# Izmene u kodu

## Problem koji je rešen

**Originalni problem**: Space je vraćao samo kratke fragmente teksta umesto kompletnih članaka zakona.

**Uzrok**: Metoda `search_semantic` u `doc_searcher_v2.py` je vraćala samo skorove iz reranker-a, bez kompletnog payload-a iz Qdrant baze.

## Izmene

### 1. `doc_searcher_v2.py` - Metoda `search_semantic`

**Pre:**
- Vraćala je samo `scores` (lista skorova)
- Gubili su se svi podaci iz payload-a

**Posle:**
- Vraća listu dict-ova sa kompletnim podacima:
  ```python
  {
      "score": float,      # Rerank skor
      "id": str,           # ID iz Qdrant-a
      "text": str,         # Tekst dokumenta
      "payload": dict      # Kompletan payload sa svim podacima
  }
  ```
- Mapira rerank skorove sa originalnim hit-ovima iz Qdrant-a
- Vraća top 10 rezultata sa kompletnim informacijama

### 2. `reranker.py` - Model

**Pre:**
- Koristio `Qwen/Qwen3-Reranker-4B` (zahteva ~16GB RAM)

**Posle:**
- Koristi `Qwen/Qwen3-Reranker-0.6B` (zahteva ~2GB RAM)
- Manje memorije, brže učitavanje

## Kako testirati lokalno

1. **Instalirajte zavisnosti:**
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

2. **Kreirajte .env fajl:**
   ```bash
   cp .env.example .env
   # Popunite sa vašim vrednostima
   ```

3. **Pokrenite test:**
   ```bash
   python test_local.py
   ```

## Kako deploy-ovati na Space

1. **Commit-ujte izmene:**
   ```bash
   git add .
   git commit -m "Ispravka: vraćanje kompletnih podataka umesto samo skorova"
   ```

2. **Push na Hugging Face:**
   ```bash
   git push
   ```

3. **Space će se automatski rebuild-ovati**

## Rezultat

Sada API vraća:
- ✅ Kompletan tekst članka zakona
- ✅ Svi podaci iz payload-a (broj člana, naziv zakona, itd.)
- ✅ Rerank skor za relevantnost
- ✅ ID dokumenta iz Qdrant-a