Rewizja rag-demo - Opengist

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rag-demo.py(stworzono plik)

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1	+	#!/usr/bin/env python3
2	+	"""
3	+	rag-demo.py — Conecta tu grafo de conocimiento en SQLite con un LLM.
4	+
5	+	Extrae nodos y sus relaciones del grafo y los emite como JSONL, listo
6	+	para encadenar con `llm` o con cualquier cliente que lea por stdin.
7	+
8	+	Uso:
9	+	./rag-demo.py \| llm "resume las herramientas del proyecto"
10	+	./rag-demo.py --tipo tool --limite 50
11	+	"""
12	+	import argparse
13	+	import json
14	+
15	+	from sqlite_utils import Database
16	+
17	+	DB = "demo.db"
18	+
19	+
20	+	def extraer(db, tipo, limite):
21	+	"""Devuelve las filas del grafo como un iterador de diccionarios."""
22	+	sql = """
23	+	select n.key, n.label, n.type, e.kind as relacion
24	+	from nodes n
25	+	left join edges e on n.key = e.source
26	+	where (:tipo is null or n.type = :tipo)
27	+	order by n.type, n.label
28	+	limit :limite
29	+	"""
30	+	return db.query(sql, {"tipo": tipo, "limite": limite})
31	+
32	+
33	+	def main():
34	+	parser = argparse.ArgumentParser(description="Contexto del grafo para un LLM")
35	+	parser.add_argument("--tipo", help="Filtra por tipo de nodo (tool, concept, file...)")
36	+	parser.add_argument("--limite", type=int, default=30, help="Número de nodos a extraer")
37	+	args = parser.parse_args()
38	+
39	+	db = Database(DB)
40	+	for fila in extraer(db, args.tipo, args.limite):
41	+	print(json.dumps(fila, ensure_ascii=False))
42	+
43	+
44	+	if __name__ == "__main__":
45	+	main()

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