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package-lock.json

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+      "version": "4.0.1",
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+      }
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+      "version": "1.0.1",
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+    },
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+      }
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+    "node_modules/semver": {
+      "version": "5.7.2",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/semver/-/semver-5.7.2.tgz",
+      "integrity": "sha512-cBznnQ9KjJqU67B52RMC65CMarK2600WFnbkcaiwWq3xy/5haFJlshgnpjovMVJ+Hff49d8GEn0b87C5pDQ10g==",
+      "optional": true,
+      "bin": {
+        "semver": "bin/semver"
+      }
+    },
+    "node_modules/source-map": {
+      "version": "0.6.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/source-map/-/source-map-0.6.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-UjgapumWlbMhkBgzT7Ykc5YXUT46F0iKu8SGXq0bcwP5dz/h0Plj6enJqjz1Zbq2l5WaqYnrVbwWOWMyF3F47g==",
+      "optional": true,
+      "engines": {
+        "node": ">=0.10.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/string_decoder": {
+      "version": "1.1.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/string_decoder/-/string_decoder-1.1.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-n/ShnvDi6FHbbVfviro+WojiFzv+s8MPMHBczVePfUpDJLwoLT0ht1l4YwBCbi8pJAveEEdnkHyPyTP/mzRfwg==",
+      "dependencies": {
+        "safe-buffer": "~5.1.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/supports-color": {
+      "version": "7.2.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/supports-color/-/supports-color-7.2.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-qpCAvRl9stuOHveKsn7HncJRvv501qIacKzQlO/+Lwxc9+0q2wLyv4Dfvt80/DPn2pqOBsJdDiogXGR9+OvwRw==",
+      "dependencies": {
+        "has-flag": "^4.0.0"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=8"
+      }
+    },
+    "node_modules/tslib": {
+      "version": "1.14.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/tslib/-/tslib-1.14.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-Xni35NKzjgMrwevysHTCArtLDpPvye8zV/0E4EyYn43P7/7qvQwPh9BGkHewbMulVntbigmcT7rdX3BNo9wRJg=="
+    },
+    "node_modules/util-deprecate": {
+      "version": "1.0.2",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/util-deprecate/-/util-deprecate-1.0.2.tgz",
+      "integrity": "sha512-EPD5q1uXyFxJpCrLnCc1nHnq3gOa6DZBocAIiI2TaSCA7VCJ1UJDMagCzIkXNsUYfD1daK//LTEQ8xiIbrHtcw=="
+    },
+    "node_modules/vinyl": {
+      "version": "2.2.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/vinyl/-/vinyl-2.2.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-LII3bXRFBZLlezoG5FfZVcXflZgWP/4dCwKtxd5ky9+LOtM4CS3bIRQsmR1KMnMW07jpE8fqR2lcxPZ+8sJIcw==",
+      "dependencies": {
+        "clone": "^2.1.1",
+        "clone-buffer": "^1.0.0",
+        "clone-stats": "^1.0.0",
+        "cloneable-readable": "^1.0.0",
+        "remove-trailing-separator": "^1.0.1",
+        "replace-ext": "^1.0.0"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">= 0.10"
+      }
+    },
+    "node_modules/vinyl-sourcemaps-apply": {
+      "version": "0.2.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/vinyl-sourcemaps-apply/-/vinyl-sourcemaps-apply-0.2.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-+oDh3KYZBoZC8hfocrbrxbLUeaYtQK7J5WU5Br9VqWqmCll3tFJqKp97GC9GmMsVIL0qnx2DgEDVxdo5EZ5sSw==",
+      "dependencies": {
+        "source-map": "^0.5.1"
+      }
+    },
+    "node_modules/vinyl-sourcemaps-apply/node_modules/source-map": {
+      "version": "0.5.7",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/source-map/-/source-map-0.5.7.tgz",
+      "integrity": "sha512-LbrmJOMUSdEVxIKvdcJzQC+nQhe8FUZQTXQy6+I75skNgn3OoQ0DZA8YnFa7gp8tqtL3KPf1kmo0R5DoApeSGQ==",
+      "engines": {
+        "node": ">=0.10.0"
+      }
+    }
+  }
+}

package.json

@@ -0,0 +1,6 @@
+{
+  "dependencies": {
+    "google-closure-compiler": "^20240317.0.0",
+    "lessc": "^1.0.2"
+  }
+}

static/javascript/rag_http.js

@@ -1,8 +1,8 @@
 /** @format */
 "use strict";
 
-const model_name = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3";
-// const model_name = "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1";
+// const model_name = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3";
+const model_name = "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1";
 // const model_name = "mistralai/Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1"
 
 async function requestGet(url) {

static/javascript/rag_mgr.js

@@ -18,7 +18,7 @@
  * along with this program.  If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.
  */
 "use strict";
-const MAX_PROMPT_LENGTH = 1024 * 80;
+const MAX_PROMPT_LENGTH = 1024 * 75;
 // decremento dopo errore per tokens eccessivi
 const PROMPT_DECR = 1024 * 2;
 

static/javascript/rag_prompts.js

@@ -2,88 +2,6 @@
 
 "use strict";
 
-/*
-function promptDoc(testo, domanda, docName) {
-  return `
-SYSTEM: Sei un assistente AI specializzato nell'analisi documentale e nell'estrazione mirata di informazioni. Rispondi esclusivamente in italiano.
-
-TASK: Analizza l'estratto del documento "${docName}" e identifica le informazioni rilevanti per rispondere alla domanda: "${domanda}".
-
-INSTRUCTIONS:
-1. Esamina il testo e identifica le informazioni utili per costruire un contesto relativo alla domanda.
-2. Per ogni informazione rilevante, fornisci una breve descrizione.
-3. Elenca i punti chiave pertinenti per ogni informazione.
-4. Riporta elementi specifici (dati, citazioni, eventi) se utili per il contesto.
-5. Struttura la risposta secondo il formato di output specificato.
-
-DOMANDA: ${domanda}
-
-TESTO DA ANALIZZARE:
-<<<INIZIO_TESTO>>>
-${testo}
-<<<FINE_TESTO>>>
-
-OUTPUT_FORMAT:
-- Informazione 1:
-    Descrizione:
-    Punti chiave:
-    Elementi specifici:
-
-- Informazione 2:
-    Descrizione:
-    Punti chiave:
-    Elementi specifici:
-
- (Ripeti il formato per ogni informazione identificata)
-
-RESPONSE:
-`;
-}
-
-function promptBuildContext(informazioni, domanda = "") {
-  return `
-SYSTEM: Sei un assistente AI esperto nella sintesi e nell'organizzazione mirata di informazioni. Rispondi sempre ed esclusivamente in italiano.
-
-TASK: Organizza e sintetizza le informazioni estratte da frammenti di testo di un documento, creando un contesto utile per rispondere alla domanda: "${domanda}".
-
-INSTRUCTIONS:
-1. Esamina tutte le informazioni fornite.
-2. Seleziona e raggruppa le informazioni simili.
-3. Per ogni gruppo di informazioni rilevanti, genera una descrizione concisa.
-4. Elenca i punti chiave essenziali per comprendere il contesto.
-5. Riporta elementi specifici (dati, citazioni, eventi) se utili.
-6. Elimina le informazioni ridondanti, mantenendo solo la versione più completa.
-7. Elabora inferenze logiche basate sulle informazioni, se rilevanti per il contesto.
-8. Genera una sintesi finale del contesto.
-
-INFORMAZIONI:
-<<<INIZIO_INFORMAZIONI>>>
-${informazioni}
-<<<FINE_INFORMAZIONI>>>
-
-OUTPUT_FORMAT:
-- Informazione 1:
-    Descrizione:
-    Punti chiave:
-    Elementi rilevanti:
-
-- Informazione 2:
-    Descrizione:
-    Punti chiave:
-    Elementi rilevanti:
-
- (Ripeti il formato per ogni gruppo di informazioni 
-
-- Inferenze Logiche:
-
-- Sintesi Finale:
-
-RESPONSE:
-`;
-}
-*/
-//////////////////////
-
 function promptDoc(testo, domanda, docName) {
   return `
 SYSTEM: Sei un assistente AI specializzato nell'analisi documentale e nell'estrazione mirata di informazioni. Rispondi esclusivamente in italiano.
@@ -111,7 +29,6 @@ RESPONSE:
 `;
 }
 
-
 function promptBuildContext(informazioni, domanda = "") {
   return `
 SYSTEM: Sei un assistente AI esperto nella sintesi e nell'organizzazione mirata di informazioni. Rispondi sempre ed esclusivamente in italiano.
@@ -139,54 +56,6 @@ RESPONSE:
 `;
 }
 
-////////////////////////////////////////////////////
-/*
-function promptDoc(testo, domanda, docName) {
-  return `
-RUOLO: Sei un assistente AI specializzato nell'analisi documentale e nell'estrazione mirata di informazioni. Rispondi esclusivamente in italiano.
-
-COMPITO: Analizza il testo estratto dal documento "${docName}" ed estrai tutti gli elementi (concetti, avvenimenti, temi, personaggi, date, luoghi, ecc.) utili per rispondere alla domanda: "${domanda}". Concentrati esclusivamente sulla selezione di elementi utili per rispondere alla domanda evitando commenti o divagazioni superflue. Evita di utilizzare markup, formattazione o altri artifizi grafici. Usa un linguaggio lineare e diretto, evitando ambiguità. Se non ci sono informazioni rilevanti, rispondi con "NESSUNA INFORMAZIONE RILEVANTE". Genera una risposta strutturata come un elenco nel quale ogni elemento è composto da un breve titolo e da una concisa ma completa descrizione. Ricorda di rispondere in italiano indipendentemente dal testo analizzato.
-
-DOMANDA:"${domanda}"
-
-TESTO DA ANALIZZARE:
-<<<INIZIO>>>
-${testo}
-<<<FINE>>>
-
-RISPOSTA:
-`;
-}
-
-function promptBuildContext(informazioni, domanda = "") {
-  return `
-RUOLO: Sei un assistente AI esperto nella sintesi e nell'organizzazione mirata di informazioni. Rispondi sempre ed esclusivamente in italiano.
-
-COMPITO: Analizza le informazioni fornite e riordinale logicamente raggruppando quelle simili. Concentrati sull'organizzazione della risposta in modo tale che sia utilizzabile come contesto per rispondere alla domanda: "${domanda}" e ad eventuali domande simili. Assicurati che non vada persa alcua informazione significativa. Evita di utilizzare markup, formattazione o caratteri grafici. Evita commenti e divagazioni superflue per il contesto. Usa un linguaggio lineare e diretto, evitando ambiguità. Genera una risposta strutturata come un elenco nel quale ogni elemento è cosituito da un breve titolo e da una descrizione concisa ma completa, alla fine dell'elenco aggiungi una sintesi globale ed eventuali inferenze logiche e collegamenti fra le varie informazioni.
-
-INFORMAZIONI:
-<<<INIZIO>>>
-${informazioni}
-<<<FINE>>>
-
-RISPOSTA:
-`;
-}
-*/
-//////////////////////////
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
 function promptWithContext(contesto, domanda) {
   return `
 SYSTEM: Sei un sistema AI specializzato nell'analisi di informazioni estratte da documenti.
@@ -336,7 +205,7 @@ function getPayloadBuildContext(prompt) {
     inputs: prompt,
     parameters: {
       task: "text2text-generation",
-      max_new_tokens: 5000,
+      max_new_tokens: 6000,
       num_return_sequences: 1,
       temperature: 0.7,
       top_p: 0.85,
@@ -390,7 +259,7 @@ function getPayloadThread(prompt) {
     inputs: prompt,
     parameters: {
       task: "text2text-generation",
-      max_new_tokens: 4048,
+      max_new_tokens: 6048,
       num_return_sequences: 1,
       temperature: 0.7,
       top_p: 0.85,

static/javascript/rag_prompts_0.js

@@ -0,0 +1,282 @@
+/** @format */
+
+"use strict";
+
+function promptDoc(testo, domanda, docName) {
+  return `
+SYSTEM: Sei un assistente AI specializzato nell'analisi documentale e nell'estrazione mirata di informazioni. Rispondi esclusivamente in italiano.
+
+TASK: Analizza il testo estratto dal documento "${docName}" e identifica gli elementi rilevanti per rispondere alla domanda: "${domanda}".
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Analizza attentamente il testo fornito.
+2. Identifica gli elementi utili per rispondere alla domanda ("${domanda}").
+3. Per ogni elemento individuato, fornisci un titolo ed una descrizione sintetica ma completa.
+4. Riporta dettagli specifici (dati, citazioni, eventi, personaggi, luoghi, ..) se corelati alla domanda.
+5. Se non ci sono informazioni rilevanti, rispondi con "NESSUNA INFORMAZIONE RILEVANTE".
+6. Assicurati di generare la risposta esattamente secondo il formato di output specificato.
+
+DOMANDA: ${domanda}
+
+TESTO DA ANALIZZARE:
+<<<INIZIO_TESTO>>>
+${testo}
+<<<FINE_TESTO>>>
+
+OUTPUT_FORMAT: Genera una risposta strutturata come un elenco nel quale ogni elemento è costituito da un breve titolo e da una descrizione concisa ma completa.
+
+RESPONSE:
+`;
+}
+
+function promptBuildContext(informazioni, domanda = "") {
+  return `
+SYSTEM: Sei un assistente AI esperto nella sintesi e nell'organizzazione mirata di informazioni. Rispondi sempre ed esclusivamente in italiano.
+
+TASK: Organizza e sintetizza le informazioni estratte da frammenti di testo di un documento, creando un contesto utile per rispondere alla domanda: "${domanda}".
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Analizza tutte le informazioni fornite.
+2. Seleziona e raggruppa le informazioni simili.
+3. Per ogni informazioni, genera una descrizione concisa.
+4. Elenca i punti chiave essenziali per comprendere il contesto.
+5. Riporta elementi specifici (dati, citazioni, eventi, luoghi, personaggi, ..) se utili.
+6. Elabora inferenze logiche basate sulle informazioni, se rilevanti per il contesto.
+7. Genera una sintesi finale.
+8. Assicurati di strutturare la tua risposta esattamente secondo il formato di output specificato.
+
+INFORMAZIONI:
+<<<INIZIO_INFORMAZIONI>>>
+${informazioni}
+<<<FINE_INFORMAZIONI>>>
+
+OUTPUT_FORMAT: Genera una risposta strutturata come un elenco nel quale ogni elemento è costituito da un breve titolo e da una descrizione concisa ma completa, alla fine dell'elenco aggiungi una sintesi globale ed eventuali inferenze logiche e collegamenti fra le varie informazioni.
+
+RESPONSE:
+`;
+}
+
+function promptWithContext(contesto, domanda) {
+  return `
+SYSTEM: Sei un sistema AI specializzato nell'analisi di informazioni estratte da documenti.
+
+TASK: Elabora la risposta alla domanda "${domanda}" sulla base del contesto fornito.
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Analizza attentamente il contesto fornito, identificando le informazioni pertinenti alla domanda: "${domanda}".
+2. Estrai i concetti chiave e formula inferenze ragionevoli basate sulle informazioni disponibili.
+3. Inizia la risposta con una breve introduzione che presenta l'argomento e il contesto.
+4. Procedi con un'analisi dettagliata delle informazioni rilevanti trovate nel contesto.
+5. Concludi con una sintesi che riassume i punti chiave e fornisce una conclusione generale.
+6. Se richiesto, cita le fonti facendo riferimento al "documento fornito" per il contesto dato, distinguendolo chiaramente da eventuali altre fonti citate all'interno del contesto stesso.
+7. Mantieni uno stile di scrittura fluido durante tutta la risposta.
+8. Assicurati che la risposta sia completa e risponda direttamente alla domanda posta.
+
+CONTESTO:
+<<<INIZIO_CONTESTO>>>
+${contesto}
+<<<FINE_CONTESTO>>>
+
+DOMANDA: ${domanda}
+
+OUTPUT_FORMAT: Fornisci la risposta in testo semplice e lineare suddiviso in paragrafi.
+
+RESPONSE:
+`;
+}
+
+function promptThread(contesto, conversazione, richiesta) {
+  return `
+SYSTEM: Sei un assistente AI versatile progettato per gestire conversazioni dinamiche e adattarti a varie richieste. Rispondi sempre in italiano.
+
+TASK: Elabora la risposta alla richiesta "${richiesta}" sulla base del contesto fornito e della conversazione.
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Analizza attentamente il contesto, la conversazione precedente e la richiesta: "${richiesta}".
+2. Interpreta l'intento dell'utente senza limitarti a categorie predefinite.
+3. Adatta la tua risposta in base all'intento percepito, sia esso una domanda, una richiesta di azione, un'istruzione specifica o altro.
+4. Mantieni una stretta coerenza con il contesto della conversazione.
+5. Basa la tua risposta sulle informazioni fornite nel contesto e nella conversazione.
+6. Evita divagazioni o argomentazioni non direttamente pertinenti alla richiesta o al contesto.
+7. Fai riferimento a informazioni precedenti quando sono pertinenti, citando specificamente la fonte.
+8. Se l'intento non è chiaro, chiedi gentilmente chiarimenti invece di fare supposizioni.
+9. Sii flessibile: se la richiesta implica un'azione specifica, adattati di conseguenza.
+10. Se è necessario integrare con conoscenze generali, specifica chiaramente quando lo stai facendo.
+
+CONTESTO:
+<<<BEGIN_CONTESTO>>>
+${contesto}
+<<<END_CONTESTO>>>
+
+<<<INIZIO_CONVERSAZIONE>>>
+${conversazione}
+<<<FINE_CONVERSAZIONE>>>
+
+RICHIESTA: ${richiesta}
+
+OUTPUT_FORMAT: Fornisci la risposta in testo semplice e lineare suddiviso in paragrafi.
+
+RESPONSE:
+`;
+}
+
+/*
+1. max_new_tokens: 512
+   Questo è un valore ragionevole per risposte di lunghezza media. 
+   Potrebbe essere aumentato a 1024 o più se si desiderano risposte più lunghe e dettagliate.
+
+2. temperature: 0.7
+   Questo valore offre un buon equilibrio tra creatività e coerenza. 
+   Va bene per la maggior parte degli usi.
+
+3. top_k: 50
+   Un valore standard che limita la selezione alle 50 parole più probabili.
+   È appropriato per la maggior parte delle applicazioni.
+
+4. top_p: 0.85
+   Questo valore di nucleus sampling è buono per mantenere un buon equilibrio
+    tra diversità e coerenza.
+
+5. do_sample: true
+   Corretto per generare testo più vario.
+
+6. no_repeat_ngram_size: 3
+   Aiuta a evitare ripetizioni a breve termine. 
+   Potrebbe essere aumentato a 4 o 5 per evitare ripetizioni più lunghe.
+
+7. num_beams: 5
+   Un buon valore per la beam search.
+    Aumentarlo potrebbe migliorare la qualità ma aumenterebbe anche il 
+    tempo di elaborazione.
+
+8. repetition_penalty: 1.2
+   Un valore moderato per penalizzare le ripetizioni.
+    Potrebbe essere aumentato leggermente (es. 1.3 o 1.4) se si notano 
+    ancora troppe ripetizioni.
+
+9. return_full_text: false
+   Corretto se si vuole solo il nuovo testo generato.
+
+10. max_time: 60.0
+    Un minuto è un tempo ragionevole. Potrebbe essere aumentato 
+    se si stanno generando risposte molto lunghe o complesse.
+
+11. seed: 42
+    Un valore fisso per la riproducibilità. 
+    Va bene se si desidera coerenza tra le esecuzioni.
+
+Suggerimenti per l'ottimizzazione:
+1. Considera di aumentare max_new_tokens a 1024 o più se hai bisogno di risposte più lunghe.
+2. Potresti aumentare leggermente no_repeat_ngram_size a 4 per ridurre ulteriormente le ripetizioni.
+3. Se desideri risposte più precise e meno creative, potresti ridurre temperature a 0.6 e top_p a 0.8.
+4. Per risposte più diverse, potresti aumentare temperature a 0.8 e top_p a 0.9.
+5. Se noti ancora troppe ripetizioni, considera di aumentare repetition_penalty a 1.3 o 1.4.
+*/
+
+function getPayloadDoc(prompt) {
+  const payload = {
+    inputs: prompt,
+    parameters: {
+      task: "text2text-generation",
+      max_new_tokens: 2000,
+      num_return_sequences: 1,
+      temperature: 0.4,
+      top_p: 0.85,
+      top_k: 30,
+      do_sample: false,
+      no_repeat_ngram_size: 3,
+      num_beams: 4,
+      repetition_penalty: 1.2,
+      return_full_text: false,
+      details: false,
+      max_time: 90.0,
+      seed: 42,
+    },
+    options: {
+      use_cache: false,
+      wait_for_model: true,
+    },
+  };
+  return payload;
+}
+
+function getPayloadBuildContext(prompt) {
+  const payload = {
+    inputs: prompt,
+    parameters: {
+      task: "text2text-generation",
+      max_new_tokens: 5000,
+      num_return_sequences: 1,
+      temperature: 0.7,
+      top_p: 0.85,
+      top_k: 30,
+      do_sample: false,
+      no_repeat_ngram_size: 4,
+      num_beams: 6,
+      repetition_penalty: 1.2,
+      return_full_text: false,
+      details: false,
+      max_time: 180.0,
+      seed: 42,
+    },
+    options: {
+      use_cache: false,
+      wait_for_model: true,
+    },
+  };
+  return payload;
+}
+
+function getPayloadWithContext(prompt) {
+  const payload = {
+    inputs: prompt,
+    parameters: {
+      task: "text2text-generation",
+      max_new_tokens: 4000,
+      num_return_sequences: 1,
+      temperature: 0.7,
+      top_p: 0.85,
+      top_k: 30,
+      do_sample: false,
+      no_repeat_ngram_size: 4,
+      num_beams: 5,
+      repetition_penalty: 1.4,
+      return_full_text: false,
+      details: false,
+      max_time: 120.0,
+      seed: 42,
+    },
+    options: {
+      use_cache: false,
+      wait_for_model: true,
+    },
+  };
+  return payload;
+}
+
+function getPayloadThread(prompt) {
+  const payload = {
+    inputs: prompt,
+    parameters: {
+      task: "text2text-generation",
+      max_new_tokens: 4048,
+      num_return_sequences: 1,
+      temperature: 0.7,
+      top_p: 0.85,
+      top_k: 30,
+      do_sample: false,
+      no_repeat_ngram_size: 4,
+      num_beams: 5,
+      repetition_penalty: 1.4,
+      return_full_text: false,
+      details: false,
+      max_time: 120.0,
+      seed: 42,
+    },
+    options: {
+      use_cache: false,
+      wait_for_model: true,
+    },
+  };
+  return payload;
+}

static/javascript/rag_rqs.js

@@ -19,7 +19,7 @@
  */
 
 "use strict";
-const VERS = "0.1.53 (21-09-2024)";
+const VERS = "0.1.54 (10-11-2024)";
 
 var xlog = console.log;
 var xerror = console.error;

static/js/ragrqs.min.js

@@ -5,7 +5,7 @@ function cleanResponse(a){try{return a=removeTag(a),a=a.replace(/[\u00AD\u200B\u
 function cleanOut(a){return a=a.replace(/\n{3,}/g,"\n\n")};const ID_RESPONSES="id_responses",ID_DOC_NAMES="id_doc_names",ID_DOCS="id_docs;",ID_RAG="id_rag",ID_THREAD="id_thread",UaDb={create(a,b){localStorage.getItem(a)?xerror(`ID ${a} already exists.`):localStorage.setItem(a,b)},read(a){const b=localStorage.getItem(a);return null===b?(xlog(`UaDb.read  ${a} not found.`),""):b},update(a,b){localStorage.getItem(a)?localStorage.setItem(a,b):xlog(`UaDb.update ${a} not found.`)},delete(a){localStorage.getItem(a)?localStorage.removeItem(a):xerror(`ID ${a} not found.`)},
 save(a,b){localStorage.setItem(a,b)},getAllIds(){const a=[];for(let b=0;b<localStorage.length;b++)a.push(localStorage.key(b));return a},saveArray(a,b){b=JSON.stringify(b);UaDb.save(a,b)},readArray(a){a=UaDb.read(a);return 0==a.trim().length?[]:JSON.parse(a)},saveJson(a,b){b=JSON.stringify(b);UaDb.save(a,b)},readJson(a){return(a=UaDb.read(a))?JSON.parse(a):{}}},DataMgr={docs:[],doc_names:[],linkToName(a){a=a.split("/");return a[a.length-1]},async loadDoc(a){this.readDbDocNames();try{const b=await requestGet(a),
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@@ -31,7 +31,7 @@ function getErrorInfo(a){let b={};try{b=JSON.parse(a.message)}catch(c){a=`getErr
  You should have received a copy of the GNU General Public License
  along with this program.  If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.
 */
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@@ -147,7 +147,112 @@ RESPONSE:
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+SYSTEM: Sei un assistente AI specializzato nell'analisi documentale e nell'estrazione mirata di informazioni. Rispondi esclusivamente in italiano.
+
+TASK: Analizza il testo estratto dal documento "${c}" e identifica gli elementi rilevanti per rispondere alla domanda: "${b}".
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Analizza attentamente il testo fornito.
+2. Identifica gli elementi utili per rispondere alla domanda ("${b}").
+3. Per ogni elemento individuato, fornisci un titolo ed una descrizione sintetica ma completa.
+4. Riporta dettagli specifici (dati, citazioni, eventi, personaggi, luoghi, ..) se corelati alla domanda.
+5. Se non ci sono informazioni rilevanti, rispondi con "NESSUNA INFORMAZIONE RILEVANTE".
+6. Assicurati di generare la risposta esattamente secondo il formato di output specificato.
+
+DOMANDA: ${b}
+
+TESTO DA ANALIZZARE:
+<<<INIZIO_TESTO>>>
+${a}
+<<<FINE_TESTO>>>
+
+OUTPUT_FORMAT: Genera una risposta strutturata come un elenco nel quale ogni elemento \u00e8 costituito da un breve titolo e da una descrizione concisa ma completa.
+
+RESPONSE:
+`}function promptBuildContext(a,b=""){return`
+SYSTEM: Sei un assistente AI esperto nella sintesi e nell'organizzazione mirata di informazioni. Rispondi sempre ed esclusivamente in italiano.
+
+TASK: Organizza e sintetizza le informazioni estratte da frammenti di testo di un documento, creando un contesto utile per rispondere alla domanda: "${b}".
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Analizza tutte le informazioni fornite.
+2. Seleziona e raggruppa le informazioni simili.
+3. Per ogni informazioni, genera una descrizione concisa.
+4. Elenca i punti chiave essenziali per comprendere il contesto.
+5. Riporta elementi specifici (dati, citazioni, eventi, luoghi, personaggi, ..) se utili.
+6. Elabora inferenze logiche basate sulle informazioni, se rilevanti per il contesto.
+7. Genera una sintesi finale.
+8. Assicurati di strutturare la tua risposta esattamente secondo il formato di output specificato.
+
+INFORMAZIONI:
+<<<INIZIO_INFORMAZIONI>>>
+${a}
+<<<FINE_INFORMAZIONI>>>
+
+OUTPUT_FORMAT: Genera una risposta strutturata come un elenco nel quale ogni elemento \u00e8 costituito da un breve titolo e da una descrizione concisa ma completa, alla fine dell'elenco aggiungi una sintesi globale ed eventuali inferenze logiche e collegamenti fra le varie informazioni.
+
+RESPONSE:
+`}function promptWithContext(a,b){return`
+SYSTEM: Sei un sistema AI specializzato nell'analisi di informazioni estratte da documenti.
+
+TASK: Elabora la risposta alla domanda "${b}" sulla base del contesto fornito.
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Analizza attentamente il contesto fornito, identificando le informazioni pertinenti alla domanda: "${b}".
+2. Estrai i concetti chiave e formula inferenze ragionevoli basate sulle informazioni disponibili.
+3. Inizia la risposta con una breve introduzione che presenta l'argomento e il contesto.
+4. Procedi con un'analisi dettagliata delle informazioni rilevanti trovate nel contesto.
+5. Concludi con una sintesi che riassume i punti chiave e fornisce una conclusione generale.
+6. Se richiesto, cita le fonti facendo riferimento al "documento fornito" per il contesto dato, distinguendolo chiaramente da eventuali altre fonti citate all'interno del contesto stesso.
+7. Mantieni uno stile di scrittura fluido durante tutta la risposta.
+8. Assicurati che la risposta sia completa e risponda direttamente alla domanda posta.
+
+CONTESTO:
+<<<INIZIO_CONTESTO>>>
+${a}
+<<<FINE_CONTESTO>>>
+
+DOMANDA: ${b}
+
+OUTPUT_FORMAT: Fornisci la risposta in testo semplice e lineare suddiviso in paragrafi.
+
+RESPONSE:
+`}function promptThread(a,b,c){return`
+SYSTEM: Sei un assistente AI versatile progettato per gestire conversazioni dinamiche e adattarti a varie richieste. Rispondi sempre in italiano.
+
+TASK: Elabora la risposta alla richiesta "${c}" sulla base del contesto fornito e della conversazione.
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Analizza attentamente il contesto, la conversazione precedente e la richiesta: "${c}".
+2. Interpreta l'intento dell'utente senza limitarti a categorie predefinite.
+3. Adatta la tua risposta in base all'intento percepito, sia esso una domanda, una richiesta di azione, un'istruzione specifica o altro.
+4. Mantieni una stretta coerenza con il contesto della conversazione.
+5. Basa la tua risposta sulle informazioni fornite nel contesto e nella conversazione.
+6. Evita divagazioni o argomentazioni non direttamente pertinenti alla richiesta o al contesto.
+7. Fai riferimento a informazioni precedenti quando sono pertinenti, citando specificamente la fonte.
+8. Se l'intento non \u00e8 chiaro, chiedi gentilmente chiarimenti invece di fare supposizioni.
+9. Sii flessibile: se la richiesta implica un'azione specifica, adattati di conseguenza.
+10. Se \u00e8 necessario integrare con conoscenze generali, specifica chiaramente quando lo stai facendo.
+
+CONTESTO:
+<<<BEGIN_CONTESTO>>>
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+<<<END_CONTESTO>>>
+
+<<<INIZIO_CONVERSAZIONE>>>
+${b}
+<<<FINE_CONVERSAZIONE>>>
+
+RICHIESTA: ${c}
+
+OUTPUT_FORMAT: Fornisci la risposta in testo semplice e lineare suddiviso in paragrafi.
+
+RESPONSE:
+`}function getPayloadDoc(a){return{inputs:a,parameters:{task:"text2text-generation",max_new_tokens:2E3,num_return_sequences:1,temperature:.4,top_p:.85,top_k:30,do_sample:!1,no_repeat_ngram_size:3,num_beams:4,repetition_penalty:1.2,return_full_text:!1,details:!1,max_time:90,seed:42},options:{use_cache:!1,wait_for_model:!0}}}
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 function showRagResponse(a){wnds.wpre.show(`\n${Rag.ragAnswer}`)}function showThread(a){a=ThreadMgr.getThread();wnds.wpre.show(a)}function elencoRisposte(a){a=[...Rag.answers];0==a.length&&(a=UaDb.readArray(ID_RESPONSES));0!=a.length&&(a=a.map((b,c)=>`\n[${c+1}]\n ${b.trim()}`).join("\n"),wnds.wpre.show(a))}function showContesto(a){wnds.wpre.show(`${Rag.ragContext}`)}
 function elencoDati(a){var b=UaDb.getAllIds();a=[];for(var c of b)b=UaDb.read(c).length,a.push(`${c} (${b})`);c=a.join("\n ");wnds.wpre.show(c)}const showT=a=>{wnds.wpre.show(DataMgr.docs[a])};function elencoDocs(){DataMgr.readDbDocs();DataMgr.readDbDocNames();var a=DataMgr.doc_names,b=UaJtfh();let c=0;b.append("<ul>");for(const g of a){a=b;var d=a.append,e=g,f=c++;d.call(a,`