documents_ingest.retrieval: flat_query (baseline) i cascade_query (stage1
document_summary model='claude-haiku-4-5' -> stage2 document_chunk), jedno
dzielone wywołanie embeddingu bge-m3 per zapytanie, tylko +1 SQL na kaskadę.
Czyste query_text -> wyniki(dist, source) pod przyszłe kb-query fazy 4.
166/166 testów (10 nowych, mocki: stage1->stage2, koperta bez chunków,
N > liczba kopert, no-summaries short-circuit).
Eval-set utrwalony 1:1 z pilota (docs/kb/eval/retrieval-pilot-2026-07-16.md,
nietknięty) w eval/queries.yaml + skrypt bramki eval/retrieval_eval.py
(integracyjny, read-only, poza pytest).
Wynik bramki (żywa baza, N=10 k=5): kryterium 1 (brak degradacji) PASS,
kryterium 2 (hit@3 kaskada=5/5 vs płaski=5/5) PASS, kryterium 3 (kontrole
negatywne 0.644/0.553 > 0.55 w obu torach) PASS. Sweep N∈{1,2,3,5,10,20}:
N=5 to zmierzony próg bezpieczny (N<5 degraduje zapytania 3-4), N=10 ma
2x margines — potwierdza domyślną wartość z planu zamiast przyjmować ją
z założenia. Kaskada nie poprawia jakości na 186-dok. korpusie (dystanse
identyczne z płaskim przy N≥5) — zgodnie z przewidywaniem planu: to test
architektury pod skalę mailową, nie optymalizacja pilota.
Decyzja: kaskada (N=10, k=5, claude-haiku-4-5) = domyślna ścieżka retrievalu.
Plan-doc §6.3 zaktualizowany wynikiem; §2 D3 zamknięte rozstrzygnięciem
Oskara (tor kompilacyjny=claude-haiku-4-5, gemma3:12b w odwodzie, decyzja
mailowa odłożona do reconu z flagą prywatności/kosztu).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
eb6e375570