Files
legal-ai/scripts/SCRIPTS.md
Chaim 81ccf3a888
All checks were successful
Build & Deploy / build-and-deploy (push) Successful in 6m33s
feat(retrieval): track page_number on text chunks for multimodal hybrid boost
The legacy chunker did not track which PDF page each chunk came from.
Stored chunks had page_number=NULL, which blocked the multimodal
hybrid retriever's text+image boost — it joins (chunk, image) on
(document_id, page_number) and the join could never fire.

This change:

- extractor.extract_text now returns (text, page_count, page_offsets);
  page_offsets[i] is the start char offset of page (i+1) in the joined
  text. None for non-PDFs.
- chunker.chunk_document accepts an optional page_offsets and tags
  each chunk with the page that contains its first character (uses
  the existing chunker logic; pages assigned post-hoc by content
  search to keep the diff minimal).
- processor.process_document and precedent_library.ingest_precedent
  forward page_offsets through the chunker. New uploads now carry
  accurate page_number on every chunk.
- Other extract_text callers (tools/documents, tools/workflow,
  web/app.py) updated to unpack the third element (ignored).
- scripts/backfill_chunk_pages.py: per-case retrofit. Re-extracts each
  PDF (re-OCRs via Google Vision if needed, ~$0.0015/page), computes
  page_offsets, and updates page_number on every chunk by content
  search. Idempotent; --force re-runs on already-tagged docs.

Forward-only would leave the 419 image embeddings backfilled on
cases 8174-24 + 8137-24 unable to boost their corresponding text
chunks. The retrofit script closes that gap (cost ~$0.60).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-03 19:49:41 +00:00

6.7 KiB
Raw Blame History

scripts/ — מדריך סקריפטים

כלל: כל עדכון, יצירה, או מחיקה של סקריפט בתיקייה זו מחייב עדכון של קובץ זה.


סקריפטים פעילים

Script Type Purpose Scheduled
auto-sync-cases.sh bash סנכרון תיקי ערר ל-Gitea — רץ כל דקה * * * * * (cron)
backup-db.sh bash גיבוי PostgreSQL יומי ל-data/backups/ (gzip) לתזמן: 0 2 * * *
restore-db.sh bash שחזור DB מגיבוי (companion ל-backup-db.sh) ידני
notify.py python שליחת מייל התראה מסוכנים via SMTP (Gmail) נקרא ע"י סוכנים
bidi_table.py python יצירת טבלאות box-drawing עם תמיכה ב-BiDi (עברית+אנגלית) ספריית עזר
convert_decision_template.py python המרת data/training/טיוטת החלטה.dotxskills/docx/decision_template.docx לטעינה ב-python-docx להריץ כשמתעדכנת התבנית
deploy-track-changes.sh bash סנכרון skills CMP↔CMPA + בדיקות + הנחיות deploy לארכיטקטורת Track Changes ידני
retrofit_case.py python retrofit רטרואקטיבי — מזריק bookmarks לקובץ קיים של תיק ספציפי ומגדיר אותו כ-active_draft ידני (חד-פעמי לתיק)
reembed_voyage.py python Re-embed כל הוקטורים ב-DB עם המודל ב-VOYAGE_MODEL (לאחר שינוי מודל). 5 טבלאות, 1024 דמ', batches של 100. ראה docs/voyage-upgrades-plan.md ידני (אחרי החלפת VOYAGE_MODEL)
voyage_context3_poc.py python POC #1 — voyage-3 vs voyage-context-3 על פסיקה אחת קצרה (קלמנוביץ, 63 chunks). הכרעה: context-3 לא מציג שיפור עקבי בנצ'מרק חד-פעמי, נשמר לרפרנס
voyage_context3_poc_long.py python POC #2 — voyage-context-3 על פסיקה ארוכה (אהרון ברק 219 chunks) עם sliding windows. הכרעה: context-3 לא משתפר על פסיקה גדולה בנצ'מרק חד-פעמי, נשמר לרפרנס
voyage_multimodal_poc.py python POC #3 — voyage-multimodal-3 על דוח שמאי (89 עמודים). הכרעה: שיפור משמעותי לטבלאות + 22 עמודי image-only שhttp text-OCR מאבד בנצ'מרק חד-פעמי, מוכן לשלב C
voyage_rerank_judge_poc.py python POC #4 — voyage-3 vs rerank-2 vs context-3 על אהרון ברק, 18 שאילתות, claude-haiku-4-5 כ-judge. הכרעה: rerank-2 ניצח עם +9% mean@3 בנצ'מרק חד-פעמי
voyage_rerank_corpus_poc.py python POC #5 — voyage-3 vs rerank-2 על קורפוס מלא (785 docs). הכרעה: +4.5% mean@3 כללי, +11.6% על P queries (practical) בנצ'מרק חד-פעמי, אישר את שלב B
multimodal_backfill.py python Backfill voyage-multimodal-3 page embeddings על מסמכי תיקים קיימים. idempotent (skips by default), forces MULTIMODAL_ENABLED=true ל-run, רץ מהקונטיינר. שלב C — ראה docs/voyage-upgrades-plan.md ידני per-case (python multimodal_backfill.py 8174-24 8137-24)
backfill_chunk_pages.py python Backfill page_number ב-document_chunks קיימים. legacy chunker לא tracked עמודים → page_number=NULL חוסם boost של multimodal hybrid (text+image join על אותו עמוד). re-extracts כל PDF (re-OCR אם צריך, ~$0.0015/page), מחשב page_offsets, ומעדכן chunks. idempotent ידני per-case (python backfill_chunk_pages.py 8174-24 8137-24)

תיקיית .archive/ — סקריפטים שהושלמו

סקריפטים חד-פעמיים שהפונקציונליות שלהם הוטמעה ב-MCP server או ב-API. נשמרים ב-git לצורך היסטוריה — אין להריץ אותם.

Script Original Purpose Superseded By
backfill_pattern_frequency.py עדכון תדירות דפוסי סגנון ב-DB web/app.py::_extract_pattern_variants()
batch_upload_training.py העלאת קורפוס אימון (16 קבצים) Web UI: /api/training/upload
benchmark_embeddings.py השוואת מודלי embeddings (voyage-3 vs voyage-4) הושלם — voyage-3-large נבחר
benchmark_new_vs_old.py השוואת Google Vision vs markdown קיים הושלם — בדיקה חד-פעמית לתיק 1130-25
decompose-decisions.py פירוק החלטות סופיות ל-12 בלוקים MCP: write_block(), write_all_blocks()
export-decision-docx.py ייצוא החלטה ל-DOCX MCP: export_docx()
extract-citations.py חילוץ ציטוטי פסיקה מבלוק י MCP service: references_extractor.py
extract-claims.py חילוץ טענות מבלוק ז MCP: extract_claims() + claims_extractor.py
extract_claims_8174.py חד-פעמי — חילוץ טענות חסרות לתיק 8174-24 אחרי timeout של האנליסט (43 טענות עורר נוספו 30/04/26) phase 1: claude_session async + 30min timeout + chunking סמנטי
extract_all_google_vision.py OCR בכמות עם Google Vision MCP: document_upload() pipeline
extract_originals.py חילוץ טקסט מ-PDF עם Claude Opus MCP service: extractor.py
extract_originals_ocr.py חילוץ OCR מלא מ-PDF MCP service: extractor.py
generate-embeddings.py יצירת embeddings לבלוקים ופסיקה אוטומטי — נוצרים עם יצירת בלוקים
link-claims-to-discussion.py קישור טענות לפסקאות דיון MCP service: qa_validator.py
proofread_training_corpus.py ניקוי Nevo מ-DOCX/PDF ל-Markdown MCP service: proofreader.py + Web UI
seed-appeals.py seeding תיקי ערר ראשוניים ל-DB MCP: case_create()
seed-knowledge.py seeding לקחים, ביטויי מעבר, פסיקה MCP: record_chair_feedback(), precedent_attach()
validate-decision.py ולידציה מול block-schema MCP: validate_decision() + qa_validator.py

סקריפטים שנמחקו (git history בלבד)

Script Reason
import-final-decisions.py מיגרציה הושלמה — כל ההחלטות ב-data/training/
compare_extractions.py בדיקה חד-פעמית לתיק 1130-25
decompose-decisions-v2.py כפילות של v1
extract_google_vision.py hardcoded לתיק בודד
extract_google_vision_single.py wrapper חד-פעמי
test-search.py סקריפט דיבאג