Hier, j’ai bu environ 1 litre de café dans un café, et aujourd’hui mon état était très mauvais, ce qui m’a empêché de coder correctement
J’ai supprimé tous les livrables de chunking/ post‑traitement Godot RAG créés le 17 juin de la ligne de base
Suppression des livrables v1 docs_chunks.jsonl, v2 docs_chunks_v2.jsonl, v3/v3.1 catalog/index/mapping
Suppression des scripts de brouillon de chunking/post‑traitement/validation ainsi du brouillon initial de chat/index RAG
Le répertoire work/godot_rag/ est laissé vide afin de ne pas prendre les livrables erronés comme référence
J’ai consigné les raisons de cette décision en rétrospective
J’ai jugé que le problème venait du fait d’avoir commencé le chunking avant d’avoir suffisamment analysé la structure de la documentation officielle
L’objectif de se baser sur l’ensemble de la documentation officielle Godot a dérivé vers des “API MVP” choisies arbitrairement par le LLM, avec du code dur et des sur‑renforts, ce qui a pollué le processus
J’ai indiqué qu’en l’absence d’instructions de ma part, ChatGPT/Codex réduisait arbitrairement le périmètre ou supposait qu’une réponse existait avant la fin d’une étape, générant ainsi des livrables prématurés
J’ai conclu que lorsque la provenance des productions LLM, des candidats regex, des références officielles et des règles approuvées par l’utilisateur se mélange, on ne peut pas les utiliser comme critères pour le labeler/RAG
J’ai de nouveau noté les points faibles de l’architecture actuelle
La couche d’analyse statique est insuffisante
Aucun mécanisme de validation basé sur l’AST/parseur GDScript
Le graphe de dépendances du projet Godot est faible
La validation d’exécution/syntaxe est insuffisante
La taxonomie des labels reste grossière
La distinction de provenance entre les productions LLM et les réponses validées est faible
La conception de prévention des fuites de données et de suppression des doublons est insuffisante
La direction des prochains travaux a été réorientée vers l’analyse du source godot_docs_full
Au lieu de recréer immédiatement le RAG ou le catalogue, nous analyserons d’abord le répertoire outputs/godot_docs_full/pages
Il faut vérifier comment les documents de référence de classe, de migration et de tutoriel sont structurés en Markdown
En fonction de la structure de la documentation officielle Godot, il faudra redéterminer quel niveau de chunk (page, section, membre d’API) utiliser
J’ai noté qu’il faut d’abord définir les critères du rapport de validation avant le chunking