feat(maria): rank hibrid, escaladare la suport si dictionar de erori Oracle

Trei probleme legate, gasite testand cu capturi reale.

1. RASPUNSURI GENERICE. Cand raspunsul nu era in documente, modelul primea
   oricum top-3 chunk-uri si compunea ceva plauzibil — utilizatorul pleca cu
   impresia ca a primit ajutor. Acum, daca nu avem acoperire, modelul nu mai e
   intrebat deloc: intrebarea pleaca la suport, cu referinta (M-260831-A1B2) si
   confirmare onesta — "am trimis" doar daca notificarea chiar a plecat, altfel
   "am inregistrat, dar nu am putut trimite". Jurnalul se scrie intotdeauna, in
   ~/.maria-bridge/escalations/, si se vede in dashboard. Daca a fost o captura,
   imaginea insasi se retrimite la suport (endpoint nou /send-image, limitat la
   MEDIA_DIR).

2. ORDONARE (rank.py). Un prag pe cosinus nu putea decide "avem raspunsul?":
   masurat pe indexul viu, intrebarile bune dau 0,600-0,816 si cele straine
   0,534-0,685 — intervale care SE SUPRAPUN. Lipseau codurile: ORA-01722, D406,
   CIF sunt tokeni exacti pe care cautarea semantica ii topeste. Acum se ordoneaza
   de doua ori — embeddings si BM25 — si se fuzioneaza clasamentele (RRF), iar
   decizia de acoperire se ia pe dovezi: cosinus mare, sau cosinus de mijloc cu o
   fractiune din termenii distinctivi gasita chiar in chunk-uri. Fractiunea conteaza:
   cu un singur termen, "cum imi resetez parola de la Windows" trecea drept
   acoperita fiindca "parola" apare in documente.
   Pragurile sunt masurate, nu alese: ops/calibrate-rank.py ruleaza un set de cazuri
   pe indexul real si matura grila. 15/15 la strong=0.70 weak=0.58 ratio=0.5.

3. DICTIONAR DE ERORI ORACLE. 29 de erori uzuale, scrise pentru utilizatorul din
   fata aplicatiei: ce inseamna, ce poate incerca singur, cand sa sune. Fara nume
   de servere, IP-uri sau pasi de administrare — Maria e chatbot pentru clienti.
   Fisierul din git e SAMANTA: depozitul e oglinda Drive-ului, deci trebuie pus in
   document_store ca sa nu dispara la sincronizare.

Pe drum, doua lucruri gasite in log:
- fiecare mesaj din self-chat sosea de DOUA ori, pe @s.whatsapp.net si pe @lid,
  deci Maria raspundea de doua ori. Dedup pe key.id in punte.
- reindexarea reface toate embeddings-urile (~7 s fiecare pe CPU): adaugarea unui
  document la 170 de chunk-uri insemna 20 de minute. Acum refoloseste vectorii
  chunk-urilor nemodificate din indexul precedent, fara vreun fisier nou de stare.

Textul OCR se logheaza acum INTEGRAL, cu interogarea de cautare si sursele alese
cu scorurile lor — fara asta un raspuns gresit nu se poate explica: nu stiai daca
a citit prost captura sau a cautat prost in documente.

6 fisiere de test noi/extinse, 68 pass (de la 42).

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/tests/test_escaladare.py

@@ -0,0 +1,126 @@
+"""Escaladarea la suport: jurnalul si notificarea.
+
+Nu atinge reteaua — `requests.post` e inlocuit si se verifica CE s-ar fi trimis.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+
+import pytest
+
+import config
+import consumer
+
+
+@pytest.fixture
+def apeluri(monkeypatch):
+    """Prinde apelurile HTTP catre punte, fara sa le execute."""
+    prinse = []
+
+    class Raspuns:
+        status_code = 200
+
+        def raise_for_status(self):
+            pass
+
+    def fals_post(url, json=None, timeout=None):
+        prinse.append((url, json))
+        return Raspuns()
+
+    monkeypatch.setattr(consumer.requests, "post", fals_post)
+    return prinse
+
+
+@pytest.fixture
+def rezultat_fara_acoperire():
+    return {
+        "chunks": [], "covered": False, "best_cosine": 0.55,
+        "reason": "cosinus 0.550 < 0.58",
+        "top": [{"source": "efactura_knowledge.md", "cosine": 0.55, "bm25": 0.0}],
+    }
+
+
+def _mesaj(**kw):
+    baza = {"from": "40712345678@s.whatsapp.net", "pushName": "Ion",
+            "id": "ABC123", "text": "cum schimb uleiul la masina"}
+    baza.update(kw)
+    return baza
+
+
+def test_jurnalul_se_scrie_si_fara_canal_de_suport(apeluri, rezultat_fara_acoperire, tmp_path):
+    # SUPPORT_JID nesetat: nu notificam pe nimeni, dar intrebarea nu are voie sa
+    # dispara fara urma — asta e chiar problema pe care escaladarea o rezolva.
+    consumer.escalate(_mesaj(), "cum schimb uleiul la masina", rezultat_fara_acoperire)
+
+    fisiere = list((config.STATE_DIR / "escalations").glob("*.json"))
+    assert len(fisiere) == 1
+    inregistrare = json.loads(fisiere[0].read_text(encoding="utf-8"))
+    assert inregistrare["notified"] is False
+    assert inregistrare["reason"] == "cosinus 0.550 < 0.58"
+    assert inregistrare["best_cosine"] == 0.55
+    assert not apeluri
+
+
+def test_referinta_e_stabila_pentru_acelasi_mesaj():
+    # Se poate cita la telefon si nu se schimba daca escaladarea se reia.
+    a = consumer.reference(1788212023.0, "ABC123")
+    b = consumer.reference(1788212023.0, "ABC123")
+    assert a == b
+    assert a.startswith("M-")
+    assert consumer.reference(1788212023.0, "ALT") != a
+
+
+def test_referinta_ajunge_si_la_suport_si_in_jurnal(apeluri, rezultat_fara_acoperire, monkeypatch):
+    monkeypatch.setitem(config._env, "SUPPORT_JID", "40799999999@s.whatsapp.net")
+    inreg = consumer.escalate(_mesaj(), "intrebare", rezultat_fara_acoperire)
+    _, corp = apeluri[0]
+    assert inreg["ref"] in corp["text"]
+    pe_disc = json.loads(next((config.STATE_DIR / "escalations").glob("*.json")).read_text())
+    assert pe_disc["ref"] == inreg["ref"]
+
+
+def test_notifica_suportul_ca_text(apeluri, rezultat_fara_acoperire, monkeypatch):
+    monkeypatch.setitem(config._env, "SUPPORT_JID", "40799999999@s.whatsapp.net")
+    consumer.escalate(_mesaj(), "cum schimb uleiul la masina", rezultat_fara_acoperire)
+
+    url, corp = apeluri[0]
+    assert url.endswith("/send")
+    assert corp["to"] == "40799999999@s.whatsapp.net"
+    assert "Ion" in corp["text"]
+    assert "cum schimb uleiul" in corp["text"]
+
+    inregistrare = json.loads(next((config.STATE_DIR / "escalations").glob("*.json")).read_text())
+    assert inregistrare["notified"] is True
+
+
+def test_captura_pleaca_la_suport_ca_imagine(apeluri, rezultat_fara_acoperire, monkeypatch, tmp_path):
+    monkeypatch.setitem(config._env, "SUPPORT_JID", "40799999999@s.whatsapp.net")
+    captura = tmp_path / "captura.png"
+    captura.write_bytes(b"png")
+    msg = _mesaj(text="", media={"path": str(captura)}, ocr_text="Eroare necunoscuta XYZ")
+
+    consumer.escalate(msg, "intrebare", rezultat_fara_acoperire)
+
+    url, corp = apeluri[0]
+    assert url.endswith("/send-image")
+    assert corp["path"] == str(captura)
+    assert "Eroare necunoscuta XYZ" in corp["caption"]
+
+    inregistrare = json.loads(next((config.STATE_DIR / "escalations").glob("*.json")).read_text())
+    assert inregistrare["had_image"] is True
+    assert inregistrare["ocr_text"] == "Eroare necunoscuta XYZ"
+
+
+def test_notificarea_esuata_nu_pierde_jurnalul(rezultat_fara_acoperire, monkeypatch):
+    monkeypatch.setitem(config._env, "SUPPORT_JID", "40799999999@s.whatsapp.net")
+
+    def cade(*a, **kw):
+        raise RuntimeError("puntea nu raspunde")
+
+    monkeypatch.setattr(consumer.requests, "post", cade)
+    consumer.escalate(_mesaj(), "intrebare", rezultat_fara_acoperire)
+
+    inregistrare = json.loads(next((config.STATE_DIR / "escalations").glob("*.json")).read_text())
+    assert inregistrare["notified"] is False
+    assert "puntea nu raspunde" in inregistrare["notify_error"]