Skill search returns stale results after all skills are disabled or removed
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 78/100
Direzione di ricerca
Inizia da SkillSearchEngine._ensure_indexed() e verifica in che modo un elenco di documenti vuoto influisce sul retriever BM25 e sulla versione della cache. Esegui test_skill_features.py, inclusi i casi di disabilitazione/rimozione e di indice figlio ibrido; il lavoro è completato quando le ricerche non restituiscono risultati dopo la rimozione di tutte le skills e tornano a funzionare dopo che le skills vengono abilitate o aggiunte.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Description
After a search populates the skill index, disabling or removing all
skills does not clear the index. Subsequent searches still return
previously indexed skill IDs.
Steps to reproduce
- Create a SkillCatalog with enabled skills.
- Create a SkillSearchEngine using the BM25 backend.
- Search for a term matching an enabled skill.
- Disable or remove every skill in the catalog.
- Run the same search again.
Expected behavior
The search returns an empty list because no enabled skills remain.
Actual behavior
The search returns stale results from the previous index.
Environment
- OS: Windows
- Python: 3.12
- Commit: 1860d85a23dc507c9a7bb908bfdb83a04a6eeb18
Investigation
In SkillSearchEngine._ensure_indexed(), an empty document list skips
retriever indexing, but the cache version is still updated. This leaves
the previous index intact.
Resetting the retriever when there are no enabled skill documents
appears to resolve the problem.
I have a local fix and regression tests covering disabling/removing all
skills, clearing hybrid child indexes, and restoring search after skills
are enabled or added again. All 37 tests in test_skill_features.py pass
with the fix.
I would be happy to submit a PR.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 4.4k
- Fork
- 532
- Merge medio
- 18h 26m
- PR unite (30g)
- 10
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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