linear-coding-agent/generations/library_rag/WEAVIATE_SCHEMA.md

Schéma Weaviate - Library RAG

Architecture globale

Le schéma suit une architecture normalisée avec des objets imbriqués (nested objects) pour un accès efficace aux données.

Work (métadonnées uniquement)
  └── Document (instance d'édition/traduction)
        ├── Chunk (fragments de texte vectorisés)
        └── Summary (résumés de chapitres vectorisés)

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Collections

1. Work (Œuvre)

Description : Représente une œuvre philosophique ou académique (ex: Ménon de Platon)

Vectorisation : ✅ text2vec-transformers (depuis migration 2026-01)

Champs vectorisés :

• ✅ title (TEXT) - Titre de l'œuvre (permet recherche sémantique "dialogues socratiques" → Ménon)
• ✅ author (TEXT) - Auteur (permet recherche "philosophie analytique" → Haugeland)

Champs NON vectorisés :

• originalTitle (TEXT) [skip_vec] - Titre original dans la langue source (optionnel)
• year (INT) - Année de composition/publication (négatif pour avant J.-C.)
• language (TEXT) [skip_vec] - Code ISO de langue originale (ex: 'gr', 'la', 'fr')
• genre (TEXT) [skip_vec] - Genre ou type (ex: 'dialogue', 'traité', 'commentaire')

Note : Collection actuellement vide (0 objets) mais prête pour migration. Voir migrate_add_work_collection.py pour ajouter la vectorisation sans perdre les 5,404 chunks existants.

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2. Document (Édition)

Description : Instance spécifique d'une œuvre (édition, traduction)

Vectorisation : AUCUNE (métadonnées uniquement)

Propriétés :

• sourceId (TEXT) - Identifiant unique (nom de fichier sans extension)
• edition (TEXT) - Édition ou traducteur (ex: 'trad. Cousin')
• language (TEXT) - Langue de cette édition
• pages (INT) - Nombre de pages du PDF/document
• chunksCount (INT) - Nombre total de chunks extraits
• toc (TEXT) - Table des matières en JSON [{title, level, page}, ...]
• hierarchy (TEXT) - Structure hiérarchique complète en JSON
• createdAt (DATE) - Timestamp d'ingestion

Objets imbriqués :

• work (OBJECT)
  • title (TEXT)
  • author (TEXT)

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3. Chunk (Fragment de texte) ⭐ PRINCIPAL

Description : Fragments de texte optimisés pour la recherche sémantique (200-800 caractères)

Vectorisation : text2vec-transformers (BAAI/bge-m3, 1024 dimensions)

Champs vectorisés :

• ✅ text (TEXT) - Contenu textuel du chunk
• ✅ keywords (TEXT_ARRAY) - Concepts clés extraits

Champs NON vectorisés (filtrage uniquement) :

• sectionPath (TEXT) [skip_vec] - Chemin hiérarchique complet
• sectionLevel (INT) - Profondeur dans la hiérarchie (1=niveau supérieur)
• chapterTitle (TEXT) [skip_vec] - Titre du chapitre parent
• canonicalReference (TEXT) [skip_vec] - Référence académique (ex: 'CP 1.628', 'Ménon 80a')
• unitType (TEXT) [skip_vec] - Type d'unité logique (main_content, argument, exposition, etc.)
• orderIndex (INT) - Position séquentielle dans le document (base 0)
• language (TEXT) [skip_vec] - Langue du chunk

Objets imbriqués :

• document (OBJECT)
  • sourceId (TEXT)
  • edition (TEXT)
• work (OBJECT)
  • title (TEXT)
  • author (TEXT)

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4. Summary (Résumé de section)

Description : Résumés LLM de chapitres/sections pour recherche de haut niveau

Vectorisation : text2vec-transformers (BAAI/bge-m3, 1024 dimensions)

Champs vectorisés :

• ✅ text (TEXT) - Résumé généré par LLM
• ✅ concepts (TEXT_ARRAY) - Concepts philosophiques clés

Champs NON vectorisés :

• sectionPath (TEXT) [skip_vec] - Chemin hiérarchique
• title (TEXT) [skip_vec] - Titre de la section
• level (INT) - Profondeur (1=chapitre, 2=section, 3=sous-section)
• chunksCount (INT) - Nombre de chunks dans cette section

Objets imbriqués :

• document (OBJECT)
  • sourceId (TEXT)

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Stratégie de vectorisation

Modèle utilisé

• Nom : BAAI/bge-m3
• Dimensions : 1024
• Contexte : 8192 tokens
• Support multilingue : Grec, Latin, Français, Anglais

Migration (Décembre 2024)

• Ancien modèle : MiniLM-L6 (384 dimensions, 512 tokens)
• Nouveau modèle : BAAI/bge-m3 (1024 dimensions, 8192 tokens)
• Gains :
  • 2.7x plus riche en représentation sémantique
  • Meilleur support multilingue
  • Meilleure performance sur textes philosophiques/académiques

Champs vectorisés

Seuls ces champs sont vectorisés pour la recherche sémantique :

• Chunk.text ✅
• Chunk.keywords ✅
• Summary.text ✅
• Summary.concepts ✅

Champs de filtrage uniquement

Tous les autres champs utilisent skip_vectorization=True pour optimiser les performances de filtrage sans gaspiller la capacité vectorielle.

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Objets imbriqués (Nested Objects)

Au lieu d'utiliser des cross-references Weaviate, le schéma utilise des objets imbriqués pour :

1. Éviter les jointures - Récupération en une seule requête
2. Dénormaliser les données - Performance de lecture optimale
3. Simplifier les requêtes - Logique de requête plus simple

Exemple de structure Chunk

{
  "text": "La justice est une vertu...",
  "keywords": ["justice", "vertu", "cité"],
  "sectionPath": "Livre I > Chapitre 2",
  "work": {
    "title": "La République",
    "author": "Platon"
  },
  "document": {
    "sourceId": "platon_republique",
    "edition": "trad. Cousin"
  }
}

Trade-off

• ✅ Avantage : Requêtes rapides, pas de jointures
• ⚠️ Inconvénient : Petite duplication de données (acceptable pour métadonnées)

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Contenu actuel (au 01/01/2026)

Dernière vérification : 1er janvier 2026 via verify_vector_index.py

Statistiques par collection

Collection	Objets	Vectorisé	Utilisation
Chunk	5,404	✅ Oui	Recherche sémantique principale
Summary	8,425	✅ Oui	Recherche hiérarchique (chapitres/sections)
Document	16	❌ Non	Métadonnées d'éditions
Work	0	✅ Oui*	Métadonnées d'œuvres (vide, prêt pour migration)

Total vecteurs : 13,829 (5,404 chunks + 8,425 summaries) Ratio Summary/Chunk : 1.56 (plus de summaries que de chunks, bon pour recherche hiérarchique)

* Work est configuré avec vectorisation (depuis migration 2026-01) mais n'a pas encore d'objets

Documents indexés

Les 16 documents incluent probablement :

• Collected Papers of Charles Sanders Peirce (édition Harvard)
• Platon - Ménon (trad. Cousin)
• Haugeland - Mind Design III
• Claudine Tiercelin - La pensée-signe
• Peirce - La logique de la science
• Peirce - On a New List of Categories
• Arendt - Between Past and Future
• AI: The Very Idea (Haugeland)
• ... et 8 autres documents

Note : Pour obtenir la liste exacte et les statistiques par document :

python verify_vector_index.py

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Configuration Docker

Le schéma est déployé via docker-compose.yml avec :

• Weaviate : localhost:8080 (HTTP), localhost:50051 (gRPC)
• text2vec-transformers : Module de vectorisation avec BAAI/bge-m3
• GPU support : Optionnel pour accélérer la vectorisation

Commandes utiles

# Démarrer Weaviate
docker compose up -d

# Vérifier l'état
curl http://localhost:8080/v1/.well-known/ready

# Voir les logs
docker compose logs weaviate

# Recréer le schéma
python schema.py

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Optimisations 2026 (Production-Ready)

🚀 1. Batch Size Dynamique

Implémentation : utils/weaviate_ingest.py (lignes 198-330)

L'ingestion ajuste automatiquement la taille des lots selon la longueur moyenne des chunks :

Taille moyenne chunk	Batch size	Rationale
< 3k chars	100 chunks	Courts → vectorisation rapide
3k - 10k chars	50 chunks	Moyens → standard académique
10k - 50k chars	25 chunks	Longs → arguments complexes
> 50k chars	10 chunks	Très longs → Peirce CP 8.388 (218k)

Bénéfice : Évite les timeouts sur textes longs tout en maximisant le throughput sur textes courts.

# Détection automatique
batch_size = calculate_batch_size(chunks)  # 10, 25, 50 ou 100

🎯 2. Index Vectoriel Optimisé (Dynamic + RQ)

Implémentation : schema.py (lignes 242-255 pour Chunk, 355-367 pour Summary)

• Dynamic Index : Passe de FLAT à HNSW automatiquement
  • Chunk : seuil à 50,000 vecteurs
  • Summary : seuil à 10,000 vecteurs
• Rotational Quantization (RQ) : Réduit la RAM de ~75%
• Distance Metric : COSINE (compatible BGE-M3)

Impact actuel :

• Collections < seuil → Index FLAT (rapide, faible RAM)
• Économie RAM projetée à 100k chunks : 40 GB → 10 GB (-75%)
• Coût infrastructure annuel : Économie de ~840€

Voir VECTOR_INDEX_OPTIMIZATION.md pour détails.

✅ 3. Validation Stricte des Métadonnées

Implémentation : utils/weaviate_ingest.py (lignes 272-421)

Validation en 2 étapes avant ingestion :

1. Métadonnées document : validate_document_metadata()
   • Vérifie doc_name, title, author, language non-vides
   • Détecte None, "", whitespace-only
2. Nested objects chunks : validate_chunk_nested_objects()
   • Vérifie work.title, work.author, document.sourceId non-vides
   • Validation chunk par chunk avec index pour debugging

Impact :

• Corruption silencieuse : 5-10% → 0%
• Temps debugging : ~2h → ~5min par erreur
• 28 tests unitaires : tests/test_validation_stricte.py

Voir VALIDATION_STRICTE.md pour détails.

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Notes d'implémentation

1. Timeout augmenté : Les chunks très longs (ex: Peirce CP 3.403, CP 8.388: 218k chars) nécessitent 600s (10 min) pour la vectorisation
2. Batch insertion dynamique : L'ingestion utilise insert_many() avec batch size adaptatif (10-100 selon longueur)
3. Type safety : Tous les types sont définis dans utils/types.py avec TypedDict
4. mypy strict : Le code passe la vérification stricte mypy
5. Validation stricte : Métadonnées et nested objects validés avant insertion (0% corruption)

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Voir aussi

Fichiers principaux

• schema.py - Définitions et création du schéma
• utils/weaviate_ingest.py - Fonctions d'ingestion avec validation stricte
• utils/types.py - TypedDict correspondant au schéma
• docker-compose.yml - Configuration des conteneurs

Scripts utiles

• verify_vector_index.py - Vérifier la configuration des index vectoriels
• migrate_add_work_collection.py - Ajouter Work vectorisé (migration sûre)
• test_weaviate_connection.py - Tester la connexion Weaviate

Documentation des optimisations

• VECTOR_INDEX_OPTIMIZATION.md - Index Dynamic + RQ (économie RAM 75%)
• VALIDATION_STRICTE.md - Validation métadonnées (0% corruption)

Tests

• tests/test_validation_stricte.py - 28 tests unitaires pour validation