Rozumiem cel: chcesz zaplanować migrację knowledge base z Supabase embeddings do OpenAI Vector Stores tak, żeby retrieval działał asynchronicznie i nie wydłużał odpowiedzi. Najpierw sprawdzę dostępne integracje MCP (Linear/Supabase/OpenAI), potem przejrzę repo i obecny przepływ danych, a na końcu doprecyzuję decyzje pytaniami.

Znalazłem narzędzia Supabase MCP, więc mogę od razu podejrzeć faktyczny stan tabel i danych bez zgadywania. Teraz dociągnę też narzędzia do Linear, bo przy tym zadaniu muszę utworzyć/uzupełnić issue i prowadzić progress.

Przechodzę do weryfikacji w Supabase: sprawdzę schematy tych tabel, kluczowe kolumny i orientacyjny wolumen danych, żeby plan migracji był oparty na faktach, a nie na założeniach. Równolegle sprawdzę strukturę issue/labeli w Linear pod projekt Albert.

Mam już dostęp do Supabase i Linear. Teraz robię precyzyjny zrzut tylko dla tabel knowledge (schemat, indeksy, liczność), żeby od razu zaplanować bezpieczną migrację 1:1 do Vector Stores.

Mamy już potwierdzony model danych: faktycznie jest 5 obiektów (knowledge_chunks, knowledge_files, knowledge_priorities_by_file, knowledge_priority_rules, knowledge_crawl_state) i działają reguły keyword→plik/rank/top_n. Teraz mapuję kod w repo: gdzie jest indexing, retrieval i jak to wpływa na latency odpowiedzi.

W kodzie widać już dwa światy: obecny knowledge_service na pgvector i osobny moduł memory_vectorstore_service pod OpenAI Vector Stores. Teraz czytam oba przepływy, żeby zaproponować migrację z maksymalnym reuse i minimalnym ryzykiem regresji.

Analizuję jeszcze warstwę panelu admina, żeby plan objął kompatybilność endpointów (/knowledge/*) i nie rozwalił obecnych ekranów (pliki, priorytety, test wyszukiwania, status).

Mam już potwierdzone z dokumentacji OpenAI aktualne możliwości (filtry atrybutów, ranking_options, chunking, batch create/poll, limity plików, include_search_results). Teraz sprawdzam wersje bibliotek w repo, bo od nich zależy realny zakres migracji bez niespodzianek.

Sprawdziłem wersje: backend ma openai==2.20.0 i openai-agents==0.9.1, więc wektorowe API jest dostępne bez dużego upgrade. Teraz odpalam workflow skilla $linear, żeby poprawnie założyć i prowadzić issue dla tej modernizacji.

Tworzę teraz dedykowany ticket w Linear dla tej modernizacji (projekt Albert, przypisanie do Ciebie, odpowiednie etykiety) i od razu dopisuję ustalenia z audytu obecnej bazy oraz kodu.

Mam już pełny obraz obecnego systemu i punktów zależnych, więc potrzebuję teraz trzech decyzji produktowo-architektonicznych, które realnie zmieniają plan implementacji. Po ich wyborze złożę kompletny, decision-complete plan migracji.

Dzięki, to bardzo pomaga. Przyjmuję topologię „jeden firmowy store” jako domyślną (najmniej bałaganu, pełne przeszukiwanie, najprostsze operacje), ale musimy jeszcze domknąć trzy decyzje wpływające na kontrakt i rollout.

Jest jedna ważna kolizja wymagań: wcześniej napisałeś „żeby nie blokowało i nie wydłużało odpowiedzi”, a wybrałeś 1500ms wait, który może wydłużać odpowiedź. Domknijmy to jedną decyzją, żebym nie zaplanował sprzecznego rozwiązania.

Jasne, uproszczę. Chodzi tylko o sposób „włączenia” nowej bazy wiedzy na produkcji.

Dopytam jeszcze technicznie bibliotekę w tym repo (sygnatury SDK), żeby plan nie zakładał pól, których ta wersja klienta OpenAI nie obsługuje. To domknie plan na poziomie implementacyjnym.

Spisałem Twoje decyzje i dopinam je teraz w ticketcie (żeby implementacja była spójna: pełna migracja, hard boost reguł, hybrid intent, adaptive timeout, start dla wszystkich, globalny kill-switch). Za chwilę podam kompletny plan wykonawczy.

Kończę domknięcie planu i doprecyzuję jeszcze dwie rzeczy techniczne pod kątem wykonalności: jak najlepiej przenieść reguły priorytetów do modelu z Vector Stores oraz jakie API OpenAI mamy dostępne do aktualizacji metadanych plików. Potem od razu dam finalny, kompletny plan w <proposed_plan>.

Potwierdziłem, że API OpenAI wspiera vector_stores.files.update(attributes=...), więc reguły priorytetów da się przenieść na metadane plików i filtrowanie bez trzymania ich w Supabase. Jeszcze dopiszę krótką aktualizację progressu do Linear i finalizuję plan.

Dopiąłem też weryfikację dokumentacji OpenAI: mamy filtry po metadanych i aktualizację atrybutów plików, ale .odt nie jest natywnie wspierany jako format do file_search, więc w planie uwzględnię konwersję tych plików do tekstu przy ingestcie. Zaraz podam kompletną specyfikację wdrożenia.

Na tym etapie wszystkie decyzje biznesowe mam już domknięte; sprawdzam jeszcze tylko workflow skilla $linear, żeby plan i raportowanie były spójne z zasadami repo. Po tym wyślę finalny plan implementacyjny.

<proposed_plan>

FLK-173: Pełna migracja Knowledge Base do OpenAI Vector Stores (bez Supabase embeddings)

Podsumowanie

1. Celem jest całkowite przeniesienie wyszukiwania wiedzy z tabel knowledge_* w Supabase do OpenAI Vector Store, z zachowaniem działania „w tle” i minimalnego wpływu na latency.
2. Docelowo runtime czatu nie wykonuje już żadnego retrieval z knowledge_chunks, knowledge_files, knowledge_priority_rules, knowledge_priorities_by_file.
3. Wdrożenie jest globalne od razu dla wszystkich użytkowników, z nowym globalnym kill-switchem knowledge_enabled w ustawieniach cza

Zaczynam implementację zgodnie z planem: najpierw zaktualizuję ticket w Linear i zrobię szybki przegląd plików, które musimy przebudować (knowledge_service, knowledge_router, runtime mode, admin config, testy). Potem przejdę do zmian kodu etapami i na końcu odpalę testy.

Rozpocząłem właściwe kodowanie i najpierw spinam bazowe flagi (knowledge_enabled) w backendzie i panelu admina, bo na tym opiera się kill-switch całej migracji. Następnie dodam nowy serwis vector store i podmienię retrieval.

Sprawdziłem, że część ścieżek ma nawiasy i shell je rozbija; pobieram teraz te pliki z poprawnym quotowaniem i od razu mapuję kontrakty endpointów używane przez frontend.

Mam już mapę zmian; teraz wprowadzam pierwszą partię: knowledge_enabled w globalnych flagach backend/frontend i runtime mode, żeby kill-switch działał od razu w całym przepływie.

Przechodzę teraz do największej części: podmieniam cały knowledge_router na wersję opartą o OpenAI Vector Store + registry w admin_system_settings (bez runtime odwołań do knowledge_*). Po tym dołożę migrator reguł i testy.

Zakończyłem przebudowę backendu (router + serwisy) i teraz robię szybki check składni oraz importów, żeby wyłapać ewentualne regresje przed odpaleniem testów.

Backend testy przeszły; uruchamiam teraz szybki pakiet testów frontendowych dla konfiguracji czatu, żeby potwierdzić, że nowa flaga knowledge_enabled nie psuje panelu admina i walidacji API.

Przejmuję wdrożenie FLK-173 od obecnego stanu i najpierw zweryfikuję repo po zmianach: diff, testy oraz brakujące elementy z planu (zwłaszcza odcięcie legacy i metryki runtime). Potem domknę brakujące fragmenty kodu i zaktualizuję ticket w Linear.

Mam już potwierdzony zakres zmian w repo. Teraz sprawdzam krytyczne pliki (knowledge_service, knowledge_vectorstore_service, router) pod kątem niedomkniętych TODO, regresji i zgodności z kontraktem knowledge_search_data.results[].

Sprawdziłem serwis vector store i teraz weryfikuję adapter knowledge_service oraz router pod spójność endpointów i czy nigdzie nie ma aktywnego retrievalu do knowledge_chunks.

Kolejny krok: odpalam walidację techniczną (testy + type-check) i sprawdzam jeszcze zgodność wywołań OpenAI SDK (szczególnie vector_stores.files.update/search) z faktycznym API klienta, żeby uniknąć błędów runtime po deployu.

Backend testy są zielone (26/26). Czekam jeszcze na pełny frontend type-check; po wyniku poprawię ewentualne błędy kompilacji i wtedy domknę wdrożenie.

Type-check frontendu trwa długo (duży projekt, tsc bez logów pośrednich). Daję mu jeszcze chwilę; jeśli nie wróci, przełączę się na bardziej celowany check dla zmienionych plików.

Widzę, że równolegle uruchomione tsc (z poprzednich prób) nadal mielą cały projekt i blokują sensowną weryfikację. Zatrzymuję je i zrobię krótszą, celowaną walidację frontendową na zmienionych plikach/testach.

Implementacja i walidacja testowa są domknięte po stronie KB. Teraz wykonam jeszcze obowiązkową aktualizację ticketu FLK-173 w Linear z wynikiem weryfikacji i checklistą tego, co jest gotowe.

Zaktualizowałem FLK-173 w Linear o finalny stan implementacji i wyniki testów. Zauważyłem też nowe, niezwiązane zmiany w kilku plikach frontendu, więc sprawdzam je teraz tylko diagnostycznie, bez ingerencji, żeby nie nadpisać Twojej pracy.

Zaimplementowałem plan FLK-173 end-to-end po stronie kodu aplikacji.

Najważniejsze zmiany:

• Nowy serwis OpenAI Vector Store:
  knowledge_vectorstore_service.py
• Adapter retrievalu w runtime na OpenAI (bez aktywnego retrievalu z knowledge_*):
  knowledge_service.py
• Przepisane endpointy /api/knowledge/* na nową implementację:
  knowledge_router.py
• Kill-switch globalny knowledge_enabled

Tak, system indeksowania jest już podłączony do OpenAI Vector Store.

W obecnym kodzie:

• ingest idzie do OpenAI przez knowledge_vectorstore_service.py
• runtime search w czacie używa OpenAI przez knowledge_service.py
• endpointy /api/knowledge/* działają na nowej implementacji w knowledge_router.py

Co zrobić teraz (krok po kroku)

1. Ustaw wymagane ENV na backendzie:

• OPENAI_API_KEY (wymagane

To nie wygląda na błąd indeksowania.
Masz poprawny wynik (results z sensownymi rekordami), a "error":"Request timed out." pochodzi najpewniej z drugiego zapytania (priority boost), które timeoutuje, gdy pierwsze już zwróciło dane.

Co to oznacza:

• indeks w OpenAI Vector Store działa,
• retrieval działa,
• timeout jest „miękki” (masz odpowiedź), ale endpoint nadal dokleja pole error.

Dlaczego masz knowledge_latency_ms: 6019 przy mode=force:

• w knowledge_vectorstore_service.py klient OpenAI ma domyślne retry, wię

Wprowadzę to od razu: poprawię timeouty/retry w search, żeby force trzymał budżet i żeby przy częściowym timeoutcie nie zwracać błędu, jeśli są wyniki. Potem dorzucę testy i zaktualizuję FLK-173 w Linear.

Zaraz poprawię oba punkty w kodzie: wyłączę retry dla samych zapytań search i dodam tłumienie błędu timeout, jeśli mamy już poprawne wyniki. Dołożę też test regresyjny pod ten przypadek.

Wrzuciłem poprawkę i test regresyjny. Teraz odpalam szybki pakiet testów backendowych, żeby potwierdzić brak regresji.

Poprawiłem detekcję timeoutu (timeout + timed out). Odpalam ponownie testy.

Testy są zielone. Teraz dopisuję update do FLK-173 w Linear z dokładnie tą poprawką timeout/retry, żeby było udokumentowane operacyjnie.

Zrobione.

Wdrożyłem poprawkę dokładnie pod Twój przypadek:

1. Wyłączyłem retry SDK dla samego search (max_retries=0), żeby nie rozciągać czasu ponad budżet:

• knowledge_vectorstore_service.py

1. Jeśli są poprawne results, a timeout dotyczy tylko części zapytań (np. priority boost), error nie jest już zwracany:

• knowledge_vectorstore_service.py

1. Dodałem test regresyjny:

• `/Users/wojciechkapala/develop/zapytaj-alberta/backend/tests/test_knowledge_vectors

Sprawdzę to po logach aplikacji: najpierw znajdę, gdzie jest zapisywana ostatnia rozmowa i metadane knowledge_*, potem potwierdzę czy w rozmowie o koloryzacji był użyty retrieval z bazy wiedzy.

Mam dostęp do logów Supabase, ale żeby odpowiedzieć precyzyjnie „czy ta konkretna rozmowa użyła KB”, najpewniej trzeba sprawdzić zapisane metadane wiadomości (knowledge_mode/knowledge_results_count). Szukam teraz dokładnie gdzie to jest persystowane.

Znalazłem gdzie to siedzi: w tabeli messages, pole meta_data asystenta. Teraz odczytam ostatnią wiadomość usera zawierającą „koloryzac*” i sprawdzę metadane odpowiedzi asystenta (knowledge_mode, knowledge_results_count, knowledge_timeout_hit).

Widzę, że absolutnie ostatnia wiadomość o koloryzacji nie ma jeszcze odpowiedzi asystenta (assistant_found=false), więc nie da się na niej potwierdzić użycia KB. Sprawdzam teraz ostatni zakończony przypadek (user + assistant) z tematem koloryzacji.

Sprawdziłem konkretny rekord w messages.meta_data; dopiszę też krótką notkę do FLK-173 w Linear z tym wynikiem diagnostycznym, żeby było śledzalne.

Sprawdziłem logi w messages.meta_data i wynik jest jednoznaczny:

• Ostatnia zakończona rozmowa o koloryzacji:
  • conversation_id: 8cbf79e3-a1c1-4838-aed6-fa238517b33b
  • user: d9858de5-c68a-4d1f-a524-72882ed1be97 (2026-02-18 09:46:32 UTC)
  • assistant: d52bc8c3-7540-462e-89b4-e72a68081c62

W tej odpowiedzi:

• knowledge_mode = null
• knowledge_results_count = 0
• knowledge_timeout_hit = false
• feature_flags.knowledge_enabled = true
• data_source = "products_data"

Wniosek: w tej rozmowie nie użyto bazy wiedzy (OpenAI Vector Store), mimo że globalnie KB jest włąc

Zrobię dochodzenie krok po kroku: najpierw odtworzę pełny przebieg tej rozmowy (routing + metadata + trace), potem wskażę dokładny punkt decyzyjny, dlaczego KB nie została użyta automatycznie w tle. Najpierw pobiorę dane diagnostyczne z logów/DB dla tego conversation_id.

Sprawdzę teraz flagi trybu z samych wiadomości usera (use_knowledge_base, force_quick_response), żeby potwierdzić, czy KB była ręcznie włączona w tej rozmowie.

Mam już przyczynę techniczną; dociągam jeszcze dowody z konkretnych miejsc w kodzie (linie odpowiedzialne za routing i odcinanie knowledge_search_data), żeby dać Ci jednoznaczny RCA + plan naprawy bez zgadywania.

Sprawdzę teraz wprost przyczynę na podstawie kodu i metadanych routingu oraz od razu dopnę to do Linear, żebyśmy mieli ślad RCA w ticketcie. Najpierw odczytam dostępne narzędzia Linear i aktualny status implementacji „background knowledge”.

Znalazłem narzędzia Linear i teraz sprawdzę, czy istnieje już issue FLK-173, żeby dopisać tam wynik śledztwa zamiast tworzyć duplikat.

Teraz potwierdzę to jeszcze bezpośrednio w kodzie (router + stream + izolacja contextu), żeby dać Ci jednoznaczne „dlaczego” z referencjami do plików.

Dla pewności dociągnę jeszcze świeży odczyt z bazy wiadomości (ostatnia rozmowa o koloryzacji), żeby potwierdzić metadane knowledge_* wprost na rekordach.

Mam wszystko z kodu; dociągam jeszcze metadane z samej bazy przez async klient Supabase (ta instancja backendu używa klienta async). To da nam pewność 1:1 dla ostatnich wiadomości o koloryzacji.

Potwierdziłem metadane historyczne; sprawdzę jeszcze najnowszą rozmowę o koloryzacji (31c0…), żeby upewnić się, że problem jest powtarzalny, a nie jednorazowy.

Dopinam teraz aktualizację w FLK-173: dopiszę nowe dowody (także przypadek z use_knowledge_base=true, który i tak nie uruchomił KB) oraz przesunę status na W trakcie, żeby było spójnie operacyjnie.

Wynik śledztwa: problem nie jest w indeksowaniu OpenAI Vector Store, tylko w routingu/orchestracji runtime.

1. Potwierdzone na logach rozmów (metadane messages.meta_data):

• 2026-02-18 09:46:32 UTC, conversation_id=8cbf79e3-a1c1-4838-aed6-fa238517b33b
target_capability=products, route_reason=keyword:products, data_source=products_data, knowledge_mode=null, knowledge_results_count=0.
• 2026-02-18 09:56:06 UTC, conversation_id=31c0425d-ef93-4177-b714-8a82bf2112b3
  nawet przy use_knowledge_base=true nadal: target_capability=products, knowledge_mode=null, `knowled

Przygotuję teraz decision-complete plan zmian pod równoległe pobieranie products + knowledge, z minimalnym wpływem na latency i bez sekwencyjnego czekania. Najpierw dociągnę jeszcze punkty w kodzie, gdzie najlepiej wpiąć równoległy prefetch.

Mam już potwierdzenie głównej przyczyny. Dociągam jeszcze ścieżkę non-stream, żeby plan objął oba tryby (stream i klasyczny request), a nie tylko stream.

Dopięcie planu wymaga jeszcze jednego elementu: gdzie dodać nową flagę rolloutu w panelu admin. Sprawdzam szybko kontrakt frontendowy configu.

Sprawdzam jeszcze testy, żeby plan zawierał konkretne scenariusze regresji i żeby od razu było jasne, co musi przejść po wdrożeniu.

Mam kompletny szkic zmian technicznych. Dopisuję teraz ten plan do FLK-173, żeby zespół miał jeden spójny ślad wdrożenia równoległego products + knowledge.

<proposed_plan>

FLK-173A: Równoległe products + knowledge w ścieżce produktów

Podsumowanie

1. Naprawa idzie w kierunku parallel join w samym narzędziu produktów: jedno zapytanie użytkownika uruchamia równolegle wyszukiwanie produktów i KB, bez sekwencyjnego czekania.
2. KB nie może blokować ścieżki produktów: twardy budżet czasu auto=300ms, force=1500ms, miękka degradacja przy timeout/error.
3. Interpreter dostaje oba źródła jednocześnie (products_data i knowledge_search_data) i buduje odpowiedź hybrydową.
4. Zostaje nowy kill-switch rolloutu: osobna flaga dla parallel join,

Zaczynam implementację: najpierw dopnę aktualizację statusu w Linear i sprawdzę stan repo, potem wprowadzę zmiany backendowe (flagi + serwis równoległy), a na końcu frontend i testy.

Widzę, że repo jest już „dirty” (sporo wcześniejszych zmian), więc pracuję wyłącznie na plikach z zakresu FLK-173A i niczego nie cofam poza tym zakresem. Teraz sprawdzam aktualny stan flag i agentów, żeby dopisać brakujące elementy bez konfliktów.

Wdrażam teraz FLK-173A end-to-end: najpierw sprawdzę aktualny stan plików backend/frontend i testów, potem wprowadzę równoległy join products + knowledge, nowe feature flagi i diagnostykę metadanych. Na bieżąco będę aktualizował postęp oraz dopiszę update do Linear.

Sprawdziłem status: część migracji KB jest już w repo, ale brakuje jeszcze flagi products_background_knowledge_enabled, helpera parallel-join i integracji w ścieżce produktów. Teraz czytam konkretne pliki, żeby zrobić precyzyjny patch bez naruszania istniejących zmian.

Mam już potwierdzone miejsca zmian. Teraz wchodzę w szczegóły search_products i shared_context, żeby podpiąć równoległy join tak, by metadata (knowledge_parallel_join/reason) trafiała do odpowiedzi bez naruszania obecnego routingu.

Zidentyfikowałem komplet miejsc w backendzie i frontendzie. Teraz sprawdzam testy jednostkowe/integracyjne, żeby od razu dopisać asercje dla nowej flagi i równoległego joinu, zamiast zostawiać dług technologiczny.

Zanim zacznę patchowanie, dorzucam aktualizację postępu do Linear (zgodnie z regułą repo), a potem od razu robię zmiany w kodzie i testach.

Przechodzę do warstwy configu (backend + frontend admin), żeby nowa flaga rollout była spójnie dostępna w panelu i runtime. Potem od razu podepnę parallel helper do agentów produktów.

W backendzie mam już wpięte kluczowe elementy (flagi, helper równoległy, podpięcie w toolach). Teraz dopinam testy i asercje legacy/runtime, żeby rollout był bezpieczny.

Dopisuję jeszcze testy diagnostyki metadanych (w tym knowledge_parallel_join/reason), żebyśmy mieli twardą weryfikację widoczną w payloadzie odpowiedzi.

Mam komplet zmian w kodzie, więc odpalam teraz selektywne testy backend/frontend dla flag, helpera parallel join, timeoutów i metadanych. Po wynikach poprawię ewentualne regresje.

Wdrożenie FLK-173A jest zrobione end-to-end.

Co zaimplementowałem

1. Nowa flaga rollout products_background_knowledge_enabled:

• Backend defaults/runtime: chat_feature_flags_config_service.py, chat_runtime_mode.py
• Frontend admin config + typy + UI switch: types.ts, route.ts, `/Users/wojciechkapala/develop/zapy

Sprawdzę teraz ten plik logów lokalnie: najpierw szybki przegląd końcówki i błędów, potem wyciągnę najważniejsze wpisy związane z products + knowledge i timeoutami.

Nie ma dedykowanego MCP do odczytu lokalnego pliku logów, więc przechodzę na bezpośredni odczyt pliku i filtrację błędów/timeoutów.

Wyciągam teraz precyzyjnie wpisy dla ostatniej rozmowy o koloryzacji i same diagnostyki knowledge_parallel_*, żeby było jasne, czy KB odpaliło się w tle i jak się zakończyło.

Mam potwierdzenie z logów: dla ostatniej rozmowy KB uruchomiło się równolegle, ale wpadło w timeout 300 ms (auto), więc odpowiedź poszła na samych danych produktów. Dla porządku dopiszę to jako obserwację do FLK-173.

Dopisuję jeszcze krótką notatkę z wynikiem analizy logów do ticketu, żeby zachować ślad diagnostyczny.

Sprawdziłem log ​/Users/wojciechkapala/develop/zapytaj-alberta/backend/logs/albert_backend.log (15847 linii).

Najważniejsze:

1. Dla rozmowy o koloryzacji ef884f18-f910-4487-860a-839949e2fb67 KB działało równolegle w tle: knowledge_parallel_join=true, knowledge_parallel_reason=timeout, knowledge_mode=auto, knowledge_timeout_hit=true, knowledge_latency_ms=300, knowledge_results_count=0
   (widać to w metadanych przy wpisie ok. .../albert_backend.log:13093).
2. Ścieżka produktów zadziałała poprawnie (produkty zostały zwrócone i odpowiedź została zapisana), więc timeout KB nie za

Wchodzę teraz w naprawę stricte pod timeouty KB: najpierw wyciągnę z logów czas trwania joinu i samego wyszukiwania KB, żeby dobrać konkretną zmianę (a nie zgadywać). Potem od razu wdrożę poprawkę w kodzie.

Naprawiam to teraz end-to-end. Najpierw sprawdzę aktualny stan zmian w backendzie (parallel join + timeout envelope), potem poprawię logikę timeoutów tak, żeby KB działało w tle bez blokowania ścieżki produktów i bez błędnego error: Request timed out. przy poprawnych wynikach.

Przeglądam teraz dokładnie implementację parallel join i timeoutów w knowledge_service + products_knowledge_parallel_service, żeby znaleźć realny powód, czemu w praktyce wpada w timeout zamiast zwrócić KB w tle.

Równolegle do poprawki zaktualizuję też ticket FLK-173 w Linear (zgodnie z zasadami repo), a potem wprowadzę fix timeoutów tak, żeby auto-KB nie „ginęło” przez opóźnienia warstwy konfiguracji.

Mam już potwierdzenie, że problemem jest timeout KB w auto=300ms zanim kończy się retrieval. Uruchamiam teraz testy jednostkowe dla warstwy KB/parallel join, żeby wychwycić dokładnie gdzie payload lub budżet czasu się rozjeżdża.

Mam zidentyfikowane 3 konkretne źródła problemu i wdrażam poprawkę w tych miejscach:

1. search_knowledge() ma zagnieżdżone timeouty ustawione praktycznie „na styk” (300ms i 300ms), co daje częste outer_timeout zanim KB zdąży zwrócić choć częściowy wynik.
2. Runtime KB robi zbędne/ciężkie odczyty konfiguracyjne (Supabase settings) na ścieżce zapytania, co zabiera cenny budżet auto=300ms.
3. Klient OpenAI jest tworzony per zapytanie, zamiast być współdzielony, co dokłada koszt połączeń.

Edytuję teraz: cache + resilient load ustawień, bezpieczny margines timeoutu (inner < outer),

Wprowadzam teraz właściwą korektę timeoutów w search_knowledge: rozdzielenie budżetu na outer/inner (z marginesem), oraz szybkie/fail-soft ładowanie reguł priorytetów, żeby auto=300ms nie przepadało na overheadzie.

Poprawka jest już zaimplementowana i przetestowana lokalnie (testy KB + parallel join przechodzą). Za chwilę podam Ci konkretnie co zmieniłem i jak to od razu zweryfikować na Twoim środowisku, żeby potwierdzić że auto-KB działa przy ścieżce produktów.

Naprawione po stronie kodu.

Co poprawiłem

1. Zmniejszyłem fałszywe timeouty w auto=300ms przez rozdzielenie timeoutów outer i inner (inner ma margines) oraz fail-soft dla ładowania reguł priorytetów.
   knowledge_service.py:575
2. Dodałem cache klienta OpenAI (re-use zamiast tworzenia per request), cache vector_store_id, priority_rules, file_registry i fallback do default przy błędach settings/Supabase.
   knowledge_vectorstore_service.py:46
   `/Users

Masz rację, w tych logach nadal zabija to budżet auto. Teraz podnoszę limity zdecydowanie (dla ścieżki products+knowledge i samego KB), tak żeby interpreter realnie czekał na oba źródła zamiast ucinać KB po ~300 ms.

Podnoszę też testy pod nowe limity, żeby nadal sprawdzały zachowanie timeoutów deterministycznie (z monkeypatch budżetów), a nie zależały od nowych wysokich defaultów.

Masz rację, to było dalej za krótkie. Zwiększyłem timeouty znacznie.

Zmiany:

1. knowledge_service.py:39

• KNOWLEDGE_AUTO_TIMEOUT_MS domyślnie 7000 (wcześniej 300)
• KNOWLEDGE_FORCE_TIMEOUT_MS domyślnie 12000 (wcześniej 1500)
• dłuższe timeouty na ładowanie priority rules (auto=1200, force=2500)

1. products_knowledge_parallel_service.py:29

• PRODUCTS_KNOWLEDGE_AUTO_BUDGET_MS domyślnie 7000
• PRODUCTS_KNOWLEDGE_FORCE_BUDGET_MS domyślnie 12000

Masz rację, ten run jest zły i z logu widać już główny problem: pytanie produktowe zostało źle zrutowane do workspace. Teraz zrobię precyzyjny przegląd routera i warunków uruchamiania KB dla ścieżki produktów, żeby przygotować plan naprawy bez niedomówień.

Rozumiem problem: proste zapytanie produktowe zostało błędnie zrutowane do workspace, przez co dostałeś chaos zamiast 5 szamponów. Teraz sprawdzę dokładnie kod routera i warunki intentów (workspace vs products), żeby przygotować precyzyjny plan naprawy bez zgadywania.

Mam już trop: routing bierze pod uwagę nie tylko bieżącą wiadomość, ale też „historyczny” intent workspace, co może przepinać zwykłe pytania o produkty na Google Workspace. Teraz wyciągam dokładne linie z chat_stream.py, chat_handler_request.py i quick_response_service.py, żeby zaproponować twardą regułę anty-przeskoku.

Zidentyfikowałem konkretną przyczynę: workspace_mutation_intent jest OR-owany z historią (current OR history), więc poprzedni kontekst Workspace potrafi przejąć routing kolejnej wiadomości. Teraz sprawdzam dokładnie ścieżkę search_products i gdzie włącza się background KB, żeby dodać regułę „proste listowanie produktów = tylko products”.

Dobrze, mam też potwierdzenie, że products_knowledge_parallel_service uruchamia KB dla każdej ścieżki produktów, gdy flaga jest ON. Za chwilę przejrzę sekcję search_products w product_insights_agent.py, żeby zaplanować precyzyjny warunek „simple query → knowledge off”.

Jest też potwierdzenie, że KB startuje zawsze na search_products, więc bez dodatkowego warunku będzie uruchamiane nawet przy prostym „daj 5 produktów”. Sprawdzam teraz testy quick_response_service i capability_router, żeby plan od razu obejmował regresję dokładnie Twojego przypadku.

Są już testy dla products_knowledge_parallel_service, więc da się to domknąć czysto regresyjnie bez dłubania po omacku. Sprawdzam je teraz, żeby plan objął nowe scenariusze: proste query (KB off) i brak przejęcia przez historyczny workspace intent.

Mam już kodowe potwierdzenie źródła problemu; dla pełnej pewności sprawdzę jeszcze realny albert_backend.log pod tym samym run_id, żeby plan opierał się na faktach z produkcyjnego przebiegu, nie tylko na fragmencie wklejonym w czacie.

Potwierdziłem w logu produkcyjnym: ten konkretny run miał route_reason=workspace_mutation_intent i target_capability=workspace, więc to nie przypadek. Zanim domknę plan, wykonam jeszcze obowiązkowy krok projektowy i przygotuję/uzupełnię ticket w Linear dla tej regresji routingu.

Zgłoszenie mam już założone w Linear jako FLK-175 i przypięte pod projekt Albert oraz rodzica migracji KB. Jeszcze szybko sprawdzę, jak interpreter skleja products_data + knowledge_search_data, żeby plan objął też porządek odpowiedzi (produkty mają być zawsze głównym źródłem).

Mam pełny obraz techniczny: błąd to kombinacja history-based workspace intent + brak reguły „simple product query => bez KB”. Zanim złożę finalny plan, potrzebuję jednej decyzji o poziomie „twardości” tej reguły, bo to wpływa na zachowanie całego routingu produktów.

Mam już zebrane decyzje i dorzucam je do ticketu, żeby ślad wdrożeniowy był kompletny. Potem od razu zwrócę Ci domknięty plan zmian (co dokładnie, gdzie i jakie testy).

<proposed_plan>

FLK-175: Naprawa routingu workspace + wyłączenie KB dla prostych zapytań produktowych

Podsumowanie

1. Root-cause potwierdzony w logach: zapytanie produktowe było błędnie routowane przez workspace_mutation_intent odziedziczony z historii (current OR history).
2. Ustalona decyzja: dla prostych zapytań listujących produkty działa tylko baza produktów, bez KB (Tylko simple OFF).
3. Zakres naprawy obejmuje trzy warstwy: gating intentu Workspace, safety-net routera, oraz heurystykę simple product query w parallel join.

Zmiany interfejsów i kontraktów

1. Brak zmian

Zaczynam implementację zgodnie z planem: najpierw dodam wspólny resolver intentu Workspace i podepnę go w stream + non-stream, potem dorzucę safety-net w routerze i heurystykę simple product query w KB. Na końcu odpalę testy regresyjne i zaktualizuję FLK-175 w Linear.

Mam potwierdzony stan repo (dużo wcześniejszych, niezależnych zmian), więc dotykam tylko plików z FLK-175. Teraz wprowadzam resolver workspace intent w quick_response_service.py i potem przepinam na niego chat_stream.py/chat_handler_request.py.

Resolver jest już podpięty w obu ścieżkach i loguje diagnostykę. Teraz robię safety-net w routerze (żeby historyczny workspace intent nie mógł przejąć query produktowego) oraz mapowanie literówek typu szamp*.

Dodałem już kod i testy jednostkowe pod FLK-175. Teraz odpalam pakiet testów regresyjnych dla dokładnie tych czterech obszarów, żeby potwierdzić brak regresji.

Kod i testy są zielone. Na koniec sprawdzam git diff zmienionych plików i domknę podsumowanie wdrożenia z listą zmian oraz wynikiem testów.

Wdrażam finalną weryfikację FLK-175: sprawdzę zmienione pliki i odpalę testy regresyjne, a potem dam Ci krótki status co dokładnie działa.

Widzę sporo równoległych zmian w repo, ale odpalam teraz tylko testy pod FLK-175, żeby potwierdzić że ten zakres jest stabilny.

Mam potwierdzenie z testów (31/31). Teraz tylko zbieram konkretne referencje do plików i linijek, żeby zamknąć to jednym, precyzyjnym podsumowaniem.

Dla domknięcia procesu sprawdzę jeszcze wpis w Linear i dopiszę końcowy update wykonania FLK-175.

Znalazłem pełne narzędzia Linear, więc dopinam jeszcze formalny update issue FLK-175 (komentarz + status końcowy).

Wdrożone. FLK-175 jest zaimplementowane end-to-end.

• Dodałem resolver intentu Workspace i kontrolę dziedziczenia z historii tylko dla krótkich follow-upów: quick_response_service.py:319, quick_response_service.py:341.
• Podmieniłem stare current OR history na nowy resolver w stream i non-stream + logi diagnostyczne workspace_intent_*: chat_stream.py:3178, `/Users/wojciechkapala/develop/zapytaj-al