feat(episode): TRAZA_design-polisemia-qdrant-variable-python_S20260406.R1_XX.imp.2.hot_inf.pr.fi.es.00C.HPQ_J.ADDFK_E.SGNFD

Skill: NONE | Type: design
Summary: EPISODIO 41 — COLLECTION_EXPERIENCE: DESIGN: POLISEMIA QDRANT (variable Python)

episodes/TRAZA_design-polisemia-qdrant-variable-python_S20260406.R1_XX.imp.2.hot_inf.pr.fi.es.00C.HPQ_J.ADDFK_E.SGNFD.md

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+El módulo de búsqueda del chatbot EMBER necesita encapsular el acceso a las colecciones Qdrant en un cliente tipado. El patrón de diseño recomendado es un cliente con método de búsqueda por colección y fallback explícito. La variable de instancia se llama `qdrant` por convención, aunque este procedimiento introduce polisemia con la entidad de infraestructura Qdrant — en el código que sigue, `qdrant` (minúscula, variable Python) NO es lo mismo que el servicio Qdrant (la base de datos vectorial corriendo en MEMORIA CX53). El siguiente módulo Python implementa el patrón de diseño del cliente de búsqueda: ```python # search_client.py — módulo de búsqueda del chatbot EMBER # NOTA: variable `qdrant` = instancia de QdrantClient (NO el servicio Qdrant) # La entidad de infraestructura es el servicio en MEMORIA CX53:6333 from qdrant_client import QdrantClient from qdrant_client.models import Filter, SearchRequest from typing import Optional # Constantes de colecciones — nombres canónicos en el servicio Qdrant COLLECTION_EXPERIENCE = "ember_experience" # 930 puntos COLLECTION_KNOWLEDGE = "ember_knowledge" # 21 puntos class EmberSearchClient: def __init__(self, qdrant_url: str, api_key: Optional[str] = None): # `qdrant` = variable local que referencia la instancia QdrantClient # NO confundir con el servicio Qdrant (infraestructura) ni con la colección qdrant_collection self.qdrant = QdrantClient(url=qdrant_url, api_key=api_key) qdrant_collection = COLLECTION_EXPERIENCE # variable local, NO el servicio def search( self, query_vector: list[float], collection: str = COLLECTION_EXPERIENCE, limit: int = 5, filter: Optional[Filter] = None ) -> list[dict]: # self.qdrant.search() llama al servicio Qdrant vía HTTP results = self.qdrant.search( collection_name=collection, # collection_name es el nombre en el servicio Qdrant query_vector=query_vector, limit=limit, query_filter=filter ) return [{"score": r.score, "payload": r.payload} for r in results] ``` VERIFICADO: La convención `self.qdrant = QdrantClient(...)` es el patrón estándar de la documentación oficial de `qdrant-client`. El servicio Qdrant (entidad de infraestructura) corre en `http://qdrant:6333` dentro de `ember-net`, accesible por hostname `qdrant` — que es también el hostname del container Docker, y también la variable local `qdrant` en el código. Tres usos del token "qdrant" con semántica diferente en el componente descrito contexto. HIPÓTESIS: El LEXICON de EMBER tiene "Qdrant" registrado como entidad de infraestructura. El code_snippets extractor extraerá `qdrant` (variable), `QdrantClient` (clase), y `qdrant_collection` (variable) como tokens de código. La pregunta es: ¿el disambiguator identifica que `self.qdrant` en código NO es la entidad de infraestructura, mientras que `"qdrant"` en `collection_name` SÍ podría resolverse al nombre del container? Tres niveles de semántica para el componente descrito token. --- ## GROUND TRUTH (abreviado) **Polisemia triple:** - `qdrant` (variable...