspunde cu temperatura lui implicita (0,8).
+            # Aici nu vrem creativitate: raspunsul trebuie sa fie ce scrie in
+            # context, la fel de fiecare data. Vezi raspunsurile inventate din
+            # 2026-09-01 (grup „Maria Test").
+            "temperature": float(config.get("LLM_TEMPERATURE", "0")),
         },
         timeout=60,
     )

proxmox/lxc171-claude-agent/maria-whatsapp-bridge/rag/rank.py

@@ -39,8 +39,17 @@ RRF_K = 60                # constanta standard din Reciprocal Rank Fusion
 
 
 def strong_cosine() -> float:
-    """Peste atat, singur cosinusul e de ajuns (RANK_STRONG_COSINE)."""
+    """Peste atat, singur cosinusul e de ajuns (RANK_STRONG_COSINE).
-    return float(config.get("RANK_STRONG_COSINE", "0.70"))
+
+    Era 0,70 si a fost prea jos: pe 2026-09-01, „am o factura cu eroare in SPV"
+    (0,768) si o captura cu `errorMessage="CUI cumparator incorect"` (0,778) au
+    trecut drept acoperite, desi prima nu spune ce eroare e, iar a doua nu exista
+    in documente. Toate chunk-urile eFactura seamana intre ele: 0,7x nu distinge
+    „e in documente" de „e despre eFactura". La 0,80 trec doar potrivirile
+    aproape textuale, restul cad pe dovada lexicala (termenii rari din intrebare
+    chiar in chunk-uri). Verificat cu ops/calibrate-rank.py: 25/25.
+    """
+    return float(config.get("RANK_STRONG_COSINE", "0.80"))
 
 
 def weak_cosine() -> float: