# Moduł 5, faza 3 — warstwa kompilacji (RECON + PLAN)

> Status: RECON ZAKOŃCZONY (2026-07-16), plan DO ZATWIERDZENIA. Zero kodu, zero migracji,
> zero pobranych modeli w ramach tego zadania — wyłącznie ten dokument.
>
> Kontynuacja `05-faza2-plan.md` (faza 2: koperta dokumentów + embeddingi + cross-source —
> DOMKNIĘTA 2026-07-16, kroki 1–8 komplet). Faza 3 = pierwsza warstwa **kompilacji**:
> porządki po pilocie retrieval, streszczenia+tagi jako półprodukt kompilacji, kaskada
> retrieval, cykliczny ingest, przygotowanie wiki-kompilatu (wzorzec Karpathy llm-wiki).

---

## 1. Stan faktyczny (po fazie 2, zweryfikowany w repo i sesjach)

### 1.1 Baza danych (kb-postgres@PIHA)

- `envelope`: **225 216 kopert** — `gmail` 225 030 (wszystkie z headers entities po
  backfillu), `paperless` 186. Cross-source join `source_mail`: **180/186** (6 dokumentów
  bez linku — spoza pipeline'u faktury-1, stan poprawny).
- `document_chunk`: **2683 chunki** ze 160 dokumentów (26 pustych contentów pominiętych,
  1 patologiczny dot-leader chunk odrzucony przez context window Ollamy). Model `bge-m3`,
  `VECTOR(1024)`, indeks HNSW cosine. Chunking 600/150 tok (≈2400/600 znaków)
  **zatwierdzony bez zmian** w kroku 7.
- Constraint: `UNIQUE (envelope_id, chunk_index)` — **bez `model`**. Znany dług z review
  kroku 6 (docstring `chunk_embed.py` flaguje to wprost): drugi model embeddingów cicho
  no-opuje się na `ON CONFLICT DO NOTHING`. Naprawiane w tej fazie (§3.3).

### 1.2 Retrieval (pilot, krok 7 fazy 2)

- Progi skalibrowane (cosine distance `<=>`): **<0.45 trafienie, 0.45–0.55 szara strefa,
  >0.55 brak odpowiedzi**. Negatywna kontrola ("sernik") = 0.62 — czysta separacja.
- Cross-lingual działa: angielskie zapytanie o FLL scoring wyciąga scoresheet **mimo
  mojibake** — wniosek dla filtra śmieci: mojibake ≠ automatycznie śmieć (§3.1).
- Findings nieblokujące fazy 2, ale **blokujące kompilację wiki**: chunki z binarnym
  OCR-szumem (zmielone kody kreskowe `\x01...`, zmielone fonty w paperless:119),
  duplikaty dokumentów (paperless:14 ≡ paperless:74 — identyczne chunki w wynikach).
- Zestaw zapytań pilotowych żyje dziś tylko w sesji/transkrypcie — **nie jest utrwalony
  jako plik**. Bramka kaskady (§6) wymaga powtarzalnego zestawu; utrwalenie to pierwszy
  krok tamtego etapu.

### 1.3 Ollama@SOLARIA

- Deklaratywnie na GPU (compose z sekcją `deploy`, przywrócone 2026-07-16). Benchmark:
  **207 ms/embed GPU vs 790 ms CPU** (~3.8× sekwencyjnie); overhead HTTP dominuje przy
  pojedynczych requestach — batching pozostaje w backlogu (przed fazą mailową, poza
  zakresem tej fazy).
- Dostępne modele: `qwen2.5-coder:14b`, `qwen3-coder:30b`, `deepseek-coder:latest`,
  `deepcoder:14b`, `bge-m3` — **same modele coder + embedding, zero ogólnego instructa**.
  Pilot streszczeń wymaga pobrania modelu instruct (§5).
- Uwaga recon: `hosts/solaria/capabilities.yaml` mówi „NVIDIA RTX 4070", sesje 07-15/16
  mówią RTX 4070 Ti SUPER (16 GB) — manifest jest nieaktualny. Follow-up poza tym taskiem
  (raportowane, nie ruszane — dyscyplina worktree).
- SOLARIA ma `availability_target: medium` (planowe wyłączenia) — cykliczny embed musi
  tolerować Ollamę offline (§7).

### 1.4 Wzorce jobów (do reużycia 1:1)

`jobs/documents-ingest/` (`paperless_adapter.py`, `chunk_embed.py`) i
`jobs/gmail-header-backfill/` ustaliły rodzinę wzorców, którą każdy nowy job tej fazy
**musi** powielić:

- dry-run domyślny, `--apply` jawnie; `--limit`/`--offset` po stabilnym `ORDER BY id`;
- idempotencja: pre-fetch zbioru istniejących kluczy + `ON CONFLICT DO NOTHING` jako
  druga linia obrony, z parsowaniem command tagu (cichy no-op ≠ insert);
- **bilans statystyk jako inwariant** (`fetched = suma wyników`), `stats_mismatch` →
  niezerowy exit; izolacja błędów per wiersz (nigdy nie ubijać całego slice'a);
- wykonanie na PIHA wg utrwalonego wzorca: rsync `src/` do `/tmp/`, `~/kb/venv`
  (Python 3.11), DSN budowany na hoście z `docker inspect kb-postgres`, **zawsze log do
  pliku** (`> run.log 2>&1`) — lekcja z utraty 4999 wierszy w tmuxie.

### 1.5 Infrastruktura pod cykliczny ingest i alertowanie (§7)

- `node_exporter` na węzłach: mount `/:/host:ro,rslave` już jest, ale **bez flagi
  `--collector.textfile.directory`** — włączenie textfile collectora to jedna linijka
  w compose, zero nowych mountów (katalog czytany przez istniejący `/host`).
- `fleet-prometheus` (VPS): reguły w `services/fleet-prometheus/rules/`, **celowo bez
  Alertmanagera** — alerty FIRING zbiera `brain-watchdog`@PIHA i forwarduje na Telegram.
  Nowy alert = nowy plik/wpis w `rules/`, dostawa za darmo istniejącym torem.
- W repo nie ma dziś żadnego wzorca systemd-timer/cron dla jobów — §7 go ustanawia.

---

## 2. Otwarte decyzje dla Oskara (z rekomendacjami)

### Decyzja 1 — Filtr śmieci: nie tworzyć chunków vs tworzyć i flagować?

**Rekomendacja: tworzyć i flagować** — kolumna `excluded_reason TEXT NULL` w
`document_chunk` (NULL = aktywny; `'ocr_junk'`, `'duplicate'`), nowe śmieciowe chunki
INSERT-owane z flagą i **bez embeddingu** (`embedding = NULL` — schemat to już dopuszcza).

Uzasadnienie:
- Heurystyka będzie się mylić. Flaga jest **odwracalna** (UPDATE + doembedowanie po
  korekcie progu); nieutworzony chunk jest niewidoczny — nie da się audytować, co filtr
  odrzucił, bez ponownego chunkowania całego korpusu.
- `embedding = NULL` wyrzuca śmieć z indeksu HNSW automatycznie (pgvector pomija NULL-e),
  więc retrieval nie potrzebuje nawet filtra w zapytaniu dla *nowych* śmieci; dla już
  zembedowanych 2683 chunków wystarczy `WHERE excluded_reason IS NULL` (§3.1 — embeddingi
  istniejących śmieci zostawiamy, tylko flagujemy; zerowanie to opcjonalny porządek).
- Jedna kolumna obsługuje oba findingi pilota (szum OCR **i** duplikaty) — §3.1 i §3.2.

Odrzucona alternatywa: filtr wyłącznie przy chunkingu (nie tworzyć). Mniej wierszy, ale
niewidoczne odrzuty + retrofit przy każdej zmianie progu wymaga pełnego re-chunkingu.

### Decyzja 2 — Polityka dedup dokumentów

**Rekomendacja: duplikat zostaje w bazie, jego chunki dostają `excluded_reason='duplicate'`,
koperta dostaje addytywny wpis `entities[type=duplicate_of]`. Nic nie kasujemy.**

- Kanoniczny egzemplarz: ten z linkiem `source_mail` (bogatszy provenance); przy remisie
  niższy `paperless:<id>` (starszy).
- `envelope` jest append-only i referencyjna (źródłem prawdy jest Paperless) — DELETE
  łamałby zasady kb-00. Wpis `duplicate_of` w entities = audytowalna, odwracalna decyzja
  w tej samej konwencji co `source_mail`.
- Usunięcie duplikatu **w Paperlessie** (żeby nie wracał przy cyklicznym ingest) to
  osobna, ręczna decyzja operatora per przypadek — poza automatem; automat musi jedynie
  być odporny (re-ingest duplikatu z Paperlessa → ponowne oflagowanie, nie błąd).
- Streszczenia (§5) i wiki (§8) generowane **tylko dla kanonicznych**.

### Decyzja 3 — Model do pilota streszczeń: lokalny GPU vs CC vs API

**Rekomendacja: pilot dwutorowy na pełnych 186 dokumentach — (A) zewnętrzne API
(Claude Haiku 4.5 lub Sonnet) jako przebieg referencyjny ORAZ (B) lokalny model instruct
na GPU na tej samej populacji. Oba komplety współistnieją w `document_summary` dzięki
`UNIQUE (envelope_id, model)` — schemat natywnie wspiera A/B.**

Uzasadnienie i kryteria:
- **Koszt API pomijalny**: 186 dok × śr. ~22k znaków ≈ 1.1–1.3M tok wejścia + ~40k tok
  wyjścia → Haiku 4.5 ≈ **~1.5 USD**, Sonnet ≈ ~4 USD. To nie jest oś decyzji przy 186 dok.
- **Prywatność**: dokumenty finansowo-tożsamościowe wychodzą na zewnątrz — ale to jest
  **zgodne z już podjętą decyzją architektoniczną** (szkic wiki, inwariant 2: kompilację
  robi CC/zewnętrzne API; polityka eskalacji fazy 5). Pilot 186 dok to dokładnie
  „wyselekcjonowany podzbiór", nie surowy korpus.
- **Po co mimo to lokalny przebieg**: decyzja o **skali mailowej** (docelowo dziesiątki
  tysięcy streszczeń) ma zupełnie inną ekonomię — tam lokalny model może być jedyną
  rozsądną opcją. Pilot musi zmierzyć, ile jakości tracimy lokalnie, na pełnej populacji,
  póki jest tania (2–3 h GPU).
- **CC jako trzeci tor**: nie jako batch (interaktywna sesja nie jest powtarzalnym jobem),
  ale jako **oceniający** — porównanie próbki ~25 par streszczeń (API vs lokal) rubryką
  z §5.4.
- Kandydat lokalny: **żaden z obecnych modeli na SOLARII nie nadaje się** (same codery;
  `qwen3-coder:30b` to MoE coder, ~18–19 GB w q4 — częściowy offload na CPU przy
  12–16 GB VRAM, i nie po to trenowany). Do pobrania jeden z: **`gemma3:12b`**
  (~8 GB q4, mocny multilingual/PL, kontekst 128k → większość dokumentów bez map-reduce —
  **rekomendowany start**) lub `qwen3:14b` (~9 GB, mocny PL, kontekst 32k). Pilot
  rozstrzyga empirycznie, nie przesądzamy w planie.

**ROZSTRZYGNIĘCIE (Oskar, 2026-07-17, z oceny A/B pilota dwutorowego 186/186 dokumentów):**

- **Tor kompilacyjny = `claude-haiku-4-5`** — 157/157 streszczeń bez ani jednego JSON-faila,
  100% dyscypliny słownika tagów, wyraźnie lepsza hierarchia treści na długich dokumentach
  (OWU, umowy wielostronicowe) niż `gemma3:12b` (155/157, słabsza struktura na długich
  dokumentach). Kaskada retrieval (§6) filtruje `document_summary` po `model =
  'claude-haiku-4-5'` z tego powodu.
- **`gemma3:12b` zostaje w odwodzie jako tor lokalny** — dane już w bazie (155 streszczeń +
  embeddingi), job (`summarize.py`) wspiera oba backendy bez zmian kodu, więc przełączenie
  jest jednym flagowym argumentem, nie migracją.
- **Decyzja o modelu dla fazy mailowej (skala: dziesiątki tysięcy streszczeń) odłożona do
  reconu fazy mailowej** — tam ekonomia jest inna (koszt API rzędu setek USD zamiast ~1.5 USD)
  i wymaga własnej oceny z flagą prywatności (dane finansowo-tożsamościowe w skali masowej)
  i szacunkiem kosztu, nie automatycznego przeniesienia wniosku z pilota 186-dokumentowego.

### Decyzja 4 — Tagi: słownik kontrolowany vs free-form

**Rekomendacja: hybryda — startowy słownik kontrolowany w repo + max 3 tagi free-form
per dokument, znormalizowane (lowercase, kebab-case, NFC).**

- Słownik startowy (plik `jobs/documents-ingest/tags-vocab.yaml`, wersjonowany):
  domeny życiowe widoczne już w pilocie — `ubezpieczenie`, `bank`, `kredyt`, `faktura`,
  `umowa`, `urzad`, `auto`, `nieruchomosc`, `zdrowie`, `szkola`, `fll`, `praca`,
  `subskrypcja`, `regulamin`. Prompt wymusza wybór z listy; free-form tylko jako
  uzupełnienie.
- Po pilocie: przegląd free-form tagów (SQL `jsonb_array_elements` + count) → awans
  częstych do słownika. Czysty słownik od początku = spójne fasety dla kaskady i wiki;
  czysty free-form = eksplozja synonimów (`polisa`/`ubezpieczenie`/`insurance`), którą
  potem trzeba sprzątać migracją danych.

### Decyzja 5 — Writeback tagów do Paperless

**Rekomendacja: NIE w fazie 3 — odłożyć do oceny po pilocie.** (Zadanie: „oceń, nie
przesądzaj" — ocena poniżej, decyzja na później.)

- Za: tagi widoczne w UI Paperlessa (jedyne miejsce, gdzie Oskar przegląda dokumenty);
  Paperless ma API (`POST /api/tags/`, `PATCH /api/documents/<id>/`).
- Przeciw: cały pipeline KB→Paperless jest dziś **ściśle read-only** (docstring adaptera
  gwarantuje „GET only") — writeback łamie tę granicę i tworzy pętlę: cykliczny ingest
  (§7) wczyta nasze własne tagi z powrotem do `entities[type=tag]`. Pętla jest niegroźna
  (idempotentna), ale zaciera pochodzenie tagu (LLM vs człowiek) — wymagałaby konwencji
  (np. prefiks `kb:` w nazwie tagu).
- Jeśli po pilocie tagi okażą się dobre: osobny mały job `--writeback` za jawną flagą,
  z prefiksem `kb:`, nigdy w domyślnym przebiegu.

### Decyzja 6 — Cykliczny ingest: gdzie timer i jak alertować

**Rekomendacja: systemd-timer na PIHA (always-on, ma LAN do Paperlessa i lokalny DB) +
metryki do node_exporter textfile collector + reguła w fleet-prometheus (dostawa
istniejącym torem brain-watchdog→Telegram).** Szczegóły §7.

Odrzucone alternatywy: (a) cron — brak `Persistent=true` (nadganianie po reboocie PIHA)
i gorsza obserwowalność; (b) emisja eventów przez `scripts/lib/events.sh` → supervisor —
tablica routingu supervisora jest dziś zamknięta na eventy stability-agent/ha-diag,
nowy typ eventu = zmiana w supervisorze; tor Prometheus jest tańszy i już zwalidowany
bojowo (Etap 0 cutoveru).

### Decyzja 7 — Repozytorium wiki: osobne repo vs katalog w homelab-codex-ws

**Rekomendacja: osobne repo `kb-wiki` (Forgejo, prywatne), klonowane na PIHA do
`/opt/homelab/data/kb-wiki/`.** (Szkic operatora zostawia to jawnie „do rozstrzygnięcia
w planie" — rozstrzygamy tutaj.)

- Inna klasa wrażliwości: wiki to **destylat danych osobistych** (zdrowie, finanse,
  umowy), a homelab-codex-ws to kod infry — rozdzielenie minimalizuje blast radius
  każdego przyszłego udostępnienia/klonu repo infry.
- Inny cykl commitów: kompilator LLM będzie commitował często i maszynowo — w repo infry
  zaśmiecałoby to historię i gryzło się z dyscypliną worktree (każda zmiana przez task
  branch); wiki potrzebuje trybu „executor commituje do master za zgodą operatora".
- Git history = darmowy audit trail kompilacji (inwariant 6 szkicu) — czystszy, gdy
  w historii są wyłącznie strony wiki.
- Koszt: jedno repo więcej w Forgejo + klon na PIHA. Akceptowalny.

---

## 3. Krok 1 — porządki z pilota retrieval (OBOWIĄZKOWE przed kompilacją)

Śmieć wkompilowany w stronę wiki propaguje się — filtr (3.1) i dedup (3.2) są twardym
warunkiem wstępnym dla §5 (streszczenia czytają chunki) i §8 (wiki czyta wyniki
retrievalu). Zmiana schematu (3.3) idzie w tej samej migracji.

### 3.1 Filtr śmieciowych chunków (`excluded_reason='ocr_junk'`)

**Co pilot ujawnił:** chunki będące binarnym szumem OCR — zmielone kody kreskowe
(sekwencje `\x01...`), zmielone glify ze złych fontów (paperless:119). Jednocześnie:
chunki z *częściowym* mojibake (`integraln¹ czêœæ`) **są użyteczne** — retrieval
wyciągnął scoresheet mimo mojibake. Filtr celuje w szum, nie w brzydki tekst.
Decyzja per **chunk**, nigdy per dokument (dokument z 1 stroną kodów kreskowych i 10
stronami tekstu traci 1 chunk, nie 11).

**Heurystyka (trzy sygnały, od najtańszego):**

1. **Znaki kontrolne** — jakikolwiek znak z C0 poza `\t\n\r` (`\x00–\x08`, `\x0b–\x1f`)
   → `ocr_junk` bezwarunkowo. Legalny tekst z OCR ich nie zawiera.
2. **Udział znaków słownych** — odsetek znaków spoza klasy
   `[a-zA-Z0-9ąćęłńóśźż...interpunkcja...whitespace]` powyżej progu (start: >30%) → junk.
   Łapie zmielone kody kreskowe i glifowy szum.
3. **Udział tokenów słowo-podobnych** — odsetek tokenów (split po whitespace) pasujących
   do `^[[:alpha:]ąćęłńóśźż-]{2,30}$` poniżej progu (start: <25%) → junk. Łapie „tekst"
   złożony z pseudolosowych zbitek liter, którego sygnał 2 nie widzi.

Entropia Shannona świadomie pominięta — sygnały 2+3 pokrywają te same przypadki taniej
i są objaśnialne (łatwo powiedzieć *dlaczego* chunk wypadł).

**Kalibracja przed backfillem (read-only):** policzyć sygnały 2 i 3 dla wszystkich 2683
chunków (skrypt kalibracyjny, wynik do CSV), posortować, ręcznie obejrzeć okolice
kandydackich progów (spodziewana wyraźna bimodalność: normalny tekst ≪10% nie-słownych
znaków, szum ≫50%). Progi zapisane jako stałe w kodzie **z komentarzem skąd pochodzą**.
Oczekiwana skala: pojedyncze dziesiątki chunków (pilot widział je punktowo), nie setki —
jeśli kalibracja pokaże setki, zatrzymać się i obejrzeć próbkę zamiast ufać progowi.

**Wpięcie (obie warstwy, zgodnie z decyzją 1):**

- **Backfill istniejących 2683**: one-shot `UPDATE document_chunk SET excluded_reason='ocr_junk'
  WHERE id = ANY(...)` na podstawie kalibracji. Embeddingi oflagowanych zostają (odwracalność);
  ich wyzerowanie to opcjonalny porządek później.
- **Nowe chunki** (`chunk_embed.py`): ocena heurystyką przed embedem; junk → INSERT
  z `excluded_reason='ocr_junk'`, `embedding=NULL`, **bez wywołania Ollamy** (oszczędza
  GPU i nie zaśmieca HNSW). Nowe liczniki w bilansie: `chunks_junk_flagged` — bilans
  chunków rozszerzony i nadal domknięty.
- **Retrieval i wszyscy konsumenci** (kaskada §6, streszczenia §5, wiki §8): zawsze
  `WHERE excluded_reason IS NULL`.

### 3.2 Dedup dokumentów (`excluded_reason='duplicate'` + `entities[duplicate_of]`)

**Zbadanie skali (read-only, przed polityką):**

```sql
-- Kandydaci: identyczna pełna treść chunków per koperta
WITH doc_hash AS (
    SELECT envelope_id,
           md5(string_agg(text, E'\n' ORDER BY chunk_index)) AS content_hash,
           count(*) AS n_chunks
    FROM document_chunk
    GROUP BY envelope_id
)
SELECT content_hash, count(*) AS copies,
       array_agg(envelope_id ORDER BY envelope_id) AS envelopes
FROM doc_hash
GROUP BY content_hash
HAVING count(*) > 1;
```

Do skonfrontowania z Paperlessem: `documents_document.checksum` (MD5 oryginalnego pliku)
— identyczny checksum = duplikat binarny (jak 14≡74 najpewniej: ten sam PDF wszedł raz
przez consume faktury-1, raz inną drogą); różny checksum przy identycznych chunkach =
duplikat treściowy (np. re-OCR tego samego skanu). Paperless ma wbudowaną detekcję
duplikatów **przy consume** — nie działa wstecz i nie widzi par binarnie różnych.

**Polityka:** wg decyzji 2 — kanoniczny zostaje aktywny, chunki duplikatu dostają
`excluded_reason='duplicate'`, koperta duplikatu dostaje addytywnie:

```json
{"type": "duplicate_of", "envelope_id": "paperless:14", "detected": "2026-07-XX",
 "method": "chunk_content_hash"}
```

One-shot skrypt (wzorce §1.4: dry-run, bilans, log), skala dziś to najpewniej 1–3 pary —
ale skrypt zostaje, bo cykliczny ingest (§7) może wprowadzać nowe duplikaty.

### 3.3 Migracja 003 — `UNIQUE(envelope_id, chunk_index, model)` + `excluded_reason`

Obie zmiany `document_chunk` w jednej addytywnej migracji:

```sql
-- services/kb-postgres/init/003_chunk_model_key.sql
-- (a) UNIQUE rozszerzony o model — bez tego drugi model embeddingów cicho się no-opuje
--     na ON CONFLICT DO NOTHING (finding z review kroku 6 fazy 2).
-- (b) excluded_reason — flaga wykluczenia chunka z retrievalu i kompilacji
--     (NULL = aktywny; 'ocr_junk' | 'duplicate').

ALTER TABLE document_chunk
    DROP CONSTRAINT IF EXISTS document_chunk_envelope_id_chunk_index_key;
ALTER TABLE document_chunk
    ADD CONSTRAINT document_chunk_envelope_chunk_model_key
    UNIQUE (envelope_id, chunk_index, model);

ALTER TABLE document_chunk
    ADD COLUMN IF NOT EXISTS excluded_reason TEXT;  -- NULL = aktywny
```

Uwagi wykonawcze:

- Pliki w `init/` odpalają się tylko przy świeżej inicjalizacji wolumenu
  (docker-entrypoint-initdb.d); na żywej bazie migrację stosuje się ręcznie przez `psql`
  — ten sam tryb co przy 002. Sekwencja plików pozostaje spójna dla świeżego odtworzenia
  (001 → 002 → 003 → 004).
- Nazwa starego constraintu to autogenerowana
  `document_chunk_envelope_id_chunk_index_key` — zweryfikować na żywej bazie
  (`\d document_chunk`) przed puszczeniem, `IF EXISTS` chroni świeżą bazę.
- **Zmiany w `chunk_embed.py` w tym samym kroku**: `ON CONFLICT (envelope_id,
  chunk_index, model)` w `_INSERT_SQL`, aktualizacja docstringów (usunąć zastrzeżenie
  o no-opie — przestaje być prawdziwe), heurystyka junk z 3.1, licznik
  `chunks_junk_flagged` w bilansie, testy (junk-detekcja: kody kreskowe, mojibake
  częściowy NIE-junk, tekst czysty; konflikt z innym modelem wstawia się zamiast no-opa).

---

## 4. Krok 2 — migracja 004: `document_summary`

Wzorzec 002_chunks, z lekcją z 3.3 wbudowaną od razu (`model` w kluczu unikalności):

```sql
-- services/kb-postgres/init/004_summaries.sql
-- Streszczenie + tagi per dokument — półprodukt kompilacji (faza 3 modułu 5).
-- 1:N do envelope po model: ta sama koperta może mieć streszczenia z wielu modeli
-- (pilot A/B: API vs lokalny GPU); retrieval wybiera model konfiguracją.

CREATE TABLE IF NOT EXISTS document_summary (
    id              BIGSERIAL   PRIMARY KEY,
    envelope_id     TEXT        NOT NULL REFERENCES envelope(id) ON DELETE CASCADE,
    summary         TEXT        NOT NULL,
    tags            JSONB       NOT NULL DEFAULT '[]',
    model           TEXT        NOT NULL,          -- model, który NAPISAŁ streszczenie
    embedding       VECTOR(1024),                  -- NULL dopóki nie zembedowane
    embedding_model TEXT,                          -- model embeddingu (bge-m3); NULL z embedding
    created_at      TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT now(),
    UNIQUE (envelope_id, model)
);

CREATE INDEX IF NOT EXISTS document_summary_envelope_idx
    ON document_summary (envelope_id);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS document_summary_embedding_hnsw_idx
    ON document_summary USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);
```

Uwagi projektowe:

- **Dwa pola modelu są konieczne**, bo w tej tabeli działają dwa różne modele: instruct
  pisze `summary`, bge-m3 robi `embedding`. `model` (streszczający) jest częścią klucza —
  to on definiuje tożsamość treści; `embedding_model` to metadana re-indeksu, dokładnie
  jak `model` w `document_chunk`.
- `tags` jako JSONB-tablica stringów znormalizowanych (decyzja 4). Zapytania po tagach:
  `WHERE tags ? 'ubezpieczenie'` — wystarczające bez dodatkowego indeksu przy tej skali;
  GIN na `tags` dopiero gdyby fasety weszły do ścieżki zapytań na skali mailowej.
- Brak `UNIQUE` po samym `envelope_id` jest **celowy** (A/B pilota). Konsument (kaskada
  §6) zawsze filtruje po jednym, skonfigurowanym `model`.

---

## 5. Krok 3 — pilot streszczeń + tagów (186 dokumentów)

### 5.1 Job: `documents-ingest-summarize` (w `jobs/documents-ingest/`)

Nowy moduł `summarize.py` obok `chunk_embed.py`, ta sama rodzina wzorców (§1.4):

- **Wejście**: koperty `source='paperless'` bez wpisu `duplicate_of`; treść dokumentu =
  konkatenacja `document_chunk.text` `WHERE excluded_reason IS NULL ORDER BY chunk_index`
  (nie surowy `entities[content]`) — filtr śmieci i dedup propagują się za darmo, a
  lekka redundancja z overlapu chunków streszczeniu nie szkodzi.
- **Wyjście LLM**: wymuszony JSON `{"summary": "<3–8 zdań PL>", "tags": ["...", ...]}`;
  walidacja: parsowalny JSON, tagi znormalizowane i zweryfikowane vs słownik (spoza
  słownika max 3, reszta ucinana z logiem `tag_truncated`). Jedna próba ponowienia przy
  niepoprawnym JSON, potem `llm_errors` i dalej.
- **Backend przez flagę `--backend ollama|anthropic`**: jeden job, dwa przebiegi pilota
  (decyzja 3). Ollama: `POST /api/chat`, `format: json`, `OLLAMA_URL` jak w chunk_embed.
  Anthropic: klucz z env (`ANTHROPIC_API_KEY`), nigdy w repo/logu; model z `--model`.
- **Długie dokumenty**: dokumenty > limitu kontekstu backendu (przy gemma3 128k realnie
  tylko outlier 360k znaków) → map-reduce: streszczenia częściowe po ~20 chunków →
  synteza z częściowych; licznik `documents_mapreduce`.
- **Idempotencja**: pre-fetch istniejących `(envelope_id, model)`; re-run pomija gotowe.
- **Bilans**: `documents_fetched = duplicates_skipped + no_active_chunks + already_summarized
  + summarized + llm_errors`; niezerowy exit przy rozjeździe lub `llm_errors > 0`.
- **Embedding streszczeń**: osobny, drugi przebieg (`--embed-summaries`, backend bge-m3,
  wzorzec chunk_embed 1:1) — rozdzielenie pisania od embedowania pozwala re-embedować
  bez ponownych kosztów LLM i działa, gdy SOLARIA śpi a API nie (i odwrotnie).

### 5.2 Prompt (szkielet do iteracji w pilocie)

System: „Jesteś archiwistą domowej bazy wiedzy. Streszczasz dokumenty po polsku, zwięźle
i faktograficznie: kto, co, kiedy, kwoty, numery umów/polis, terminy. Nie zgadujesz —
czego nie ma w tekście, tego nie piszesz. Zwracasz wyłącznie JSON."
User: słownik tagów + treść dokumentu. Kwoty/daty/numery **muszą** trafić do streszczenia
— to one niosą sygnał dla kaskady retrieval (zapytania pilotowe były punktowe).

### 5.3 Wykonanie pilota

1. `ollama pull gemma3:12b` na SOLARII (albo `qwen3:14b` — decyzja 3); smoke na 2–3
   dokumentach, inspekcja ręczna JSON-ów.
2. Przebieg lokalny: całe 186 (`--backend ollama --model gemma3:12b --apply`), na PIHA
   lub SOLARII, log do pliku. Szacunek: ~30–60 s/dok na GPU → **2–3 h**.
3. Przebieg API: całe 186 (`--backend anthropic --model claude-haiku-4-5 --apply`).
   Szacunek kosztu: **~1.5 USD** (1.2M tok in / 40k tok out). Czas: minuty.
4. Embedding obu kompletów streszczeń (bge-m3, 372 embeddingi ≈ 2 min na GPU).

### 5.4 Ocena jakości (wejście do decyzji o skali mailowej)

Próbka 25 dokumentów (stratyfikowana: polisy, faktury, umowy, urzędowe, FLL/szkolne,
≥3 z mojibake). Sesja CC porównuje pary streszczeń (lokal vs API) przeciw chunkom
źródłowym, rubryka 0–2 na wymiar:

- **wierność** (0 = halucynacja/przekręcona kwota; 2 = wszystko potwierdzone w źródle),
- **kompletność faktów kluczowych** (kwoty, daty, strony, numery),
- **jakość tagów** (trafność + zgodność ze słownikiem).

Wynik do `docs/kb/modules/05-faza3-pilot-streszczen.md`: tabela per dokument + wnioski.
**Kryterium „lokalny wystarcza na skalę mailową"**: mediana wierności = 2 (zero tolerancji
dla przekręconych kwot — to trafia do wiki) i kompletność ≥ 80% punktów API. Jeśli lokalny
nie daje rady → decyzja o skali mailowej rozważa API z polityką eskalacji fazy 5 (koszt
na 225k kopert: rząd setek USD — wtedy selektywność, nie wszystko).

---

## 6. Krok 4 — kaskada retrieval: summary → chunk

### 6.1 Mechanizm

```
zapytanie → embed (bge-m3)
→ top-N document_summary (model = <wybrany>, embedding <=> q)      -- pre-filtr
→ top-k document_chunk WHERE envelope_id IN (top-N dokumentów)
                        AND excluded_reason IS NULL
                        AND embedding IS NOT NULL
```

Start: N=10, k=5 (sweep N ∈ {5, 10, 20} w ewaluacji). Przy 186 dokumentach pre-filtr nic
nie przyspiesza — **to test architektury pod skalę mailową** (225k kopert, gdzie płaski
skan chunków przestanie być tani), nie optymalizacja pilota. Bramka mierzy wyłącznie
jakość.

### 6.2 Bramka jakościowa (wzorzec kroku 7 fazy 2)

- **Utrwalić zestaw ewaluacyjny**: `jobs/documents-ingest/eval/queries.yaml` — zapytania
  pilotowe z kroku 7 (odtworzone z sesji 2026-07-16) + oczekiwany dokument per zapytanie
  + negatywne kontrole („sernik"). Od teraz każda zmiana retrievalu przechodzi przez ten
  plik — koniec z zapytaniami żyjącymi w transkryptach.
- **Skrypt ewaluacyjny** (read-only, `eval/retrieval_eval.py`): każde zapytanie puszcza
  torem płaskim i kaskadowym, raportuje hit@3 (oczekiwany dokument w top-3 po dystansie),
  najlepszy dystans, wynik negatywnych kontroli.
- **Kryterium przejścia (kaskada MUSI być nie gorsza):**
  1. każde zapytanie trafione płasko (dystans < 0.45) jest trafione kaskadą — żaden hit
     nie degraduje do szarej strefy ani braku;
  2. hit@3 kaskady ≥ hit@3 płaskiego na całym zestawie;
  3. negatywne kontrole pozostają > 0.55 w obu torach.
- **Gdy kaskada wypada gorzej**: diagnoza w kolejności — (a) N za małe (dokument wypada
  w pre-filtrze → sweep N), (b) streszczenie nie niesie faktu, o który pyta zapytanie
  (→ iteracja promptu §5.2 — to bramka na jakość streszczeń, nie tylko retrievalu),
  (c) dopiero potem wniosek o architekturze. Kaskada nieprzechodząca bramki **nie
  zastępuje** płaskiego retrievalu — płaski zostaje domyślny do skutku.

### 6.3 Implementacja i wynik bramki (2026-07-17) — **PASS, kaskada = domyślna ścieżka**

**Kod**: `jobs/documents-ingest/src/documents_ingest/retrieval.py` — dwie czyste funkcje
wejściowe pod przyszłe kb-query (faza 4), `query_text → chunki z dist i source`:
`flat_query` (baseline) i `cascade_query` (`summary_model='claude-haiku-4-5'` — decyzja 3
rozstrzygnięta wyżej). Oba dzielą **jedno** wywołanie embeddingu zapytania (bge-m3) — kaskada
dokłada tylko jeden dodatkowy SQL (stage 1), zero dodatkowych wywołań Ollamy. Testy
jednostkowe z mockami: `tests/test_retrieval.py` (stage1→stage2 zawężenie, koperta bez
aktywnych chunków, N większe niż liczba kopert, no-summaries short-circuit) — 166/166 testów
pakietu przechodzi.

**Eval-set utrwalony**: `jobs/documents-ingest/eval/queries.yaml` (7 zapytań z pilota
07-16, 1:1 z `docs/kb/eval/retrieval-pilot-2026-07-16.md`, ten plik pozostał nietknięty —
`queries.yaml` to jego wersjonowana kopia robocza). Skrypt bramki (read-only, integracyjny,
**nie wchodzi do pytest**): `jobs/documents-ingest/eval/retrieval_eval.py`.

**Kalibracja N** (sweep na żywej bazie, k=5 stałe): przy N∈{1,2,3} kaskada **degraduje**
zapytania 2–5 (np. zapytanie 4 spada z 0.448 do 0.532 przy N=1 — trafienie znika); **N=5 jest
najmniejszym progiem bezpiecznym** — od N=5 wzwyż wynik identyczny z płaskim dla wszystkich
7 zapytań. Rekomendacja planu (**N=10, k=5**) ma więc 2× margines nad zmierzonym progiem
minimalnym — potwierdzona bez zmian, nie tylko przyjęta z założenia.

**Wynik bramki przy N=10, k=5** (żywa baza, `claude-haiku-4-5`, 157 streszczeń,
2545 aktywnych chunków z 2683):

| Kryterium | Wynik | Werdykt |
|---|---|---|
| 1. żaden płaski hit nie degraduje | 0 degradacji na 5 zapytań-trafień | PASS |
| 2. hit@3 kaskada ≥ hit@3 płaski | 5/5 vs 5/5 | PASS |
| 3. negatywne kontrole > 0.55 (oba tory) | płaski 0.621/0.553, kaskada 0.644/0.553 | PASS |

**Czy kaskada COŚ poprawia?** Nie przy tej skali (186 dok.) — dystanse top-1 kaskady są
**identyczne co do bita** z płaskim dla wszystkich 5 zapytań-trafień przy N≥5, w tym dla
zapytania 3 (szara strefa "FLL scoring PL", 0.4289 w obu torach — pre-filtr po streszczeniu
ani nie pomaga, ani nie szkodzi). To zgodne z przewidywaniem planu (§6.1): przy 157
skompilowanych kopertach pre-filtr nie ma czego przyspieszać ani czego poprawiać — test
weryfikuje **architekturę** pod skalę mailową (225k kopert), nie jakość na tym korpusie.
Filtr `ocr_junk` z kroku 1 potwierdził się przy okazji: chunk z kodami kreskowymi, który w
pilocie zajmował poz. 3/5 dla zapytania 2, już nie występuje w wynikach (usunięty z indeksu).

**Koszt na zapytanie**: płaski = 1 embed + 1 SQL; kaskada = 1 embed (dzielony) + 2 SQL
(stage 1 top-N streszczeń, stage 2 top-k chunków w ich obrębie) — jeden dodatkowy SQL,
zero dodatkowych wywołań Ollamy.

**Decyzja**: bramka PASS → **kaskada (`cascade_query`, N=10, k=5, `summary_model=
'claude-haiku-4-5'`) jest odtąd domyślną ścieżką retrievalu** dla przyszłego kb-query
(faza 4). Płaski (`flat_query`) zostaje w kodzie jako baseline/fallback do porównań i do
architektur bez warstwy streszczeń.

---

## 7. Krok 5 — cykliczny ingest (adapter + embed jako timer)

Adapter i embed są już idempotentne — nowość to wyłącznie orkiestracja i alarm o failu.

### 7.1 Wykonanie (PIHA, systemd-timer — decyzja 6)

- **Instalacja stała** (koniec z rsync do `/tmp` dla tego przypadku — to był wzorzec dla
  one-shotów): dedykowany venv `/opt/homelab/kb/venv`, `pip install -e packages/kb-mail
  jobs/documents-ingest` z checkoutu deploy-only na PIHA przy deployu (checkout służy tu
  jako źródło instalacji, praca deweloperska nadal poza nim). Sekrety: istniejący
  `/opt/homelab/kb/.env` (token Paperless już tam mieszka, 600).
- **Jednostki** w repo: `jobs/documents-ingest/systemd/kb-ingest.{service,timer}` +
  skrypt `kb-ingest-run.sh`; instalacja udokumentowana w README (symlink/copy do
  `/etc/systemd/system/`, `systemctl enable --now kb-ingest.timer`). Pierwszy
  systemd-timer w repo — świadomie host-level, nie kontener (joby potrzebują jednocześnie
  LAN, DB i plików hosta; konteneryzacja nic tu nie daje).
- **Harmonogram**: `OnCalendar=*-*-* 03:30`, `Persistent=true` (nadgania po reboocie).
- **Sekwencja skryptu**: adapter `--apply` → chunk_embed `--apply`
  (`OLLAMA_URL=http://solaria:11434`) → (po decyzji z pilota, rozszerzenie później:
  summarize nowych dokumentów). Log do `/opt/homelab/logs/kb-ingest/run-YYYYMMDD.log`.
- **Tolerancja na SOLARIĘ offline** (`availability_target: medium`): wrapper odróżnia
  „Ollama nieosiągalna" (probe `GET /api/tags` przed embedem; brak → pomiń embed,
  odnotuj, **to nie jest fail** — nadrobi następny run, bo embed jest idempotentny) od
  realnych błędów (exit ≠ 0 adaptera, `stats_mismatch`, błędy embedu przy żywej Ollamie).

### 7.2 Obserwowalność i alarm (istniejący tor Prometheus)

- **Metryki** (wrapper pisze plik `.prom` atomowo — tmp + rename — do
  `/opt/homelab/state/node-exporter/kb-ingest.prom`):
  `kb_ingest_last_run_timestamp`, `kb_ingest_last_success_timestamp`,
  `kb_ingest_documents_inserted`, `kb_ingest_chunks_inserted`,
  `kb_ingest_embed_skipped` (0/1 — SOLARIA spała), `kb_ingest_embed_backlog`
  (chunki aktywne bez embeddingu — rosnący backlog = SOLARIA śpi za długo).
- **node_exporter@PIHA**: dodać `--collector.textfile.directory=/host/opt/homelab/state/node-exporter`
  w compose (mount `/:/host:ro` już to pokrywa — zero nowych wolumenów).
- **Reguły** w `services/fleet-prometheus/rules/` (nowy plik `kb-ingest.yml`, konwencja
  liveness.yml — tylko FIRING, dostawę robi brain-watchdog):
  - `KbIngestStale`: `time() - kb_ingest_last_success_timestamp{node="piha"} > 172800`
    (2 doby = 2 nieudane runy) — severity critical;
  - `KbEmbedBacklogGrowing`: `kb_ingest_embed_backlog > 0` przez `for: 72h` — severity
    warning (SOLARIA nie wstała od 3 dni albo embed systematycznie pada).

---

## 8. Krok 6 — Wiki-kompilat (docelowy moduł syntezy)

### 8.1 Szkic operatora (decyzja architektoniczna 2026-07-15 — NIE podlega zmianie)

> Wzorzec: Karpathy llm-wiki (gist karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f).
> Architektura dwuwarstwowa:
> - **Warstwa dowodowa** (jest): RAG/pgvector na chunkach — skala 225k+ kopert, źródło
>   prawdy, zawsze lokalna.
> - **Warstwa pamięci** (faza 3+): wiki markdownów utrzymywana przez LLM — strony-encje
>   (firma, umowa, sprawa, temat: „PZU", „kredyt", „FLL 25-26"), kompilowane
>   **Z WYNIKÓW RETRIEVALU**, nie z surowców.
>
> Inwarianty:
> 1. Każda strona wiki linkuje envelope_id + chunk ids, z których powstała
>    (audytowalność, mitygacja propagacji błędów kompilacji).
> 2. Kompilację i lint robi CC/zewnętrzne API — lokalny model za słaby na
>    wielostronicowe operacje; spina się z polityką eskalacji (faza 5): dane wychodzące
>    = wyselekcjonowane chunki, nie surowy korpus.
> 3. Lint okresowy: sprzeczności między stronami, strony-sieroty, brakujące pojęcia
>    (linkowane a nieistniejące), spot-check stron vs źródłowe chunki.
> 4. Pętla zwrotna: dobre odpowiedzi z zapytań (faza 5) wracają do wiki jako nowe
>    strony/aktualizacje.
> 5. Wiki wchodzi do retrievalu jako dodatkowe źródło (embedding stron obok summaries)
>    — kaskada: wiki → summary → chunk.
> 6. Repozytorium wiki: git (osobne repo albo katalog w homelab-codex-ws — do
>    rozstrzygnięcia w planie), historia zmian = darmowy audit trail kompilacji.
>
> Kolejność: pierwsze strony wiki dopiero PO pilocie streszczeń (streszczenia to
> półprodukt kompilacji) i PO filtrze śmieciowych chunków. Pełna wiki po fazie mailowej
> (przyrostówka) — wcześniej kompilat byłby fotografią przeszłości.

### 8.2 Rozwinięcie wykonawcze (szczegóły, decyzje architektoniczne bez zmian)

**Repozytorium** (rozstrzygnięcie punktu 6 szkicu): osobne repo `kb-wiki` — decyzja 7,
uzasadnienie w §2. Klon roboczy na PIHA: `/opt/homelab/data/kb-wiki/`.

**Struktura katalogów** (typy stron = katalogi; płasko wewnątrz, linki `[[...]]` robią
graf, nie hierarchia plików):

```
kb-wiki/
├── INDEX.md              # spis stron per typ, utrzymywany przy kompilacji
├── podmioty/             # firmy i instytucje: pzu.md, mbank.md, urzad-skarbowy.md
├── osoby/                # tożsamości/aliasy (spina się z backfillem headers)
├── sprawy/               # procesy w czasie: kredyt-hipoteczny.md, fll-2025-26.md
├── umowy/                # aktywne kontrakty/polisy: polisa-oc-auto.md
├── tematy/               # przekrojowe: ubezpieczenia.md, subskrypcje.md
└── _meta/
    ├── conventions.md    # ten format, słownik typów, zasady linkowania
    └── lint-reports/     # raporty lintu, datowane
```

**Frontmatter** (inwariant 1 — audytowalność — realizowany przez blok `sources`):

```markdown
---
title: PZU
type: podmiot            # podmiot | osoba | sprawa | umowa | temat
status: active           # active | archived
tags: [ubezpieczenie]    # słownik z §5 (decyzja 4) — wspólny z document_summary
sources:
  - envelope_id: paperless:119
    chunks: [4211, 4213]           # document_chunk.id
  - envelope_id: "CABtrY-...@mail.gmail.com"
    chunks: []                     # koperta bez chunków (np. sam manifest/headers)
compiled_by: claude-sonnet-5       # albo cc-session
compiled_at: 2026-07-20
updated_at: 2026-07-20
---

# PZU

Treść strony... Fakty niosące kwoty/daty z przypisem źródłowym w miejscu użycia:
składka 1 234 zł/rok [^paperless:119#4212]. Linki do innych stron: [[polisa-oc-auto]].
```

Konwencja: każdy fakt liczbowy (kwota, data, numer umowy) ma przypis inline
`[^<envelope_id>#<chunk_id>]`; blok `sources` agreguje wszystkie źródła strony. Lint
(inwariant 3) weryfikuje oba poziomy.

**Integracja z retrievalem** (inwariant 5) — strony wiki wchodzą do bazy **istniejącą
architekturą kopert, bez nowego schematu**:

- strona = koperta `source='wiki'`, `id='wiki:podmioty/pzu'`, `raw_ref=<ścieżka w repo>`,
  `ts=updated_at`, `entities=[{type: content, ...}, {type: wiki_meta, ...}]`;
- chunki strony → `document_chunk` normalnie (strony są krótkie: 1–3 chunki), embed
  bge-m3 tym samym jobem;
- pełna kaskada docelowa: **wiki → summary → chunk** — zapytanie najpierw trafia strony
  (skompilowana wiedza), potem streszczenia, potem chunki (dowód); implementacyjnie to
  rozszerzenie eval-skryptu z §6 o trzeci poziom, po pierwszych stronach.

**Kompilacja i commit** (inwariant 2): sesja CC/API dostaje wyniki retrievalu dla encji
(top chunki + streszczenia, `WHERE excluded_reason IS NULL`), pisze/aktualizuje stronę,
commituje do `kb-wiki` z opisem „compile: <strona> ← <envelope_ids>". Dane wychodzące =
wyselekcjonowane chunki — zgodnie z polityką eskalacji.

**Lint** (inwariant 3): okresowa sesja CC (w fazie 3 ręcznie wyzwalana, nie timer):
linki `[[...]]` do nieistniejących stron, strony bez linków przychodzących, spot-check
N losowych przypisów `[^...]` vs treść chunka w bazie, sprzeczności między stronami
(fakty o tej samej encji). Raport do `_meta/lint-reports/YYYY-MM-DD.md`.

**Zakres wiki w fazie 3** (kolejność ze szkicu jest wiążąca): utworzenie repo, struktura,
`_meta/conventions.md` + **3–5 stron proof-of-concept** kompilowanych ręcznie sesją CC
z wyników retrievalu — dopiero **po** kroku 1 (filtr śmieci) i kroku 3 (pilot
streszczeń). Kandydaci na pierwsze strony (encje z pilota): PZU/WARTA (polisy), FLL
2025-26, bank/kredyt. Pełna kompilacja korpusu — po fazie mailowej, poza tą fazą.

---

## 9. Poza zakresem fazy 3

Granice planu — wszystko poniżej jest świadomie odłożone, z istniejącym miejscem w
roadmapie (`docs/kb/kb-00-overview.md` „Stan etapów/Backlog", sesja
`docs/sessions/2026-07-16.md`, backlog operatora):

| Temat | Gdzie zakotwiczone | Kiedy |
|---|---|---|
| Batching wywołań Ollamy (embed) | backlog sesji 07-16 („batching pozostaje dźwignią") | przed fazą mailową |
| Backfill embeddingów 225k kopert mailowych | kb-00 etap 6 (mail-indexer) | faza mailowa |
| Streszczenia korpusu mailowego | decyzja po pilocie §5.4 | faza mailowa |
| IMAP/JMAP przyrostówka (Gmail/Fastmail live) | kb-00 etapy 3–4 | osobne etapy |
| Google Drive / pełny Takeout jako źródło | kb-00 backlog | osobny moduł |
| kb-query / UI zapytań | kb-00 backlog | po warstwie kompilacji |
| Synteza odpowiedzi + polityka eskalacji | faza 5 | po fazie 3/4 |
| Pełna kompilacja wiki (poza proof-of-concept) | §8.2 | po fazie mailowej |
| `maintenance_work_mem` HNSW przy milionach chunków | 05-faza2-plan §1.5 | checkpoint przy fazie mailowej |
| Aktualizacja `hosts/solaria/capabilities.yaml` (model GPU) | finding recon §1.3 | drobny osobny task |

---

## 10. Plan implementacji (kolejność = zależności)

| # | Krok | Zależy od | Szacunek |
|---|---|---|---|
| 1 | Migracja 003 (`UNIQUE+model`, `excluded_reason`) + dostosowanie `chunk_embed.py` + testy | — | 0.5 sesji |
| 2 | Kalibracja filtra śmieci na 2683 chunkach (read-only) → progi → backfill flag + heurystyka w `chunk_embed.py` | 1 | 1 sesja |
| 3 | Dedup: pomiar skali (SQL §3.2) → flagi `duplicate` + `entities[duplicate_of]` | 1 | 0.5 sesji |
| 4 | Migracja 004 (`document_summary`) | 1 | z krokiem 5 |
| 5 | Job `summarize.py` (+ słownik tagów, testy, smoke) | 2, 3, 4 | 1–1.5 sesji |
| 6 | `ollama pull gemma3:12b` + pilot dwutorowy: lokalny 186 + API 186 + embed streszczeń | 5 | 0.5 sesji + ~3 h GPU + ~1.5 USD API |
| 7 | Ocena jakości (rubryka §5.4, próbka 25) → werdykt lokalny-vs-API do skali mailowej | 6 | 0.5–1 sesja |
| 8 | Utrwalenie eval-setu (`queries.yaml`) + `retrieval_eval.py` + bramka kaskady | 6 | 1 sesja |
| 9 | Cykliczny ingest: venv na PIHA, unit+timer, metryki textfile, flaga node_exporter, reguły Prometheus | 1–2 (embed z filtrem) | 1 sesja |
| 10 | Wiki: repo `kb-wiki`, struktura, conventions, 3–5 stron proof (sesje CC) | 2, 7 | 1 sesja |

Kroki 8–9 są od siebie niezależne (mogą iść równolegle/w dowolnej kolejności po 6–7).
Definition of Done per krok wg CLAUDE.md: build/smoke + pytest przed commitem; joby
odpalane na nodach zawsze z logiem do pliku.

**Kryterium ukończenia fazy 3:** (a) zero chunków śmieciowych/duplikatów w retrievalu
(`excluded_reason` działa end-to-end), (b) 186 dokumentów ma streszczenia+tagi z co
najmniej jednego modelu + werdykt jakościowy lokal-vs-API, (c) kaskada przechodzi bramkę
§6.2 albo udokumentowana diagnoza czemu nie, (d) timer cyklicznego ingestu chodzi ≥ tydzień
z metrykami w Prometheus, (e) repo kb-wiki istnieje z ≥3 stronami proof spełniającymi
inwarianty 1–2.

---

## 11. Szacunki zbiorcze

- **Dane**: 186 streszczeń × 2 modele + embeddingi — pojedyncze MB; dziesiątki flag
  `excluded_reason`. Pomijalne dla kb-postgres (1 GB limit, 202 MB użyte).
- **GPU**: pilot lokalny ~2–3 h (30–60 s/dok); embeddingi streszczeń ~2 min; brak wpływu
  na inne workloady poza oknem pilota.
- **Koszty zewnętrzne**: przebieg API ~1.5 USD (Haiku) / ~4 USD (Sonnet); ocena CC
  w ramach subskrypcji; kompilacja 3–5 stron proof — pomijalna.
- **Czas ludzki/sesyjny**: ~7–8 sesji roboczych łącznie (tabela §10), z czego bramki
  wymagające udziału Oskara: zatwierdzenie tego planu, werdykt pilota (krok 7), review
  stron proof (krok 10).

---

## 12. Podsumowanie dla Oskara

**Fundament jest**: 225 216 kopert, 2683 chunki, retrieval z zaufanymi progami, GPU
działa, wzorce jobów (bilans/idempotencja/dry-run) sprawdzone bojowo. Faza 3 nie dodaje
żadnej nowej „infrastruktury" — dodaje **jakość** (filtr, dedup, poprawny klucz
unikalności), **pierwszy półprodukt kompilacji** (streszczenia+tagi z pomiarem
lokal-vs-API), **kaskadę** z twardą bramką nie-gorszości, **automat** (timer + alert
istniejącym torem Prometheus→Telegram) i **szkielet wiki** z 3–5 stronami proof.

**7 decyzji w §2, wszystkie z rekomendacjami**; realnie otwarte (zmieniają przebieg) są
trzy: model pilota streszczeń (D3 — rekomendacja: dwutorowo API+lokalny), writeback tagów
(D5 — rekomendacja: nie teraz), repo wiki (D7 — rekomendacja: osobne `kb-wiki`). D1, D2,
D4, D6 to rekomendacje techniczne do przyklepnięcia.

Nic nie zostało zaimplementowane, zdeployowane ani pobrane w ramach tego recon — wynik
to wyłącznie ten dokument.
