Correções
This commit is contained in:
@@ -1,42 +0,0 @@
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import 'package:flutter/material.dart';
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class TutorChatPage extends StatelessWidget {
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const TutorChatPage({super.key});
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@override
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Widget build(BuildContext context) {
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return Scaffold(
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backgroundColor: Theme.of(context).colorScheme.background,
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appBar: AppBar(
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title: const Text('AI Tutor'),
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backgroundColor: Theme.of(context).colorScheme.surface,
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foregroundColor: Theme.of(context).colorScheme.onSurface,
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elevation: 0,
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),
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body: Container(
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decoration: BoxDecoration(
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gradient: LinearGradient(
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begin: Alignment.topLeft,
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end: Alignment.bottomRight,
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colors: [
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||||||
Theme.of(context).colorScheme.background,
|
|
||||||
Theme.of(context).colorScheme.primary.withOpacity(0.1),
|
|
||||||
Theme.of(context).colorScheme.secondary.withOpacity(0.05),
|
|
||||||
Theme.of(context).colorScheme.background,
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|
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],
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),
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),
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child: Center(
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child: Text(
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'AI Tutor Chat - Coming Soon',
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style: TextStyle(
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fontSize: 24,
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fontWeight: FontWeight.bold,
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color: Theme.of(context).colorScheme.onSurface,
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),
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),
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),
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),
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);
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}
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}
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@@ -1,224 +0,0 @@
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import 'package:flutter_test/flutter_test.dart';
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import '../lib/core/services/vector_service.dart';
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import '../lib/core/services/rag_service.dart';
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import '../lib/core/services/rag_ai_service.dart';
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import '../lib/core/models/content_chunk.dart';
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void main() {
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group('AI Tutor RAG Services Tests', () {
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test('VectorService - Generate Embedding', () async {
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print('🔍 Testing VectorService embedding generation...');
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const testText = 'A fotossíntese é o processo pelo qual as plantas convertem luz solar em energia química.';
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final embedding = VectorService.generateEmbedding(testText);
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// Verify embedding properties
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expect(embedding.length, equals(384)); // Standard embedding size
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expect(embedding.every((x) => x >= -1.0 && x <= 1.0), isTrue); // Normalized
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print('✅ Embedding generated successfully: ${embedding.length} dimensions');
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});
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test('VectorService - Cosine Similarity', () {
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||||||
print('🔍 Testing cosine similarity calculation...');
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||||||
const text1 = 'A fotossíntese é importante para as plantas.';
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||||||
const text2 = 'As plantas usam fotossíntese para produzir energia.';
|
|
||||||
const text3 = 'Os animais precisam de comida para sobreviver.';
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||||||
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||||||
final embedding1 = VectorService.generateEmbedding(text1);
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||||||
final embedding2 = VectorService.generateEmbedding(text2);
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||||||
final embedding3 = VectorService.generateEmbedding(text3);
|
|
||||||
|
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||||||
final similarity12 = VectorService.cosineSimilarity(embedding1, embedding2);
|
|
||||||
final similarity13 = VectorService.cosineSimilarity(embedding1, embedding3);
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||||||
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||||||
// Similar texts should have higher similarity
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||||||
expect(similarity12, greaterThan(similarity13));
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||||||
expect(similarity12, greaterThan(0.5)); // Should be reasonably similar
|
|
||||||
expect(similarity13, lessThan(0.3)); // Should be less similar
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||||||
|
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||||||
print('✅ Cosine similarity working correctly');
|
|
||||||
print(' Similar (fotossíntese): ${similarity12.toStringAsFixed(3)}');
|
|
||||||
print(' Different (plantas vs animais): ${similarity13.toStringAsFixed(3)}');
|
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||||||
});
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||||||
|
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||||||
test('VectorService - Search by Text', () async {
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print('🔍 Testing vector search by text...');
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// This would normally search the database, but we'll test the embedding part
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const query = 'O que é fotossíntese?';
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||||||
final results = await VectorService.searchByText(
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||||||
query: query,
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subject: 'Biologia',
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||||||
concept: 'Fotossíntese',
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grade: 10,
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k: 3,
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||||||
);
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||||||
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||||||
// Results might be empty if no data in database, but the call should work
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||||||
expect(results, isA<List<ContentChunk>>());
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print('✅ Vector search completed');
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||||||
print(' Found ${results.length} results for: "$query"');
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});
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||||||
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test('RAGAIService - Service Availability', () async {
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||||||
print('🔍 Testing Ollama service availability...');
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try {
|
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||||||
final isAvailable = await RAGAIService.isServiceAvailable();
|
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||||||
|
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||||||
if (isAvailable) {
|
|
||||||
print('✅ Ollama service is available');
|
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||||||
|
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// Test model info
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||||||
final modelInfo = await RAGAIService.getModelInfo();
|
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||||||
if (modelInfo != null) {
|
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||||||
print(' Model: ${modelInfo['name']}');
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||||||
print(' Size: ${modelInfo['size']}');
|
|
||||||
print(' Modified: ${modelInfo['modified']}');
|
|
||||||
}
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||||||
|
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||||||
// Test simple query
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||||||
final testResponse = await RAGAIService.testService();
|
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||||||
print(' Test response: "$testResponse"');
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||||||
} else {
|
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||||||
print('⚠️ Ollama service is not available');
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||||||
print(' This is expected if the service is not running');
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||||||
}
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} catch (e) {
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||||||
print('❌ Error testing service availability: $e');
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||||||
}
|
|
||||||
});
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||||||
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||||||
test('RAG Pipeline - End-to-End Simulation', () async {
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||||||
print('🔍 Testing complete RAG pipeline simulation...');
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||||||
try {
|
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||||||
const userQuery = 'O que é fotossíntese?';
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const mode = TutorMode.explanation;
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||||||
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// Step 1: Test query embedding
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final queryEmbedding = VectorService.generateEmbedding(userQuery);
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print(' ✅ Query embedding generated (${queryEmbedding.length} dims)');
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||||||
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// Step 2: Test vector search
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||||||
final searchResults = await VectorService.searchSimilar(
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||||||
queryEmbedding: queryEmbedding,
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||||||
subject: 'Biologia',
|
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||||||
concept: 'Fotossíntese',
|
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||||||
grade: 10,
|
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||||||
k: 3,
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||||||
);
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||||||
print(' ✅ Vector search completed (${searchResults.length} results)');
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||||||
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||||||
// Step 3: Test RAG processing (with mock data if no real data)
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if (searchResults.isEmpty) {
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print(' ⚠️ No content found, creating mock data for testing...');
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||||||
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||||||
// Create mock chunks for testing
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final mockChunks = [
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ContentChunk(
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||||||
id: 'mock1',
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||||||
contentId: 'mock_content1',
|
|
||||||
text: 'A fotossíntese é o processo pelo qual as plantas convertem luz solar em energia química.',
|
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||||||
subject: 'Biologia',
|
|
||||||
concept: 'Fotossíntese',
|
|
||||||
unit: 'Processos Biológicos',
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||||||
difficulty: 0.6,
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|
||||||
grade: 10,
|
|
||||||
embedding: VectorService.generateEmbedding('fotossíntese plantas energia'),
|
|
||||||
sourceDocument: 'Biologia Manual.pdf',
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||||||
metadata: {'page': 45},
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|
||||||
createdAt: DateTime.now(),
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|
||||||
),
|
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||||||
];
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||||||
|
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||||||
// Test RAG processing with mock data
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||||||
final ragResponse = await RAGService.processQuery(
|
|
||||||
userQuery: userQuery,
|
|
||||||
mode: mode,
|
|
||||||
subject: 'Biologia',
|
|
||||||
concept: 'Fotossíntese',
|
|
||||||
grade: 10,
|
|
||||||
maxSources: 3,
|
|
||||||
);
|
|
||||||
|
|
||||||
print(' ✅ RAG processing completed');
|
|
||||||
print(' Answer: "${ragResponse.answer.substring(0, 100)}..."');
|
|
||||||
print(' Confidence: ${ragResponse.confidence.toStringAsFixed(2)}');
|
|
||||||
print(' Sources: ${ragResponse.sources.length}');
|
|
||||||
print(' Related concepts: ${ragResponse.relatedConcepts.join(', ')}');
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||||||
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||||||
} else {
|
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||||||
print(' ✅ Found real content for RAG processing');
|
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||||||
|
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||||||
// Test with real data
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||||||
final ragResponse = await RAGService.processQuery(
|
|
||||||
userQuery: userQuery,
|
|
||||||
mode: mode,
|
|
||||||
subject: 'Biologia',
|
|
||||||
concept: 'Fotossíntese',
|
|
||||||
grade: 10,
|
|
||||||
maxSources: 3,
|
|
||||||
);
|
|
||||||
|
|
||||||
print(' ✅ RAG processing with real data completed');
|
|
||||||
print(' Answer: "${ragResponse.answer.substring(0, 100)}..."');
|
|
||||||
print(' Confidence: ${ragResponse.confidence.toStringAsFixed(2)}');
|
|
||||||
print(' Sources: ${ragResponse.sources.length}');
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
print('✅ RAG pipeline simulation completed successfully');
|
|
||||||
|
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||||||
} catch (e) {
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||||||
print('❌ Error in RAG pipeline: $e');
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||||||
}
|
|
||||||
});
|
|
||||||
|
|
||||||
test('VectorService - Batch Embeddings', () async {
|
|
||||||
print('🔍 Testing batch embedding generation...');
|
|
||||||
|
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||||||
final texts = [
|
|
||||||
'A fotossíntese converte luz solar em energia.',
|
|
||||||
'As plantas usam clorofila para capturar luz.',
|
|
||||||
'O oxigénio é um subproduto da fotossíntese.',
|
|
||||||
];
|
|
||||||
|
|
||||||
final embeddings = await VectorService.batchGenerateEmbeddings(texts);
|
|
||||||
|
|
||||||
expect(embeddings.length, equals(texts.length));
|
|
||||||
expect(embeddings.every((e) => e.length == 384), isTrue);
|
|
||||||
|
|
||||||
print('✅ Batch embeddings generated successfully');
|
|
||||||
print(' Generated ${embeddings.length} embeddings');
|
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||||||
|
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||||||
// Test similarities between batch embeddings
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||||||
for (int i = 0; i < embeddings.length; i++) {
|
|
||||||
for (int j = i + 1; j < embeddings.length; j++) {
|
|
||||||
final similarity = VectorService.cosineSimilarity(embeddings[i], embeddings[j]);
|
|
||||||
print(' Similarity ${i+1}-${j+1}: ${similarity.toStringAsFixed(3)}');
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
});
|
|
||||||
|
|
||||||
test('VectorService - Statistics', () async {
|
|
||||||
print('🔍 Testing vector statistics...');
|
|
||||||
|
|
||||||
final stats = await VectorService.getVectorStats();
|
|
||||||
|
|
||||||
expect(stats, isA<Map<String, dynamic>>());
|
|
||||||
expect(stats.containsKey('totalChunks'), isTrue);
|
|
||||||
expect(stats.containsKey('embeddingDimension'), isTrue);
|
|
||||||
expect(stats['embeddingDimension'], equals(384));
|
|
||||||
|
|
||||||
print('✅ Vector statistics retrieved');
|
|
||||||
print(' Total chunks: ${stats['totalChunks']}');
|
|
||||||
print(' Embedding dimension: ${stats['embeddingDimension']}');
|
|
||||||
print(' Subjects: ${stats['subjects'].keys.length}');
|
|
||||||
print(' Concepts: ${stats['concepts'].keys.length}');
|
|
||||||
});
|
|
||||||
});
|
|
||||||
}
|
|
||||||
@@ -1,154 +0,0 @@
|
|||||||
import 'package:flutter_test/flutter_test.dart';
|
|
||||||
import '../lib/core/services/vector_service.dart';
|
|
||||||
import '../lib/core/services/rag_ai_service.dart';
|
|
||||||
import '../lib/core/services/rag_service.dart' show TutorMode;
|
|
||||||
import '../lib/core/models/content_chunk.dart';
|
|
||||||
|
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||||||
void main() {
|
|
||||||
group('AI Tutor RAG Services Tests', () {
|
|
||||||
setUpAll(() async {
|
|
||||||
// Setup test data
|
|
||||||
print('🧪 Setting up test environment...');
|
|
||||||
});
|
|
||||||
|
|
||||||
test('VectorService - Generate Embedding', () async {
|
|
||||||
print('🔍 Testing VectorService embedding generation...');
|
|
||||||
|
|
||||||
const testText =
|
|
||||||
'A fotossíntese é o processo pelo qual as plantas convertem luz solar em energia química.';
|
|
||||||
|
|
||||||
final embedding = VectorService.generateEmbedding(testText);
|
|
||||||
|
|
||||||
// Verify embedding properties
|
|
||||||
expect(embedding.length, equals(384)); // Standard embedding size
|
|
||||||
expect(
|
|
||||||
embedding.every((x) => x >= -1.0 && x <= 1.0),
|
|
||||||
isTrue,
|
|
||||||
); // Normalized
|
|
||||||
|
|
||||||
print(
|
|
||||||
'✅ Embedding generated successfully: ${embedding.length} dimensions',
|
|
||||||
);
|
|
||||||
});
|
|
||||||
|
|
||||||
test('VectorService - Cosine Similarity', () {
|
|
||||||
print('🔍 Testing cosine similarity calculation...');
|
|
||||||
|
|
||||||
const text1 = 'A fotossíntese é importante para as plantas.';
|
|
||||||
const text2 = 'As plantas usam fotossíntese para produzir energia.';
|
|
||||||
const text3 = 'Os animais precisam de comida para sobreviver.';
|
|
||||||
|
|
||||||
final embedding1 = VectorService.generateEmbedding(text1);
|
|
||||||
final embedding2 = VectorService.generateEmbedding(text2);
|
|
||||||
final embedding3 = VectorService.generateEmbedding(text3);
|
|
||||||
|
|
||||||
final similarity12 = VectorService.cosineSimilarity(
|
|
||||||
embedding1,
|
|
||||||
embedding2,
|
|
||||||
);
|
|
||||||
final similarity13 = VectorService.cosineSimilarity(
|
|
||||||
embedding1,
|
|
||||||
embedding3,
|
|
||||||
);
|
|
||||||
|
|
||||||
// Similar texts should have higher similarity
|
|
||||||
expect(similarity12, greaterThan(similarity13));
|
|
||||||
expect(similarity12, greaterThan(0.5)); // Should be reasonably similar
|
|
||||||
expect(similarity13, lessThan(0.3)); // Should be less similar
|
|
||||||
|
|
||||||
print('✅ Cosine similarity working correctly');
|
|
||||||
print(' Similar (fotossíntese): ${similarity12.toStringAsFixed(3)}');
|
|
||||||
print(
|
|
||||||
' Different (plantas vs animais): ${similarity13.toStringAsFixed(3)}',
|
|
||||||
);
|
|
||||||
});
|
|
||||||
|
|
||||||
test('RAGAIService - Service Availability', () async {
|
|
||||||
print('🔍 Testing Ollama service availability...');
|
|
||||||
|
|
||||||
try {
|
|
||||||
final isAvailable = await RAGAIService.isServiceAvailable();
|
|
||||||
|
|
||||||
if (isAvailable) {
|
|
||||||
print('✅ Ollama service is available');
|
|
||||||
|
|
||||||
// Test model info
|
|
||||||
final modelInfo = await RAGAIService.getModelInfo();
|
|
||||||
if (modelInfo != null) {
|
|
||||||
print(' Model: ${modelInfo['name']}');
|
|
||||||
print(' Size: ${modelInfo['size']}');
|
|
||||||
print(' Modified: ${modelInfo['modified']}');
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
// Test simple query
|
|
||||||
final testResponse = await RAGAIService.testService();
|
|
||||||
print(' Test response: "$testResponse"');
|
|
||||||
} else {
|
|
||||||
print('⚠️ Ollama service is not available');
|
|
||||||
print(' This is expected if the service is not running');
|
|
||||||
}
|
|
||||||
} catch (e) {
|
|
||||||
print('❌ Error testing service availability: $e');
|
|
||||||
}
|
|
||||||
});
|
|
||||||
|
|
||||||
test('RAG Pipeline - End-to-End Simulation', () async {
|
|
||||||
print('🔍 Testing complete RAG pipeline simulation...');
|
|
||||||
|
|
||||||
try {
|
|
||||||
const userQuery = 'O que é fotossíntese?';
|
|
||||||
const mode = TutorMode.explanation;
|
|
||||||
|
|
||||||
// Step 1: Generate query embedding
|
|
||||||
final queryEmbedding = VectorService.generateEmbedding(userQuery);
|
|
||||||
print(' ✅ Query embedding generated');
|
|
||||||
|
|
||||||
// Step 2: Simulate content retrieval (mock data)
|
|
||||||
final mockChunks = [
|
|
||||||
ContentChunk(
|
|
||||||
id: 'chunk1',
|
|
||||||
contentId: 'content1',
|
|
||||||
text:
|
|
||||||
'A fotossíntese é o processo pelo qual as plantas, algas e algumas bactérias convertem luz solar em energia química.',
|
|
||||||
subject: 'Biologia',
|
|
||||||
concept: 'Fotossíntese',
|
|
||||||
unit: 'Processos Biológicos',
|
|
||||||
difficulty: 0.6,
|
|
||||||
grade: 10,
|
|
||||||
embedding: VectorService.generateEmbedding(
|
|
||||||
'fotossíntese plantas energia',
|
|
||||||
),
|
|
||||||
sourceDocument: 'Biologia Manual.pdf',
|
|
||||||
metadata: {'page': 45},
|
|
||||||
createdAt: DateTime.now(),
|
|
||||||
),
|
|
||||||
];
|
|
||||||
|
|
||||||
// Step 3: Test AI service if available
|
|
||||||
try {
|
|
||||||
final ragResponse = await RAGAIService.generateRAGResponse(
|
|
||||||
userQuery: userQuery,
|
|
||||||
context: userQuery,
|
|
||||||
mode: mode,
|
|
||||||
sources: mockChunks,
|
|
||||||
);
|
|
||||||
|
|
||||||
print(' ✅ RAG response generated');
|
|
||||||
print(' Answer: "${ragResponse.answer.substring(0, 100)}..."');
|
|
||||||
print(' Confidence: ${ragResponse.confidence.toStringAsFixed(2)}');
|
|
||||||
print(' Sources: ${ragResponse.sources.length}');
|
|
||||||
} catch (e) {
|
|
||||||
print(' ⚠️ AI service not available: $e');
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
print('✅ RAG pipeline simulation completed successfully');
|
|
||||||
} catch (e) {
|
|
||||||
print('❌ Error in RAG pipeline: $e');
|
|
||||||
}
|
|
||||||
});
|
|
||||||
|
|
||||||
tearDownAll(() async {
|
|
||||||
print('🧹 Cleaning up test environment...');
|
|
||||||
});
|
|
||||||
});
|
|
||||||
}
|
|
||||||
@@ -1,30 +0,0 @@
|
|||||||
// This is a basic Flutter widget test.
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// To perform an interaction with a widget in your test, use the WidgetTester
|
|
||||||
// utility in the flutter_test package. For example, you can send tap and scroll
|
|
||||||
// gestures. You can also use WidgetTester to find child widgets in the widget
|
|
||||||
// tree, read text, and verify that the values of widget properties are correct.
|
|
||||||
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import 'package:flutter/material.dart';
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import 'package:flutter_test/flutter_test.dart';
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import 'package:learn_it/main.dart';
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void main() {
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testWidgets('Counter increments smoke test', (WidgetTester tester) async {
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// Build our app and trigger a frame.
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await tester.pumpWidget(const MyApp());
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// Verify that our counter starts at 0.
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expect(find.text('0'), findsOneWidget);
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expect(find.text('1'), findsNothing);
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// Tap the '+' icon and trigger a frame.
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await tester.tap(find.byIcon(Icons.add));
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await tester.pump();
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// Verify that our counter has incremented.
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expect(find.text('0'), findsNothing);
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expect(find.text('1'), findsOneWidget);
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});
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}
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