vectordb:
  - name: chroma_dragonkue2
    db_type: chroma
    client_type: persistent
    embedding_model: huggingface_drangonku-v2-ko
    collection_name: huggingface_drangonku-v2-ko
    path: ${PROJECT_DIR}/resources/chroma

node_lines:
- node_line_name: retrieve_node_line  # Arbitrary node line name
  nodes:
    - node_type: retrieval
      strategy:
        metrics: [ retrieval_f1, retrieval_recall, retrieval_precision,
                   retrieval_ndcg, retrieval_map, retrieval_mrr ]
        speed_threshold: 10
      top_k: 5
      modules:
        - module_type: bm25
          bm25_tokenizer: [ ko_kiwi ] # ko_kiwi, ko_okt
        - module_type: vectordb
          vectordb: chroma_dragonkue2 # chromadb
        - module_type: hybrid_cc
          normalize_method: [ mm, tmm, z, dbsf ]
          target_modules: ('bm25', 'vectordb')
          weight_range: (0.6, 0.4)
          test_weight_size: 101
    - node_type: passage_reranker # re-ranker
      strategy:
        metrics:
        - retrieval_recall
        - retrieval_precision
        - retrieval_map
      modules:
      - module_type: dragonkue2
        top_k: 3

- node_line_name: post_retrieve_node_line # 생성노드
  nodes:
  - node_type: prompt_maker
    strategy:
      metrics:
      - metric_name: bleu
      - metric_name: meteor
      - metric_name: rouge
      - metric_name: sem_score
        embedding_model: huggingface_drangonku-v2-ko  # raise ValueError("Only one embedding model is supported")
        lang: ko
      generator_modules:
      - module_type: llama_index_llm
        llm: ollama
        model: gemma3:12b
        request_timeout: 3000.0
    modules:
      - module_type: fstring
        prompt:
        - |
          ### 작업:  
          지침에 따라 제공된 컨텍스트를 활용하여 사용자 질문에 답변하세요.  

          ### 지침:  
          - 답을 모를 경우, 모른다고 명확히 말하세요.  
          - 확신이 없다면, 사용자에게 추가 설명을 요청하세요.  
          - 사용자의 질문과 동일한 언어로 답변하세요.  
          - 컨텍스트가 읽기 어렵거나 품질이 낮을 경우, 이를 사용자에게 알리고 최선의 답변을 제공하세요.  
          - 컨텍스트에 답이 없지만 알고 있는 내용이라면, 이를 사용자에게 설명하고 자신의 지식을 바탕으로 답변하세요.  
          - XML 태그를 사용하지 마세요.  

          ### 출력:  
          사용자의 질문에 대해 명확하고 직접적인 답변을 제공하세요.

          <context>
          {retrieved_contents}
          </context>

          <user_query>
          {query}
          </user_query>
  - node_type: generator # Gen-LLM
    strategy: 
      metrics:
      - metric_name: bleu
      - metric_name: meteor
      - metric_name: rouge
      - metric_name: sem_score
    modules:
    - module_type: llama_index_llm
      llm: ollama
      model: gemma3:12b  # deepseek-r1:14b, aya-expanse:8b
      temperature: 0.0 
      request_timeout: 300.0
      batch: 8
      llm: ollama
      model: phi4  # deepseek-r1:14b, aya-expanse:8b
      temperature: 0.0 
      request_timeout: 300.0
      batch: 8