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Mesure le classement de la PAGE DE RECHERCHE, document par document.
La page /search envoie une recherche en mode « text », filtree sur
status=published, 20 resultats par page. Ce script rejoue exactement cette
requete, sans cache et sans journaliser d'evenement de recherche (lecture
seule), et mesure le rang de la loi attendue :
- les 102 questions relues de tests/fixtures/eval/retrieval_eval_v1.json
(loi attendue : expected_law_id) : hit@1, hit@3, hit@10, MRR@20 ;
- des requetes TEMOINS, chacune avec ce qu'on attend d'elle : la requete qui
a revele le defaut (« peine de mort au cameroun »), et celles qui fondent la
passe floue sur les titres (fautes de frappe : « nominaton », « code miner »).
Usage:
python -m scripts.eval.evaluer_recherche
python -m scripts.eval.evaluer_recherche --modes text hybrid --sortie data/eval_runs/recherche.json
"""
import argparse
import asyncio
import json
import sys
import unicodedata
from pathlib import Path
from typing import Any, Callable, Dict, List, Optional, Sequence
RACINE = Path(__file__).resolve().parents[2]
sys.path.insert(0, str(RACINE))
from app.core.database import AsyncSessionLocal
from app.schemas.search import SearchFilters, SearchRequest
from app.services.search_service import SearchService
JEU = RACINE / "tests" / "fixtures" / "eval" / "retrieval_eval_v1.json"
TAILLE_PAGE = 20 # TAILLE_PAGE_RECHERCHE du front (src/lib/pagination.ts)
CODE_PENAL, JUSTICE_MILITAIRE = 2236, 2085
CODES_MINIERS = {2210, 2228}
def _sans_accents(texte: str) -> str:
return "".join(c for c in unicodedata.normalize("NFD", texte.lower())
if unicodedata.category(c) != "Mn")
def _titres_contiennent(mot: str, n: int) -> Callable[[Dict[str, Any]], bool]:
"""Les n premiers titres contiennent tous `mot` (sans accents)."""
def verifier(reponse: Dict[str, Any]) -> bool:
titres = [_sans_accents(r["title"]) for r in reponse["results"][:n]]
return len(titres) == n and all(mot in t for t in titres)
return verifier
def _rang_parmi(ids: set, n: int) -> Callable[[Dict[str, Any]], bool]:
"""Une des lois `ids` figure dans les n premiers resultats."""
def verifier(reponse: Dict[str, Any]) -> bool:
return any(r["law_id"] in ids for r in reponse["results"][:n])
return verifier
def _navigation_directe(ids: set) -> Callable[[Dict[str, Any]], bool]:
def verifier(reponse: Dict[str, Any]) -> bool:
return bool(reponse["direct_navigation"]) and reponse["target_law_id"] in ids
return verifier
# (requete, attente lisible, verification)
TEMOINS: List[tuple] = [
("peine de mort au cameroun", "Code penal ou justice militaire dans le top 3",
_rang_parmi({CODE_PENAL, JUSTICE_MILITAIRE}, 3)),
("peine de mort", "Code penal ou justice militaire dans le top 3",
_rang_parmi({CODE_PENAL, JUSTICE_MILITAIRE}, 3)),
("justice militaire", "Code de justice militaire premier",
_rang_parmi({JUSTICE_MILITAIRE}, 1)),
("code pénal", "Code penal (loi 2236 ou decret 1769) dans le top 2",
_rang_parmi({CODE_PENAL, 1769}, 2)),
("code minier", "un code minier dans le top 2", _rang_parmi(CODES_MINIERS, 2)),
("code miner", "faute de frappe : un code minier dans le top 3", _rang_parmi(CODES_MINIERS, 3)),
("cod minier", "faute de frappe : un code minier dans le top 3", _rang_parmi(CODES_MINIERS, 3)),
("nominaton", "faute de frappe : les 5 premiers titres parlent de nomination",
_titres_contiennent("nomination", 5)),
("avancment", "faute de frappe : les 3 premiers titres parlent d'avancement",
_titres_contiennent("avancement", 3)),
("article 35 du code minier", "navigation directe vers un code minier",
_navigation_directe(CODES_MINIERS)),
]
async def rejouer(service: SearchService, requete: str, mode: str) -> Dict[str, Any]:
"""La requete de la page, sans cache ni journal d'evenement."""
demande = SearchRequest(
query=requete, mode=mode, limit=TAILLE_PAGE, offset=0,
filters=SearchFilters(status="published"),
)
chunks = await service._execute_search_by_mode(demande)
reponse = await service._build_search_response(demande, chunks, 0)
return {
"results": [{"law_id": r.law_id, "title": r.title, "score": round(r.relevance_score, 3),
"portee": r.match_scope} for r in reponse.results],
"total": reponse.total,
"direct_navigation": reponse.direct_navigation,
"target_law_id": reponse.target_law_id,
}
def _rang(reponse: Dict[str, Any], law_id: int) -> Optional[int]:
for position, r in enumerate(reponse["results"], start=1):
if r["law_id"] == law_id:
return position
return None
def synthese(rangs: Sequence[Optional[int]]) -> Dict[str, Any]:
n = len(rangs) or 1
return {
"n": len(rangs),
"hit@1": round(sum(1 for r in rangs if r and r <= 1) / n, 3),
"hit@3": round(sum(1 for r in rangs if r and r <= 3) / n, 3),
"hit@10": round(sum(1 for r in rangs if r and r <= 10) / n, 3),
"mrr@20": round(sum(1 / r for r in rangs if r) / n, 3),
"aucun_resultat": None,
}
async def evaluer(modes: Sequence[str]) -> Dict[str, Any]:
items = json.loads(JEU.read_text(encoding="utf-8"))["items"]
sortie: Dict[str, Any] = {"modes": {}}
async with AsyncSessionLocal() as session:
service = SearchService(session, use_cache=False)
for mode in modes:
par_item, rangs, vides = [], {"keyword": [], "paraphrase": [], "tous": []}, 0
for item in items:
reponse = await rejouer(service, item["question"], mode)
rang = _rang(reponse, item["expected_law_id"])
vides += not reponse["results"]
rangs["tous"].append(rang)
rangs.setdefault(item.get("difficulty", "?"), []).append(rang)
par_item.append({"question": item["question"], "attendu": item["expected_law_id"],
"rang": rang, "total": reponse["total"]})
temoins = []
for requete, attente, verifier in TEMOINS:
reponse = await rejouer(service, requete, mode)
temoins.append({"requete": requete, "attente": attente, "ok": verifier(reponse),
"top5": [f"{r['law_id']} {r['portee']} {r['score']} {r['title'][:70]}"
for r in reponse["results"][:5]]})
resume = {cle: synthese(valeurs) for cle, valeurs in rangs.items() if valeurs}
resume["tous"]["aucun_resultat"] = vides
sortie["modes"][mode] = {"synthese": resume, "temoins": temoins, "items": par_item}
return sortie
def afficher(sortie: Dict[str, Any]) -> None:
for mode, donnees in sortie["modes"].items():
print(f"\n=== mode {mode}")
for cle, s in donnees["synthese"].items():
print(f" {cle:10} n={s['n']:3} hit@1 {s['hit@1']:.3f} hit@3 {s['hit@3']:.3f} "
f"hit@10 {s['hit@10']:.3f} mrr@20 {s['mrr@20']:.3f}"
+ (f" sans resultat {s['aucun_resultat']}" if s["aucun_resultat"] is not None else ""))
ok = sum(t["ok"] for t in donnees["temoins"])
print(f" temoins : {ok}/{len(donnees['temoins'])}")
for t in donnees["temoins"]:
print(f" [{'ok' if t['ok'] else 'KO'}] {t['requete']!r} : {t['attente']}")
if not t["ok"]:
for ligne in t["top5"]:
print(f" {ligne}")
def main(argv: Optional[Sequence[str]] = None) -> int:
parseur = argparse.ArgumentParser(description=__doc__.split("\n\n")[0])
parseur.add_argument("--modes", nargs="+", default=["text"], choices=["text", "semantic", "hybrid"])
parseur.add_argument("--sortie", type=Path, help="Ecrit le detail en JSON")
args = parseur.parse_args(argv)
sortie = asyncio.run(evaluer(args.modes))
afficher(sortie)
if args.sortie:
args.sortie.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
args.sortie.write_text(json.dumps(sortie, ensure_ascii=False, indent=1), encoding="utf-8")
print(f"\nDetail : {args.sortie}")
return 0
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())
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