2026 · jordimarsal/codebaserag

codebaserag

RAG hexagonal sobre el vostre codi, amb un nucli determinista i eval-first: ingest, query i evals de retrieval amb gate a CI.

Problema

Les demos de RAG són fàcils; un RAG de confiança, no. Aquest fixa la qualitat del retrieval amb un set golden de Q/A (≥40 parells) i fa fallar CI si el recall@5 mitjà cau per sota de la seva baseline compromesa.

Punts clau

• Gate de baseline d'eval a CI: recall@5 0.409 · MRR 0.231 · nDCG@5 0.277 (baseline compromesa, overrides amb gate per ADR).
• Ports & adapters: pgvector (per defecte) o Qdrant; embeddings i LLM d'Ollama o Anthropic; observabilitat amb Langfuse.
• Python 3.13 · Pydantic v2 · typer · FastAPI · ruff · black · mypy --strict.

Stack

• Python 3.13
• FastAPI
• pgvector
• Qdrant
• Ollama
• Langfuse
• mypy strict

Mètriques

0.409

mean recall@5

≥40

golden Q/A pairs

strict

mypy