Fiecare mesaj pornea de la zero. Masurat pe indexul viu, dupa o escaladare pentru
ORA-06550: "da, ma blocheaza complet" primea raspuns despre ordinul de plata la
Trezorerie (cosinus 0,642, "acoperit"), "eram la salvarea unei facturi" despre
corectia unei eFacturi (0,742), iar "am incercat si tot nu merge" cerea din nou
detaliile tocmai date. Patru cuvinte fara context seamana cu ceva din documente,
iar cautarea nu avea de unde sti ca sunt raspunsul la intrebarea Mariei.
rag/fir.py tine ancora (textul erorii), codurile ei, referinta escaladarii si
ultimele 6 schimburi, in ~/.maria-bridge/conversations/ (expira, ca si capturile).
La o continuare: cautarea e pe ancora + mesajul nou, modelul primeste istoricul,
mesajul se adauga la escaladarea deschisa de cate ori e nevoie, iar "mesaj prea
vag" nu se mai aplica. Escaladarea duce firul intreg la suport, nu un mesaj rupt
din context.
Firul se rupe doar la o captura noua sau un cod de eroare diferit — schimbarea
subiectului in cuvinte e prea usor de confundat cu o continuare.
In plus:
- Maria tace 60 min cand preia un om, dar automat doar in grupuri cu >= 2
participanti: in self-chat totul e `fromMe`. Comenzi explicite oriunde
("Maria, stop" / "Maria, continua").
- ALLOWED_GROUP_JIDS: testarea se muta in grupul "Maria Test"
(120363409761730101@g.us), ca sa nu mai poluam chatul "Eu". Filtru si in punte,
si in consumer. NU echo-test: puntea lui Echo nu filtreaza fromMe in grupuri,
deci cei doi boti ar intra in bucla.
Teste: 94 pass. Calibrare 23/23, cu doua cazuri de continuare.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Pe captura cu ORA-06550, avand in context chiar intrarea din dictionar care spune
"nu se rezolva din aplicatie", modelul i-a raspuns unui contabil sa verifice
schema de date si sa foloseasca "procedura alternativa MI_pack_parteneri_old" —
inventata. Si nu escalada, fiindca escaladarea se declansa doar cand NU exista
acoperire in documente, iar aici exista.
rag/triaj.py, trei decizii inaintea modelului:
- **Mesaj prea vag.** "Am o eroare" -> Maria cere operatiunea, ecranul si textul
erorii, in loc sa ghiceasca. Regula e ingusta: text scurt, fara captura, fara cod.
- **Erori marcate "Intotdeauna"/"Imediat" in dictionar** (9 din 29) -> raspunsul se
compune din campurile dictionarului, fara model, si pleaca automat la suport cu
referinta si captura. Textul de acolo e scris pentru clienti; parafrazarea lui nu
adauga nimic si poate strica tot.
- **Urgenta se intreaba, nu se deduce.** Raspunsul ("ma blocheaza" / "pot continua")
se ataseaza escaladarii deschise, nu deschide alta referinta. Fereastra 30 min.
In plus: SYSTEM_PROMPT interzice explicit vocabularul tehnic (procedura, schema,
tabela, PL/SQL, compilare, sesiune) si propunerile de verificat baza de date; cele
mai tehnice cinci intrari din dictionar rescrise in limbaj de client.
Teste: 85 pass. Calibrare 21/21. Reindexare: 5 embeddings noi, 164 refolosite.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
O captura cu ORA-06550 / PLS-00906 primea raspunsul despre ORA-12541 (TNS no
listener) si nu pleca la suport. Cauza: doua erori Oracle diferite se scriu
aproape la fel ("[Oracle][ODBC][Ora]ORA-..."), asa ca chunk-ul gresit a iesit la
cosinus 0,736 — peste RANK_STRONG_COSINE, care scurtcircuita orice alta dovada.
Chunk-ul corect din dictionar exista, dar statea pe pozitia 4, in afara TOP_K:
OCR-ul unei ferestre intregi aduce zeci de tokeni de zgomot, iar BM25 ineca tocmai
codul.
- `rank.codes()` scoate codurile de oriunde din text, nu doar ca token intreg —
OCR-ul le lipeste de ce e langa ("OraJORA-06550").
- `rank.by_codes()` e un al treilea clasament in fuziune: chunk-ul care poarta
codul cerut urca peste cele care doar seamana. Acum iese primul.
- `rank.assess()`: cand intrebarea are coduri, decid doar ele. Niciun cod gasit =
escaladare la suport, oricat de mare ar fi cosinusul.
- `consumer.search()` judeca acoperirea pe cosinusul chunk-urilor date chiar
modelului, nu pe cel mai bun din tot indexul.
Calibrare 21/21 (cele 19 cazuri + captura reala + ORA-00600, cod care nu e in
documente si trebuie sa plece la suport). Teste: 79 pass.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Cheia de refolosire a embeddings-urilor era doar textul chunk-ului. La schimbarea
lui EMBED_MODEL indexul ar fi ramas un amestec de vectori din doua modele, iar
cautarea ar fi dat rezultate aiurea fara nici un mesaj de eroare. Acum fiecare
intrare poarta modelul cu care a fost calculata si se refolosesc doar cele cu
modelul curent; intrarile vechi, fara camp, se recalculeaza o singura data.
Indexul de pe container a fost stampilat manual cu `nomic-embed-text` (singurul
folosit pana acum), deci nu s-au recalculat cele 169 de chunk-uri.
`GET /groups` listeaza grupurile contului cu JID, nume si numar de participanti.
JID-ul unui grup ("120363...@g.us") nu se vede nicaieri in WhatsApp, iar el e
singurul mod de a scrie SUPPORT_JID pentru un grup de suport.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Dictionarul de erori Oracle pus in `documents/` ar fi disparut in 10 minute:
`rclone sync` sterge de acolo tot ce nu exista in Drive. Aceeasi problema o avea
si butonul de adaugare document din dashboard — documentul traia pana la
urmatorul tur de sincronizare, ceea ce README-ul mentiona ca pe o ciudatenie, nu
ca pe un bug.
Acum sunt doua directoare cu un singur spatiu de nume: `documents/` (oglinda
Drive) si `documents-local/` (ce nu vine din Drive). La acelasi nume castiga
Drive-ul — e sursa comuna a echipei, iar copia locala poate fi o versiune veche
uitata acolo. Dashboard-ul scrie in cel local si marcheaza documentele „local".
Recalibrat cu dictionarul indexat (169 chunk-uri): 19/19, cele patru intrebari
Oracle noi ies la 0,73-0,75. Reindexarea a durat cat cele 29 de chunk-uri noi,
nu cat toate 169 — refolosirea vectorilor isi face treaba (log: "29 embeddings
noi, 140 refolosite").
Verificat pe canalul viu: o escaladare cu captura chiar pleaca pe WhatsApp,
imagine + rezumat + referinta, si apare in dashboard.
73 pass.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
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
Doua lucruri cerute de utilizator, ambele pe acelasi drum: sa poti lega
puntea fara sa ai un ecran de scanat, si sa poti trimite Mariei o poza cu
eroarea in loc sa transcrii mesajul.
Asociere prin cod de 8 caractere (alternativa la QR):
- endpoint-ul /pair exista, dar nu era folosibil: fara `browser` explicit
WhatsApp refuza codul, iar dupa introducerea lui corecta serverul cere un
restart (515) care consuma din bugetul de reincercari si putea opri puntea.
Acum descriptorul e Browsers.ubuntu('Chrome') si restartRequired reconecteaza
imediat, fara sa numere.
- codul are TTL de 3 minute, iar /status il da doar cat timp e valabil —
un cod expirat afisat in dashboard trimite omul sa tasteze degeaba.
- dashboard: camp pentru numar + buton, in acelasi card cu QR-ul.
Imagini cu erori (capturi de ecran):
- puntea descarca imaginile in ~/.maria-bridge/media/ (imageMessage sau
document cu mimetype image/*, si prin ambalajele efemer/"vezi o data" —
fara despachetare pareau mesaje fara continut si se aruncau tacut).
- rag/ocr.py: tesseract ron+eng. Modelul de raspuns e strict text, deci OCR
nu e o optiune de calitate, e singura cale.
- cautarea in index merge DOAR pe liniile care arata a eroare; o fereastra
intreaga de meniuri si totaluri dilueaza embedding-ul si scoate chunk-uri
fara legatura. Modelul primeste captura intreaga, marcata ca text OCR.
- capturile se sterg imediat dupa citire (pot contine date de client).
- cand nu se citeste nimic si nu exista legenda, Maria cere textul erorii
in loc sa raspunda in gol.
16 teste noi (42 in total). install.sh verifica tesseract; README documenteaza
ambele metode de asociere si drumul unei capturi.
Separat, in docs/chatboti-si-punti.md: chatul "Eu" e vazut de AMBELE punti de pe
numar. Puntea lui Echo (LXC 110) e asociata ca dispozitiv :11 al aceluiasi cont,
momentan nelegata dar pornita — daca se reasociaza, raspunde in "Eu" langa Maria.
Notat si ca serviciile lui Echo sunt unitati de UTILIZATOR: `systemctl is-active`
ca root raspunde "inactive" desi botul ruleaza.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
LXC 171 a fost asociat la WhatsApp (+40723197939, dispozitiv nou al aceluiasi
cont), iar pe 104 `maria-whatsapp-bridge` si `maria-whatsapp-consumer` au fost
oprite si dezactivate ca sa nu raspunda amandoua la acelasi mesaj.
`llama-qwen35.service` ramane pornit acolo: el e LLM-ul de raspuns, folosit acum
de 171 prin retea.
docs/chatboti-si-punti.md a fost scris cu cateva ore inainte de mutare si spunea
ca instanta vie e cea de pe 104 — actualizat peste tot (tabel, sectiuni, porturi,
comenzi de verificare), plus un avertisment sa nu se reporneasca prototipul ca
"reparatie": ar raspunde in paralel, pe acelasi numar, cu un index de 24 de
chunk-uri.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Pe 2026-08-31 s-a pierdut aproape o ora de diagnostic fiindca Maria raspundea pe
WhatsApp, dar verificarile se faceau pe containerul gresit: pe LXC 171 totul parea
rupt (niciun LLM pe 8091, WhatsApp neasociat, log fara activitate) in timp ce
raspunsurile veneau de pe LXC 104. Nicio pagina nu spunea ca exista doua instalari.
docs/chatboti-si-punti.md, verificat live: tabel scurt "cine e cine", cate o
sectiune per instanta (Maria pe Flowise, Maria WhatsApp de pe 104 care e cea vie,
Maria din git de pe 171 care nu e asociata, Echo pe 110, puntea Discord), tabel de
porturi cu notarea ca 8099 si 11434 exista pe ambele containere cu continut
diferit, comenzi de verificat cu cine vorbesti, si capcanele (prototipul de pe 104
nu e in git, depozitul e oglinda a Drive-ului, reindexarea dureaza ~21 min,
granita Mariei fata de infrastructura).
Faptul care lega totul: WhatsApp-ul lui Echo (110) si al Mariei (104) sunt legate
la acelasi numar, +40723197939, ca dispozitive diferite ale aceluiasi cont.
Documentul e legat din CLAUDE.md si dintr-un citat pus in capul celor cinci
README-uri implicate, ca sa fie gasit de cine aterizeaza direct acolo.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Prototipul a ramas sa ruleze pe LXC 104 (/root/maria-whatsapp-bridge/), in afara
git-ului, si aceea era Maria conectata la WhatsApp — nu cea din git, de pe 171.
Indexul ei avea 24 de chunk-uri dintr-un singur fisier, deci inventa raspunsuri
la orice iesea din subiectul roaauto.
Pe 171 totul parea rupt (nimic pe 8091, WhatsApp neasociat, rag.log fara
activitate) desi utilizatorul primea raspunsuri pe telefon. Notat in README cum
se verifica intai care instanta e conectata, ca sa nu se mai piarda timp asa.
Notat si ca LLM-ul de raspuns (llama.cpp, Qwen3.5-2B-Q4, port 8091) ruleaza pe
LXC 104 si se foloseste prin retea; pe 171 Ollama are doar embeddings.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Pasii 2-4 din README (creare remote, verificare acces, scriere DRIVE_REMOTE,
prima sincronizare) erau de facut de mana, cu ID-ul dosarului copiat corect de
fiecare data. Scriptul ii face pe toti dintr-un token `rclone authorize`:
valideaza ca tokenul e JSON, refuza devreme daca rclone sau env-ul lipsesc,
face backup la env inainte de a-l rescrie, si e idempotent.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Dosarul document_store din Drive are 3 surse .xml pe care depozitul le ignora
complet, fiindca store.py accepta doar .txt/.md. La d406_saft_knowledge exista
ambele formate, iar .xml e cu trei luni mai nou (2026-01-28 vs 2025-10-15) si cu
50% mai mare (64 KB vs 41 KB) — deci indexam varianta mai saraca.
- store.py devine sursa unica pentru extensii (DOC_EXTENSIONS = .txt/.md/.xml).
Cand acelasi nume de baza exista in mai multe formate, la indexare intra unul
singur, cel mai bogat (.xml > .md > .txt); celalalt ramane pe disc, marcat
`shadowed_by`. Fara asta, acelasi raspuns ar aparea de doua ori in rezultate.
`list_documents()` arata tot (dashboard), `documents_for_index()` doar
castigatorii (indexer).
- indexer.py taie XML-ul altfel: un chunk per element de nivel 1, adica o
problema = un chunk, cu <mesaj_eroare> si <rezolvare> impreuna. Taierea pe
linii goale le-ar separa si cautarea ar returna eroarea fara raspuns.
Etichetele raman prefixe lizibile ("mesaj eroare: ..."), fara paranteze
unghiulare care doar dilueaza embedding-ul. XML invalid nu opreste indexarea:
cade pe taierea obisnuita, cu o linie in log. Elementele peste 4000 de
caractere se taie mai departe pe granite de cuvant — `chunk_text` imparte doar
pe linii goale, deci un element scris ca un paragraf lung ar fi ramas intreg
(prins de test).
- sync.py: amprenta si `rclone --include` derivate din DOC_EXTENSIONS.
- dashboard: acelasi filtru si aceeasi preferinta (copie, fiindca nu poate
importa `store` — coliziune de nume pe `config`), plus marcajul "umbrit de X"
in tabelul de documente si numarul de documente chiar indexate.
- README: sectiunea Drive rescrisa pe `rclone authorize` (autorizezi pe o masina
cu browser, muti tokenul) in loc de cont de serviciu — mai putini pasi, fara
consola Google Cloud. Documentat si ca `sync` sterge local ce nu mai e in Drive.
tests/ nou (20 de teste, fara retea si fara Ollama): preferinta de format,
vizibilitatea in dashboard, taierea XML, entitati, comentarii, XML invalid,
elemente uriase. Suita puntii Discord: 426 pass, neafectata.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Ollama (+ nomic-embed-text) is now installed locally on LXC 171 for
embeddings — previously OLLAMA_URL was an unverified placeholder pointing
at nothing. rclone is installed too, but DRIVE_REMOTE still needs a Google
service account the user must create in GCP Console; noted the
document_store folder ID found via Drive search to save that step later.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Drop the standalone maria-dashboard.service — one common panel now
controls both bridges, at the operator's request. discord-bridge's
dashboard/api.py gains a Maria section (fixed-unit start/stop/restart
for maria-whatsapp/maria-rag, WhatsApp status+QR proxy, document CRUD,
reindex, Drive sync trigger, log tail) reached via subprocess/HTTP —
no cross-module imports, to avoid colliding with discord-bridge's own
`config` module name. index.html gets a matching "Maria — WhatsApp +
RAG" section. maria-whatsapp-bridge loses its dashboard/ folder and
DASHBOARD_* env keys; install.sh/README point at the shared panel.
Co-Authored-By: Claude Agent <noreply@anthropic.com>
Move the /tmp prototype (Baileys bridge + RAG consumer) into git as a
proper sibling project to discord-bridge/: own systemd --user units
(whatsapp bridge, rag consumer, dashboard, periodic Drive sync timer),
a filesystem document store with a stdlib control dashboard (start/
stop/restart, document CRUD, reindex, Google Drive sync via rclone),
and an idempotent ops/install.sh following the same conventions.
Co-Authored-By: Claude Agent <noreply@anthropic.com>
