diff --git a/mcp-server/src/legal_mcp/services/db.py b/mcp-server/src/legal_mcp/services/db.py index 2f6369f..56c9309 100644 --- a/mcp-server/src/legal_mcp/services/db.py +++ b/mcp-server/src/legal_mcp/services/db.py @@ -1275,6 +1275,15 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS halacha_goldset ( UNIQUE (halacha_id, batch) ); CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_goldset_batch ON halacha_goldset(batch); + +-- AI second-opinion (a QA aid, NOT ground truth): an INDEPENDENT local-LLM +-- judgment shown beside the human tag so the chair can spot disagreements and +-- reconsider. Independent of the rule-based validators that #81.8 measures, so +-- no circularity. Generated locally (claude_session); never auto-applied. +ALTER TABLE halacha_goldset ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_is_holding BOOLEAN; +ALTER TABLE halacha_goldset ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_correct_type TEXT DEFAULT ''; +ALTER TABLE halacha_goldset ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_rationale TEXT DEFAULT ''; +ALTER TABLE halacha_goldset ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_generated_at TIMESTAMPTZ; """ @@ -4338,6 +4347,7 @@ async def goldset_list(batch: str = "default") -> list[dict]: rows = await pool.fetch( "SELECT g.id, g.halacha_id::text AS halacha_id, g.is_holding, " " g.correct_type, g.quote_complete, g.tagged_by, g.tagged_at, " + " g.ai_is_holding, g.ai_correct_type, g.ai_rationale, g.ai_generated_at, " " h.rule_statement, h.supporting_quote, h.reasoning_summary, " " h.rule_type, h.confidence, h.quality_flags, h.review_status, " " cl.case_number, cl.case_name, cl.source_type " @@ -4350,12 +4360,27 @@ async def goldset_list(batch: str = "default") -> list[dict]: d = dict(r) if d.get("tagged_at") is not None: d["tagged_at"] = d["tagged_at"].isoformat() + if d.get("ai_generated_at") is not None: + d["ai_generated_at"] = d["ai_generated_at"].isoformat() if d.get("confidence") is not None: d["confidence"] = float(d["confidence"]) out.append(d) return out +async def goldset_set_ai_recommendation( + goldset_id: UUID, *, ai_is_holding: bool | None, + ai_correct_type: str = "", ai_rationale: str = "", +) -> None: + """Store the independent AI second-opinion for a gold-set item (QA aid).""" + pool = await get_pool() + await pool.execute( + "UPDATE halacha_goldset SET ai_is_holding = $2, ai_correct_type = $3, " + "ai_rationale = $4, ai_generated_at = now() WHERE id = $1", + goldset_id, ai_is_holding, ai_correct_type, ai_rationale, + ) + + async def goldset_tag( goldset_id: UUID, *, is_holding: bool | None = None, correct_type: str | None = None, quote_complete: bool | None = None, diff --git a/scripts/SCRIPTS.md b/scripts/SCRIPTS.md index 1b4c16f..27a8784 100644 --- a/scripts/SCRIPTS.md +++ b/scripts/SCRIPTS.md @@ -38,7 +38,8 @@ | `rechunk_legacy_precedents.py` | python | **#57** — re-chunk + re-embed פסיקה שהוטמעה לפני תיקון ה-chunker (#55). בוחר כל `case_law` עם chunk זעיר (`length(trim(content))<50` — טביעת-האצבע של ה-chunker הישן) ומריץ `ingest.reindex_case_law` (re-chunk+re-embed מ-`full_text` שמור בלבד — ללא re-OCR/LLM, feedback_no_reocr_retrofit; idempotent DELETE-then-INSERT). idempotent ברמת-הבאטץ' (שואב מחדש את הסט המושפע בכל ריצה). דגל `--limit N`. רץ עם venv של mcp-server (`cd mcp-server && .venv/bin/python ../scripts/rechunk_legacy_precedents.py`) | חד-פעמי — מיגרציית-נתונים של פסיקה legacy (תוקן 2026-06-03) | | `backfill_nevo_preamble.py` | python | **#86.2** — מיגרציית-נתונים: חיתוך preamble/רציו של נבו שדלף לפסיקה שהוטמעה לפני תיקון #86.1. מאתר כל `case_law` ש-`strip_nevo_preamble(full_text)` עדיין מקצר (דליפה היסטורית), ומבצע: (1) לכידת ה-מיני-רציו ל-`case_law.nevo_ratio` (gold-set ל-#86.3); (2) שכתוב `full_text` החתוך + חישוב-מחדש של `content_hash`; (3) `reindex_case_law` (re-chunk+embed, ללא re-OCR/LLM); (4) **סימון (לא מחיקה)** הלכות ש-`supporting_quote` שלהן בתוך ה-preamble שהוסר → `pending_review` + quality_flag `nevo_preamble_leak`. **שומר-בטיחות:** שורות עם keep%<`--min-keep` (ברירת-מחדל 60) מוחרגות מ-`--apply` כחשד over-strip (אלא אם `--include-suspicious`). **dry-run כברירת-מחדל**; `--apply` כותב backup JSON + manifest CSV ל-`data/audit/` תחילה. idempotent. רץ עם venv של mcp-server. **chair-gated** (לאמת manifest לפני apply) | מיגרציית-נתונים — dry-run בוצע (19 פסקים, 27 הלכות מזוהמות); apply ממתין לאישור | | `nevo_ratio_benchmark.py` | python | **#86.3** — מדידת איכות חילוץ-הלכות מול ה-מיני-רציו של נבו (gold-set מקצועי חינמי). לכל פסק עם `nevo_ratio` (או נגזר מ-`full_text` אם טרם בוצע backfill): LLM-judge מקומי (`claude_session`, אפס עלות) ממפה סמנטית את הלכות-המערכת מול הלכות-נבו ומפיק **recall** (כיסוי הלכות-נבו), **precision** (אחוז הלכותינו הממופות), **granularity** (יחס פירוק — איתות over-extraction ל-#81.5). `--case ` / `--all [--limit N]` / `--model` / `--out`. כותב CSV ל-`data/audit/`. רץ עם venv של mcp-server (דורש Claude CLI מקומי). אומת על בג"ץ 1764/05: recall 0.875, precision 1.0, granularity 1.75x | ידני — מדידת-איכות (CI/ad-hoc) | -| `halacha_goldset.py` | python | **#81.7** — הארנס gold-set לאיכות חילוץ-הלכות. `export --n N` מייצא מדגם מרובד (לפי precedent×rule_type) ל-CSV עם עמודות-תיוג ריקות (`is_holding`/`correct_type`/`quote_complete`) לתיוג ידני (חיים/דפנה). `score --in ` קורא את ה-CSV המתויג ומודד כל ולידטור (`compute_quality_flags`/`is_fact_dependent`/`is_quote_truncated`/`is_thin_restatement`) מול אמת-המידה האנושית: P/R/F1 + confusion. בסיס ל-#81.8 (כיול סף האישור). מייבא את אותם ולידטורים שה-extractor מריץ. רץ עם venv של mcp-server | ידני — export→תיוג→score | +| `halacha_goldset.py` | python | **#81.7** — הארנס gold-set לאיכות חילוץ-הלכות. `export --n N` מייצא מדגם מרובד (לפי precedent×rule_type) ל-CSV עם עמודות-תיוג ריקות (`is_holding`/`correct_type`/`quote_complete`) לתיוג ידני (חיים/דפנה). `score --in ` קורא את ה-CSV המתויג ומודד כל ולידטור (`compute_quality_flags`/`is_fact_dependent`/`is_quote_truncated`/`is_thin_restatement`) מול אמת-המידה האנושית: P/R/F1 + confusion. בסיס ל-#81.8 (כיול סף האישור). מייבא את אותם ולידטורים שה-extractor מריץ. רץ עם venv של mcp-server. **הערה:** קיים גם דף-תיוג אינטראקטיבי DB-backed (`/goldset`) — זה ה-CSV-fallback | ידני — export→תיוג→score | +| `goldset_ai_recommend.py` | python | **#81.7 QA** — מייצר **חוות-דעת-AI שנייה** (claude מקומי, אפס עלות) לכל פריט ב-`halacha_goldset`: `is_holding`+`type`+נימוק, נשמר ב-`ai_*` ומוצג בדף לצד התיוג האנושי לזיהוי אי-הסכמות. **עצמאי** מהוולידטורים שנמדדים (אין מעגליות) ו**לא** מוחל אוטומטית. `--force` (חידוש)/`--limit N`. **חובה מקומי** (claude_session). | ידני — לאחר יצירת/הרחבת batch | | `halacha_batch_reconcile.py` | python | **#82.7** — dedup חוצה-פסקים offline (שמרני, **dry-run בלבד**). dedup-on-insert משווה רק תוך-פסק; כאן סף מחמיר (cosine ≥0.95, `--cosine`) ולא-הרסני: מאתר זוגות הלכות near-duplicate בין פסקים שונים (pgvector `<=>` exact) עם איתות לקסיקלי (Jaccard/Levenshtein) ומדווח ל-CSV ב-`data/audit/` לסקירת היו"ר. לא מדלג/ממזג/מוחק. `--include-pending`. **`--link`** רושם את הזוגות שנמצאו כ-`equivalent_halachot` (parallel authority, #84.2 — קישור-מקביל ברמת-הלכה, **לא** ציטוט; idempotent, לא-הרסני). רץ עם venv של mcp-server. אומת: 800 הלכות → 5 זוגות (קושרו). | ידני — דוח-סקירה / `--link` לקישור | | `calibrate_halacha_dedup.py` | python | **#82.1** — כיול ספי ה-dedup הלקסיקלי (#82.3) מול gold-set הניקוי. קורא `halacha-cleanup-manifest-*.csv` (זוגות duplicate↔survivor מתויגי-אדם), טוען טקסט-survivor מה-DB, ו-sweep של (jaccard_min × levenshtein_min) עם P/R/F1, מסמן את נקודת-העבודה המוגדרת. אימת ש-(0.55, 0.70) → **precision 1.0** (אפס false-merge), recall 0.30 — מתאים לאיתות-משני שחוסם auto-approve. `--manifest `. רץ עם venv של mcp-server | חד-פעמי — כיול (בוצע 2026-06-06) | | `audit_corpus_integrity.py` | python | בדיקה תקופתית של עקביות הקורפוס — 3 בדיקות SQL read-only על `case_law` ו-`cases`: (A) `external_upload` עם prefix פנימי `ערר`/`בל"מ`; (B) `internal_committee` חסר `chair_name`/`district`; (C) `cases.practice_area` מחוץ ל-{`rishuy_uvniya`, `betterment_levy`, `compensation_197`, `''`}. כותב log מצטבר ל-`data/logs/corpus_integrity_audit.log` ובמצב הפרות שולח wakeup ל-CEO ב-Paperclip (best-effort, רק אם `PAPERCLIP_API_URL`+`PAPERCLIP_API_KEY` מוגדרים). דגל: `--no-notify`. Idempotent, יוצא 0. **Cron יומי 07:00**: `0 7 * * * /home/chaim/legal-ai/mcp-server/.venv/bin/python /home/chaim/legal-ai/scripts/audit_corpus_integrity.py` | `0 7 * * *` (cron) | diff --git a/scripts/goldset_ai_recommend.py b/scripts/goldset_ai_recommend.py new file mode 100644 index 0000000..ab36fa8 --- /dev/null +++ b/scripts/goldset_ai_recommend.py @@ -0,0 +1,100 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""Generate the AI second-opinion for gold-set items (#81.7 QA aid). + +For each gold-set halacha, an INDEPENDENT local-LLM (claude_session, zero cost) +judges: is it a real generalizable holding, what is its correct rule_type, and a +one-line rationale. Stored in halacha_goldset.ai_* and shown beside the human +tag so the chair can spot disagreements and reconsider. + +This is a QA aid, NOT ground truth and NOT auto-applied. It is also independent +of the rule-based validators that #81.8 measures, so it doesn't bias that score. + +Must run locally (claude_session needs the local CLI — not the container): + + cd ~/legal-ai/mcp-server + .venv/bin/python ../scripts/goldset_ai_recommend.py # missing only + .venv/bin/python ../scripts/goldset_ai_recommend.py --force # regenerate all + .venv/bin/python ../scripts/goldset_ai_recommend.py --limit 10 # smoke +""" +from __future__ import annotations + +import argparse +import asyncio +import sys +from uuid import UUID + +from legal_mcp.services import claude_session, db + +VALID_TYPES = {"binding", "interpretive", "obiter", "application", "procedural", "persuasive"} + +SYSTEM = ( + "אתה בוחן-איכות משפטי המסווג 'הלכות' שחולצו מהחלטות ועדת-ערר ומפסקי-דין. " + "לכל פריט הכרע שתי שאלות, באופן עצמאי ולפי המהות:\n" + "1) is_holding — האם זו הלכה אמיתית בת-הכללה ובת-הסתמכות (true), או שזו יישום " + "תלוי-עובדות / אמרת-אגב / ציטוט-עובדה ולא כלל בר-הכללה (false).\n" + "2) type — הסוג הנכון: 'binding' (עיקרון הכרחי להכרעה), 'interpretive' (פרשנות " + "חוק/מונח/תכנית), 'procedural' (סדר-דין: מועדים/סמכות/מיצוי/נטל), 'persuasive' " + "(אסמכתה לא-מחייבת), 'application' (החלה על עובדות התיק — לרוב לא-הלכה), " + "'obiter' (אמרת-אגב שלא הוכרעה — לא-הלכה).\n" + "עקביות: is_holding=true → binding/interpretive/procedural/persuasive; " + "is_holding=false → application/obiter.\n" + 'החזר JSON בלבד: {"is_holding": true/false, "type": "<אחד מהשישה>", ' + '"rationale": "<משפט אחד קצר בעברית>"}. ללא markdown.' +) + + +def _prompt(item: dict) -> str: + src = "פסק-דין" if item.get("source_type") == "court_ruling" else "החלטת ועדת-ערר" + return ( + f"מקור: {src} ({item.get('case_number') or ''}).\n" + f"סוג שהמכונה נתנה: {item.get('rule_type')}.\n\n" + f"ניסוח הכלל:\n{item.get('rule_statement') or ''}\n\n" + f"ציטוט תומך:\n{item.get('supporting_quote') or ''}" + ) + + +async def main(args: argparse.Namespace) -> int: + items = await db.goldset_list(args.batch) + todo = [it for it in items if args.force or not it.get("ai_generated_at")] + if args.limit: + todo = todo[: args.limit] + print(f"gold-set {args.batch}: {len(items)} items, {len(todo)} to recommend", flush=True) + + ok, fail, disagree = 0, 0, 0 + for i, it in enumerate(todo, 1): + try: + v = await claude_session.query_json(_prompt(it), system=SYSTEM, effort="low") + except Exception as e: # noqa: BLE001 + fail += 1 + print(f"[{i}/{len(todo)}] {it['case_number']}: FAIL {e}", flush=True) + continue + if not isinstance(v, dict): + fail += 1 + continue + ai_hold = bool(v.get("is_holding")) + ai_type = str(v.get("type") or "").strip() + if ai_type not in VALID_TYPES: + ai_type = "" + await db.goldset_set_ai_recommendation( + UUID(str(it["id"])), ai_is_holding=ai_hold, ai_correct_type=ai_type, + ai_rationale=str(v.get("rationale") or "")[:300], + ) + ok += 1 + # note disagreements with the human tag (if tagged) + flag = "" + if it.get("is_holding") is not None and it["is_holding"] != ai_hold: + disagree += 1 + flag = " ⚠ DISAGREE is_holding" + print(f"[{i}/{len(todo)}] {it['case_number']}: ai={ai_hold}/{ai_type}{flag}", flush=True) + + print(f"\nDONE — {ok} stored, {fail} failed, {disagree} disagree with existing human tag", + flush=True) + return 0 + + +if __name__ == "__main__": + ap = argparse.ArgumentParser() + ap.add_argument("--batch", default="default") + ap.add_argument("--force", action="store_true", help="regenerate even if present") + ap.add_argument("--limit", type=int, default=None) + sys.exit(asyncio.run(main(ap.parse_args()))) diff --git a/web-ui/src/components/goldset/goldset-panel.tsx b/web-ui/src/components/goldset/goldset-panel.tsx index d571e62..0bd2ebe 100644 --- a/web-ui/src/components/goldset/goldset-panel.tsx +++ b/web-ui/src/components/goldset/goldset-panel.tsx @@ -67,6 +67,16 @@ function isTagged(it: GoldsetItem): boolean { return it.is_holding !== null && it.quote_complete !== null && !!it.correct_type; } +// The AI second-opinion disagrees with the human tag (on is_holding or type). +function aiDisagrees(it: GoldsetItem): boolean { + if (!it.ai_generated_at) return false; + const holdDiff = it.is_holding !== null && it.ai_is_holding !== null + && it.is_holding !== it.ai_is_holding; + const typeDiff = !!it.correct_type && !!it.ai_correct_type + && it.correct_type !== it.ai_correct_type; + return holdDiff || typeDiff; +} + // ─── Score panel ────────────────────────────────────────────────────────────── function ScorePanel({ batch }: { batch: string }) { @@ -248,6 +258,36 @@ function TagCard({ “{it.supporting_quote}” + {it.ai_generated_at && (() => { + const aiType = TYPES.find((t) => t.value === it.ai_correct_type)?.label ?? it.ai_correct_type; + const holdDisagree = it.is_holding !== null && it.ai_is_holding !== null + && it.is_holding !== it.ai_is_holding; + const typeDisagree = !!it.correct_type && !!it.ai_correct_type + && it.correct_type !== it.ai_correct_type; + const anyTag = it.is_holding !== null || !!it.correct_type; + return ( +
+
+ 🤖 המלצת AI: + {it.ai_is_holding ? "הלכה" : "לא הלכה"} + {aiType && · {aiType}} + {anyTag && ( + + {holdDisagree ? "⚠ חולק על 'הלכה/לא'" + : typeDisagree ? "⚠ חולק על הסוג" + : "✓ מסכים איתך"} + + )} +
+ {it.ai_rationale &&
{it.ai_rationale}
} +
+ ); + })()} +
{/* is_holding */}
@@ -308,11 +348,13 @@ export function GoldsetPanel() { const createSample = useCreateGoldsetSample(batch); const [focusedId, setFocusedId] = useState(null); const [hideTagged, setHideTagged] = useState(false); + const [disagreeOnly, setDisagreeOnly] = useState(false); const [sourceFilter, setSourceFilter] = useState<"all" | "court_ruling" | "appeals_committee">("all"); const items = useMemo(() => data?.items ?? [], [data]); const taggedCount = items.filter(isTagged).length; + const disagreeCount = items.filter(aiDisagrees).length; const sourceCounts = useMemo(() => ({ court_ruling: items.filter((i) => i.source_type === "court_ruling").length, appeals_committee: items.filter((i) => i.source_type === "appeals_committee").length, @@ -321,11 +363,12 @@ export function GoldsetPanel() { let v = items; if (sourceFilter !== "all") v = v.filter((i) => i.source_type === sourceFilter); if (hideTagged) v = v.filter((i) => !isTagged(i)); + if (disagreeOnly) v = v.filter(aiDisagrees); // group-sort: כל פסקי-הדין יחד, ואז כל החלטות ועדת-הערר (הפרדה ברורה). const order = (s: string | null) => s === "court_ruling" ? 0 : s === "appeals_committee" ? 1 : 2; return [...v].sort((a, b) => order(a.source_type) - order(b.source_type)); - }, [items, hideTagged, sourceFilter]); + }, [items, hideTagged, sourceFilter, disagreeOnly]); const focused = focusedId ? visible.find((i) => i.id === focusedId) ?? null : null; @@ -424,7 +467,14 @@ export function GoldsetPanel() { {" "}· הלכה H / לא N {" "}· ציטוט שלם C / קטוע X - + )} +
diff --git a/web-ui/src/lib/api/goldset.ts b/web-ui/src/lib/api/goldset.ts index 060b03c..976254b 100644 --- a/web-ui/src/lib/api/goldset.ts +++ b/web-ui/src/lib/api/goldset.ts @@ -29,6 +29,11 @@ export type GoldsetItem = { case_number: string | null; case_name: string | null; source_type: string | null; // 'court_ruling' | 'appeals_committee' | '' + // AI second-opinion (QA aid — independent, not ground truth, not auto-applied) + ai_is_holding: boolean | null; + ai_correct_type: string; + ai_rationale: string; + ai_generated_at: string | null; }; export type GoldsetScore = {