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1e215c9 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 | """Pruebas de la atribución verificable (app/ai/citas.py).
Cubre lo que hace posible citar en la ruta de PROSA del HF Space —marcadores [n] resueltos
contra los fragmentos realmente recuperados— y el descarte de citas que el modelo inventa
en las rutas estructuradas.
"""
from __future__ import annotations
from app.ai.citas import (
aplicar_atribucion,
construir_fuentes,
indices_citados,
limpiar_marcadores_invalidos,
resolver_cita,
)
from app.rag.retriever import Fragmento
from app.schemas import InterpretacionClinica
def _fragmentos():
return [
Fragmento(
texto="La anemia ferropénica cursa con microcitosis.",
libro="Thrall Veterinary Hematology", edicion="3.ª ed.",
capitulo="Anemia", pagina="210", score=0.9,
),
Fragmento(
texto="La ERC felina cursa con isostenuria.",
libro="Ettinger Textbook of Veterinary Internal Medicine", edicion="8.ª ed.",
capitulo="Nefrología", pagina="1812", score=0.7,
),
]
def _interpretacion(texto: str, citas: list[str] | None = None):
return InterpretacionClinica(
interpretacion=texto,
diferenciales=[
{"nombre": "Anemia ferropénica", "probabilidad": "alta", "evidencia": [], "citas": citas or []}
],
)
def test_fuentes_se_numeran_como_en_el_prompt():
fuentes = construir_fuentes(_fragmentos())
assert [f.indice for f in fuentes] == [1, 2]
assert fuentes[0].cita == "Thrall Veterinary Hematology, 3.ª ed., p. 210"
def test_prosa_marca_las_fuentes_citadas():
interp, fuentes = aplicar_atribucion(
_interpretacion("Patrón compatible con ferropenia [1]."), _fragmentos()
)
assert "[1]" in interp.interpretacion
assert [f.citada for f in fuentes] == [True, False]
def test_marcador_fuera_de_rango_se_borra_del_texto():
interp, fuentes = aplicar_atribucion(
_interpretacion("Compatible con ferropenia [7] y con ERC [2]."), _fragmentos()
)
assert "[7]" not in interp.interpretacion
assert "[2]" in interp.interpretacion
assert [f.citada for f in fuentes] == [False, True]
def test_sin_recuperacion_no_queda_ningun_marcador():
interp, fuentes = aplicar_atribucion(_interpretacion("Ferropenia probable [1]."), [])
assert "[1]" not in interp.interpretacion
assert fuentes == []
def test_limpieza_no_deja_espacio_antes_de_la_puntuacion():
assert limpiar_marcadores_invalidos("Ferropenia [9] .", 0) == "Ferropenia."
def test_indices_citados_ignora_los_invalidos():
assert indices_citados("a [1] b [3] c [2]", 2) == {1, 2}
def test_cita_por_titulo_se_resuelve_contra_la_fuente_real():
fuentes = construir_fuentes(_fragmentos())
assert resolver_cita("Ettinger, Textbook of Veterinary Internal Medicine, p. 1812", fuentes) == 2
assert resolver_cita("[1]", fuentes) == 1
def test_cita_inventada_no_se_resuelve():
fuentes = construir_fuentes(_fragmentos())
assert resolver_cita("Nelson y Couto, Medicina Interna de Pequeños Animales, p. 55", fuentes) is None
def test_citas_estructuradas_no_verificables_se_descartan():
interp, fuentes = aplicar_atribucion(
_interpretacion(
"Ferropenia probable.",
citas=["[1]", "Nelson y Couto, Small Animal Internal Medicine, p. 55"],
),
_fragmentos(),
)
assert interp.diferenciales[0].citas == ["Thrall Veterinary Hematology, 3.ª ed., p. 210"]
assert [f.citada for f in fuentes] == [True, False]
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