IT pomocník

Tenhle kód slouží ke sloučení dvou samostatně získaných seznamů výsledků („autorská jména“ a „slova týkající se studií“) do jednoho seznamu pro každou zprávu. Podívejme se krok po kroku:

combined = []
for authors_list, studies_list in zip(raw_authors, raw_studies):
    combined.append(authors_list + studies_list)

raw_authors a raw_studies jsou oba seznamy, kde každá položka odpovídá jedné zprávě:
- raw_authors[i] je seznam autorů, které jsme našli v i‑té zprávě.
- raw_studies[i] jsou klíčová slova „studie/analýza“ z téže i‑té zprávy.
zip(raw_authors, raw_studies):
- zip vezme dva (nebo více) seznamy a vrátí iterátor, který postupně dává dvojice prvků z každého seznamu se stejným indexem.
- První iterace: vezme raw_authors[0] a raw_studies[0]
- Druhá iterace: vezme raw_authors[1] a raw_studies[1]
- A tak dále, až do konce kratšího z těch dvou původních seznamů.
for authors_list, studies_list in zip(...):
- V každém kroku smyčky se authors_list rovná seznamu autorů z jedné zprávy a studies_list seznamu studií z té samé zprávy.
authors_list + studies_list:
- V Pythonu se dva seznamy dájí sloučit operátorem +. Výsledkem je nový seznam, který obsahuje všechny položky z authors_list, a za ně všechny položky z studies_list.
combined.append(...):
- Tento sloučený seznam (autoři i studie v jedné zprávě) se přidá jako další položka do seznamu combined.

Výsledek

combined je seznam seznamů:

combined = [
  ['Joshua Harris', 'Leslie Ludy', 'Studie'],
  ['John Alexander Dowie', 'Analýza'],
  ['Frank Sandford', 'Studie', 'Metaanalýza'],
  ...
]

Každý vnitřní seznam obsahuje nejprve jména autorů a potom klíčová slova studií z jedné zprávy.

Tyto sloučené položky pak můžeš naformátovat (format_message_results) a deduplikovat (deduplicate), aby ses v exportu vždy dozvěděl, kteří autoři a studie se v dané zprávě vyskytly.

Proč se to nemůže zapsat takto

for authors_list, studies_list in (raw_authors, raw_studies)?

Výborná otázka! 🔍

Krátká odpověď:
for authors_list, studies_list in (raw_authors, raw_studies) nejde použít, protože (raw_authors, raw_studies) je dvojice (tuple) dvou seznamů, ne dvojice položek.

📌 Co se opravdu děje ve dvou případech:

❌ Špatná verze:

for authors_list, studies_list in (raw_authors, raw_studies):

(raw_authors, raw_studies) je n-tice dvou seznamů – tedy:
```
([...], [...])  # tuple
```
Cyklus se pokusí iterovat přes tu n-tici, která má jen dvě položky:
- První průchod: authors_list = raw_authors, ale studies_list = ??? – chybí!
- Dojde k chybě: ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

✅ Správná verze:

for authors_list, studies_list in zip(raw_authors, raw_studies):

zip(raw_authors, raw_studies) vytvoří iterátor dvojic:

[ (raw_authors[0], raw_studies[0]),
  (raw_authors[1], raw_studies[1]),
  ... ]

Tohle je přesně to, co for authors_list, studies_list in ... očekává – dvojice na každém řádku smyčky.

🔎 Shrnutí:

Konstrukce	Co to znamená	Funkční?
`(raw_authors, raw_studies)`	Tuple dvou seznamů	❌ Ne
`zip(raw_authors, raw_studies)`	Iterátor dvojic (každá dvojice odpovídá indexu)	✅ Ano

Chceš-li, mohu ti to ukázat na mini příkladu s výpisem.

This code is copyrighted and may not be copied, under risk of legal action.

Tento kód je chráněn autorským právem a nesmí být kopírován, pod rizikem právních kroků.

#!/usr/bin/env python3
import re

def test_author_regex():
    author_regex = r'''(?<!["‘’“”„‟])([A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ](\.| |\. )[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ](\.| |\. )(Ma?c|O['’])?[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+|[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ](\.| |\. )(Ma?c|O['’])?[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+|[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ][A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ] (Ma?c|O['’])?[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+|(Ma?c|O['’])?[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+ (Ma?c|O['’])?[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+|
(Ma?c|O['’])?[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+ (Ma?c|O['’])?[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+ (Ma?c|O['’])?[A-ZÁČĎÉĚÍŇÓŘŠŤÚÝŽ][a-záčďéěíňóřšťúůýž]+)(?!["‘’“”‟])'''

    pattern = re.compile(author_regex)

    variants = [
        " J A Dowie ",
        " J. A. Dowie ",
        " J Dowie ",
        " J. Dowie ",
        " JA Dowie ",
        " John Dowie ",
        " Alexander Dowie ",
        " John Alexander Dowie ",
        " W S O'Neill ",
        " W. S. O'Neill ",
        " William O'Neill ",
        " William S. O'Neill ",
        " William S O’Neill ",
        " William S. O’Neill ",
        " A C MacIntyre ",
        " A. C. MacIntyre ",
        " Alasdair MacIntyre ",
        " Alasdair C. MacIntyre ",
        " Alasdair C MacIntyre ",
        " A C McIntyre ",
        " A. C. McIntyre ",
        " Alasdair McIntyre ",
        " Alasdair C. McIntyre ",
        " Alasdair C McIntyre "
    ]

    print("=== Výsledky testu author_regex ===")
    for v in variants:
        match = pattern.search(v)
        if match:
            print(f"{v!r:25} -> MATCHED: {match.group(0)!r}")
        else:
            print(f"{v!r:25} -> NOT matched")

if __name__ == "__main__":
    test_author_regex()

Výborná otázka – pojďme si vysvětlit rozdíl mezi append() a extend() a proč je v tomto konkrétním případě správné použít extend().

🔍 `append()` vs `extend()`:

Funkce	Co dělá	Příklad
`append(x)`	Přidá celý objekt `x` jako jeden prvek	`[1, 2].append([3, 4]) → [1, 2, [3, 4]]`
`extend(x)`	Přidá všechny prvky ze sekvence `x` jednotlivě	`[1, 2].extend([3, 4]) → [1, 2, 3, 4]`

📘 Co přesně děláš ve funkci?

Ve funkci získáváš children ze node:

children = node.get("children", [])

Hodnota children je seznam ID potomků daného uzlu (např. ["abc123", "def456"]). Tím pádem:

❌ Pokud bys použil:

root_chat.append(children)

Výsledek bude:

root_chat = [["abc123", "def456"]]  # špatně – seznam v seznamu

✅ Ale pokud použiješ:

root_chat.extend(children)

Výsledek bude:

root_chat = ["abc123", "def456"]  # správně – seznam ID

🔧 Shrnutí:

Použij extend() pokud chceš slít obsah seznamu do jiného seznamu, nikoli vnořit seznam jako prvek. Ve tvém případě pracuješ s ID uzlů a očekáváš plochý seznam všech potomků určitého typu (root_chat, user_chat, assistant_chat).

Můj příklad pro json:

        for idx, session in enumerate(data, 1):
            title = session.get("title", "<bez názvu>")
            ct = session.get("create_time")
            if isinstance(ct, (int, float)):
                dt = datetime.fromtimestamp(ct)
                ct_str = dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            else:
                ct_str = str(ct)

            # root
            #   └── node A (system message)
            #         └── node B (user message) <--- tu chceš najít
            #               └── node C (assistant)

            mapping = session.get("mapping", {})
            root = next((nid for nid,node in mapping.items() if node.get("parent") is None), None)
            children = mapping.get(root, {}).get("children", [])
            root_first_id = None
            user = None
            root_chat = []
            user_chat = []
            assistant_chat = []
            for nid, node in mapping.items():
                if root is None and node.get("parent") is None:
                    root_first_id = nid
                role = node.get("author").get("role")
                children = node.get("children", []) # children obsahuje seznamy ideček
                if role == "system":
                    root_chat.extend(children) else:
                if role == "user":
                    user_chat.extend(children) else:
                if role == "assistant":
                    assistant_chat.extend(children)

V kontextu souboru mapping ve struktuře exportu z ChatGPT (nebo podobných chatových systémů) node nemá parent (tj. parent == None) typicky za těchto okolností:

✅ 1. Kořen (root) celého sezení

To je výchozí bod celé konverzace. Může jít o:

systémový uzel (system prompt),
nebo prázdný root, který slouží jen jako výchozí místo, ke kterému jsou připojené první zprávy.

V takovém uzlu bývá:

{
  "id": "abc123",
  "parent": null,
  "children": ["xyz456"]
}

Tedy parent == None → je to začátek celého stromu zpráv v tomto sezení.

⚠️ 2. Starší exporty nebo upravené exporty

U některých exportů může být kořenový uzel označen jako "id": "client-created-root" a neobsahuje žádné zprávy, jen children. To je umělý (vygenerovaný) uzel pro zachování jednotné struktury stromu.

Příklad:

"client-created-root": {
  "id": "client-created-root",
  "parent": null,
  "children": ["12345-abc"]
}

⚠️ 3. Chybná nebo neúplná data

Výjimečně může být parent chybějící i kvůli:

neúplnému exportu,
ruční úpravě,
poškozenému JSONu.

V takovém případě je potřeba být opatrný a vyhledávat také alternativní kořeny (např. více uzlů s parent: null nebo žádný).

🧠 Shrnutí:

Uzly bez parent jsou:

Kontext	Význam
`parent == null`	Kořen (root) stromu zpráv
`"id": "client-created-root"`	Umělý kořen přidaný klientem nebo systémem
`parent` chybí nebo není `None`	Možná chyba v datech nebo nestandardní formát

Chceš-li přesněji zjistit, co je v konkrétním exportu root, doporučuji vypsat všechny uzly s parent == None a zkontrolovat, kolik jich je a co obsahují. Mohu ti dát k tomu jednoduchou funkci, pokud chceš.

V JSON datech ChatGPT (nebo i jiných chatových exportech) je klíč mapping zásadní strukturou, která popisuje stromovou strukturu celého rozhovoru. Není to prostý seznam zpráv v pořadí, ale spíš strom navazujících zpráv, kde každá má unikátní id a odkazy na parent a children.

🌳 Co je `mapping`?

mapping je slovník (dict), kde:

klíčem je id uzlu (např. "13f65eae-...")
hodnotou je datová struktura s:
- id (znovu)
- message (obsah zprávy, může být null)
- parent – ID rodičovského uzlu
- children – seznam ID potomků

🔍 Co to znamená?

Tohle umožňuje:

Získat libovolný uzel zprávy podle jeho ID.
Rekonstruovat celý tok konverzace z uzlů (např. najít hlavní větev, alternativní větve atd.).
Rychle zjistit, kdo co řekl (message.author.role).
Navigovat zprávy např. od client-created-root až po poslední odpověď.

🧠 Příklad ze tvých dat:

"mapping": {
  "client-created-root": {
    "id": "client-created-root",
    "message": null,
    "parent": null,
    "children": ["13f65eae-..."]
  },
  "13f65eae-...": {
    "id": "13f65eae-...",
    "message": {
      "author": {"role": "system"},
      ...
    },
    "parent": "client-created-root",
    "children": ["61b6910f-..."]
  },
  "61b6910f-...": {
    "id": "61b6910f-...",
    "message": {
      "author": {"role": "user"},
      ...
    },
    "parent": "13f65eae-...",
    "children": [...]
  }
}

Z toho vyplývá:

Konverzace začíná „virtuálním“ kořenem client-created-root
První reálná zpráva je 13f65eae-... (např. systémové uvítání)
Uživatel odpovídá ve zprávě 61b6910f-...

🔄 Proč se to tak dělá?

Flexibilita: umožňuje větvení konverzace (např. pokud si vybereš jinou cestu nebo prompt).
Snadné spojení zpráv přes ID.
Zachování stromové hierarchie, ne jen lineárního seznamu.

🧰 Kódově:

Chceš-li iterovat všechny zprávy:

for node_id, node in mapping.items():
    msg = node.get("message")
    if msg and msg.get("author"):
        print(f"{node_id}: {msg['author']['role']} – {msg['content']}")

Aby ses dostal k reálným zprávám (user/assistant), musíš filtrovat:

message != null
message.content.parts != [""]

Chceš-li, můžu ti upravit funkci, která to celé přehledně vytáhne a uloží každou zprávu podle pořadí (nebo podle větví).

* * *

V JSON poli jsonData jsou na nejvyšší úrovni “sezení” – každé položce v tom seznamu odpovídá jedno celé chat-session. Tyto položky mají nejčastěji klíče:

title – lidsky čitelný název sezení (např. „Analýza TJV…“)
create_time / update_time – UNIX čas nebo ISO-string, kdy bylo sezení založeno a naposledy aktualizováno
mapping – slovník, který obsahuje všechny uzly (root, systémové zprávy, uživatelské vstupy, odpovědi), každý uzel se odkazuje na svůj parent a na pole children

Podle tebe tedy:

Položky v jsonData → to jsou jednotlivá sezení/chaty.
Uvnitř každé položky (sezení) najdeš právě ten klíč mapping, který ukrývá všechny zprávy a jejich vztahy.

Struktura jedné položky v `jsonData`

{
  "title": "Název sezení…",
  "create_time": 1748653404.439806,
  "update_time": 1750666511.338081,
  "mapping": {
    "client-created-root": {
      "id": "client-created-root",
      "message": null,
      "parent": null,
      "children": ["13f65eae-…"]
    },
    "13f65eae-…": {
      "id": "13f65eae-…",
      "message": { … },
      "parent": "client-created-root",
      "children": ["61b6910f-…"]
    },
    "61b6910f-…": {
      "id": "61b6910f-…",
      "message": { … },
      "parent": "13f65eae-…",
      "children": [ … ]
    },
    // …
  }
}

mapping je slovník všech uzlů.
Uzel s id: "client-created-root" je virtuální počátek (nemá message, ale má children).
Každý další uzel obsahuje message, které má:
- author.role (system / user / assistant)
- create_time (timestamp)
- content: objekt { content_type, parts }
  - parts je pole řetězců nebo dalších objektů – tady jsou skutečné texty zpráv.

Co si z toho odnést:

Sezení (session) ↔ jedna položka v poli jsonData
Zprávy ↔ jednotlivé uzly ve mapping (kde message != null)
parts uvnitř message.content jsou vlastní texty promptů/odpovědí

Jak na to prakticky:

Projdi pole jsonData – to jsou všechna sezení.
Pro každé sezení si vytáhni title, create_time atd.
Vnořený slovník mapping projdi dvojicí (id, node):
- pokud node["message"] není null, je to skutečná zpráva, vyzvedneš message.author.role a message.content.parts.

Např. v Pythonu:

for session in jsonData:
    title = session["title"]
    for node_id, node in session["mapping"].items():
        msg = node.get("message")
        if msg and msg.get("content"):
            author = msg["author"]["role"]
            text = msg["content"]["parts"][0]  # první část
            print(f"Sezení: {title} | Uzlu {node_id} | Autor: {author} | Text začíná: {text[:30]!r}")

Takhle dostaneš řádek po řádku všechny skutečné zprávy (user/assistant/system) uvnitř každého chat-sezení.

* * *

Ve vašem výpisu už nevidím skutečný text zprávy rozdělený do několika jazykově smíšených fragmentů, ale hromadný seznam objektů citací, který je součástí metadat. Podívejme se, jak to celé sedí:

Obsah zprávy (text uživatele nebo asistenta) je vždy v poli
```
message.content.parts
```
a to je pouze seznam řetězců (stringů), například
```
"parts": [
  "Toto je celý text jedné odpovědi..."
]
```
nebo u multimédií seznam „asset“ objektů.

Separátně od parts bývají v message.metadata různé další pole, například

"citations": [ {...}, {...}, … ]

a v nich najdete objekty tvaru

{
  "start_ix": 423,
  "end_ix": 435,
  "citation_format_type": "tether_v4",
  "metadata": {
    "type": "webpage",
    "title": "Mapování psychologických tendencí…",
    "url": "https://…",
    "text": "Uživatel TJV ve svých příspěvcích...",
    …
  }
}

Tyto objekty nejsou částí pole parts, ale (message.metadata.citations) – takže nejsou přímo součástí pořadí textu, jen k němu dodatečně odkazují (pomocí start_ix/end_ix) na úseky textu.

Všechny zprávy i citace jsou zabaleny ve stromu mapping. Ten vám říká, která message (uzel) je rodič, které uzly jsou děti atd.

Shrnutí struktury jedné zprávy

"node_id": {
  "id": "…",
  "message": {
    "id": "…",
    "author": { "role": "user" },
    "create_time": 1748…,
    "content": {
      "content_type": "text",
      "parts": [
        "Toto je normální text zprávy; tady je celý řetězec."
      ]
    },
    "status": "finished_successfully",
    "metadata": {
      // další meta, včetně:
      "citations": [
        {
          "start_ix": 423,
          "end_ix": 435,
          "citation_format_type": "tether_v4",
          "metadata": { "type": "webpage", "title": "…", "url": "…", "text": "…" }
        },
        …
      ]
    }
  },
  "parent": "…",
  "children": [ … ]
}

parts obsahuje čistě text (nebo assety).
metadata.citations obsahuje objekty, které popisují, jaké citace nebo odkazy se v tom textu vyskytují (ale nejsou to přímé fragmenty parts).
Když chcete vypsat reálné vzkazy, projděte vždy mapping → node["message"]["content"]["parts"] a ignorujte metadata.citations, pokud se vám nechce ty citace detailně zpracovávat.

Takže ten kus, který jste ukázal:

{"start_ix": 423, "end_ix": 435, "citation_format_type": "tether_v4", "metadata": { … }},
{"start_ix": 5026, …}

je právě první a druhý objekt ve seznamu citací message.metadata.citations, nikoli pokračování řetězce zprávy. Každý takový objekt má:

start_ix/end_ix – pozice v původním textu, kam se citace vztahuje
citation_format_type – formát (např. tether_v4)
metadata – podrobné údaje o dané citaci (URL, titul článku, výňatek textu…)

Doporučení pro parsování

Pro čistý text concatenujte všechny položky parts.
Pokud vás citace zajímají, přečtěte si message.metadata.citations jako samostatné pole.
Nemíchejte objekty z citations s parts — jsou to dvě různé vrstvy informací.

* * *

V exportovaném JSONu je každá položka v poli jsonData celé jedno „sezení“ (chat). Uvnitř každé položky najdeš:

Metainformace sezení
- title – název/chunk celé session
- create_time / update_time – kdy bylo sezení vytvořeno a naposledy změněno
mapping – slovník všech uzlů (node), kde klíčem je id uzlu a hodnotou objekt:
```
"mapping": {
  "<node-id>": {
    "id": "<node-id>",
    "message": { … }  // nebo null pro kořen
    "parent": "<parent-node-id>"  // nebo null
    "children": ["<child-id-1>", …]
  },
  …
}
```
- Uzel s message: null (většinou "client-created-root") je virtuální kořen.
- Ostatní uzly mají v message skutečnou zprávu.

Struktura jedné zprávy (message)

"message": {
  "id": "...",
  "author": { "role": "user" | "assistant" | "system", … },
  "create_time": <float nebo null>,
  "content": {
    "content_type": "text" | "...",
    "parts": [
      "<celý text té jedné zprávy jako jeden řetězec>"
    ]
    // u jiných typů obsahu tu mohou být asset ukazatele místo běžného textu
  },
  "status": "...",
  "metadata": {
    "citations": [ { "start_ix":…, "end_ix":…, "metadata": { "url":…, "text":… } }, … ],
    // další meta jako request_id, parent_id atd.
  },
  "recipient": "...",
  "channel": "..."
}

content.parts: ZÁKLADNÍ TEXT zprávy – list řetězců, typicky jednprvkový (parts[0] je celý text).
metadata.citations: Samostatné bloky s informacemi o citacích v textu (např. zdroj URL, vypíchnutý text), ale nejsou částí parts.

Jak na to:

Sezení (chat) = jedna položka v jsonData.
Uzel = jeden záznam ve mapping.
- Pokud message ≠ null → je to opravdová zpráva.
- message.content.parts → ZPRÁVA.
- message.metadata.citations → DODATEČNÉ INFO o tom, co v textu citujete (nejsou to další části textu).

Příklad průchodu:

for session in jsonData:
    title = session["title"]
    print("=== Sezení:", title)
    for node_id, node in session["mapping"].items():
        msg = node["message"]
        if msg:
            author = msg["author"]["role"]
            text   = msg["content"]["parts"][0]
            print(f"- {author}: {text[:30]!r}…")
            # pokud chcete i citace:
            for c in msg["metadata"].get("citations", []):
                print("    * citace:", c["metadata"]["text"][:30], "…")

Takhle jasně oddělíte:

Normální text (parts)
Citace (metadata.citations)

a získáte kompletní obraz struktury i obsahu.

"mapping": {
"<node-id>": {
    "id": "<node-id>",
    "message": { … } // nebo null pro kořen
    "parent": "<parent-node-id>" // nebo null
    "children": ["<child-id-1>", …]
},
…
}

Zcela klíčové pro orientaci ve stromu mapping jsou tyto identifikátory:

id (uzlu / node-id)
- Unikátní řetězec (většinou UUID), který označuje právě tento uzel ve slovníku mapping.
- Používá se jako klíč i v node["id"].
parent (ve slovníku mapping)
- Hodnota je id nadřazeného uzlu.
- Každý uzel (kromě „root“) má jednoho parent, tedy uzel, ze kterého tato zpráva/podstrom logicky vychází.
- Uzel s parent: null (většinou "client-created-root") je počáteční „kořen“ sezení.
children
- Pole ["id1", "id2", …] – seznam id všech potomků (uzly, které navazují na daný uzel).
- V jednoduchém lineárním chatu bude každé pole children obsahovat právě jeden další uzel, u vícevětvených scénářů jich může být víc.
message.id
- Stejné jako uzlové id, ale uvnitř objektu message.
- Slouží k unitárnímu mapování mezi uzlem a jeho message.
metadata.parent_id (uvnitř message.metadata)
- Duplicitně ukládá parent i přímo v metadatech té zprávy.
- Může se hodit pro rychlé filtrování přímo na úrovni message, aniž bys musel prolézat mapping.
metadata.request_id
- Identifikátor konkrétního API požadavku / uživatelského promptu, ze kterého tah vznikl.
- Pokud jde o uživatelský vstup, request_id jej spojuje s interním zpracováním.
async_task_id / async_task_title
- Pokud is_async_task_result_message: true, máte tu ještě async_task_id (interní značka dlouhé operace) a human-readable async_task_title.
mapping vs. jsonData
- jsonData je pole sezení (chat sessions). Každý prvek pole je jedno celé sezení/chat (má svůj title, create_time apod.).
- Uvnitř každé session se zcela odděleně nachází mapping, tedy strukturální strom všech uzlů ve vlastním rozhovoru.

Jak je to navázané:

Top-level:

[
  {  // session #1
    "title": "...",
    "mapping": { ... }
  },
  {  // session #2
    ...
  }
]

V každé session:
- mapping["node-id"] → uzel, který má:
  - id (shodné s klíčem),
  - parent (id nadřazeného),
  - children (pole id potomků),
  - message (objekt).
V objektu message najdeš:
- message.id (jaký uzel to je),
- message.metadata.parent_id (pro rychlé rozpoznání rodiče),
- message.metadata.request_id (který uživatelský dotaz to vyvolal),
- někdy i async_task_id a další příznaky režie.

Zjednodušené schéma

jsonData: [
  session₁ {
    mapping: {
      node₁ {
        id: node₁
        parent: null
        children: [node₂]
        message: null  ← virtuální root
      }
      node₂ {
        id: node₂
        parent: node₁
        children: [node₃]
        message: {
          id: node₂
          author: { role: user }
          metadata: {
            parent_id: node₁
            request_id: abc-123
            is_async_task_result_message: false
          }
        }
      }
      node₃ {
        id: node₃
        parent: node₂
        children: []
        message: {
          …
          metadata: {
            parent_id: node₂
            request_id: abc-123
            async_task_id: long-job-456
            async_task_title: "…"
          }
        }
      }
    }
  },
  session₂ { … }
]

parent/parent_id udávají, „ze kterého kroku/vstupu“ daná zpráva vzešla.
children: na co navazuje dál.
request_id: váže to k tomu, co jsi skutečně poslal „ven“ jako svůj prompt.
async_task_*: značí, že odpověď vznikla vícefázově (nejen bezprostředně po promptu).

* * *

Ta pole start_ix a end_ix udávají přesné pozice (offsety) v textovém řetězci, kde v dané zprávě citace začíná a končí. V praxi to znamená:

Odkazují na znaky v té samé proměnné msg["content"]["parts"][0] nebo v msg["content"]["parts"] po sloučení.
Jsou to 0-based indexy znaků (v JavaScriptu se to obvykle měří jako UTF-16 code units, v Pythonu jako Unicode code points).

Co to znamená pro převod `\uXXXX` → skutečné diakritické znaky

Pokud JSON načteš a necháš Python či JavaScript automaticky dekódovat ty unicode escape sekvence (\u00fd → ý apod.), pak parts[0] uloží v paměti skutečné znaky.

Potom start_ix a end_ix odpovídají právě těmto dekódovaným znakům.

text = msg["content"]["parts"][0]
# text už obsahuje např. 'TJV má velmi nízkou...'
citace = text[start_ix:end_ix]

Nezmění se ti tedy offsety, pokud je dekóduješ před použitím těch indexů.

Kdy nastává problém?

Pokud bys nejprve počítal znaky nad původním JSON řetězcem se \uXXXX (tj. escape syntaxí), a pak nahradil \u00fd znakem ý, pak by se ti indexy posouvaly (protože \u00fd je 6 znaků, ale ý je jen 1 znak).
Správný postup je:
1. Načíst JSON a nechat ho plně dekódovat (json.loads v Pythonu, nebo JSON.parse v JS).
2. Teprve na dekódovaném text = parts[0] pak aplikovat start_ix:end_ix.

To zajistí, že offsety sedí na finální podobu řetězce s diakritikou a emoji. Pokud bys ale nejprve dekódovaný text znovu kódoval zpátky do \uXXXX, nebo manipuloval s řetězcem jiným způsobem (vkládal/odstraňoval znaky), tak bys ty indexy samozřejmě rozházel.

Závěr:

start_ix/end_ix jsou offsety v již dekódovaném textu zprávy.
Dekódování \uXXXX→UTF-8 (= skutečné diakritické znaky) proto nezmění jejich význam, pokud proběhne před jejich aplikací.
Pokud ale unicode escapes převádíš početně nevhodným krokem (např. ve zdrojovém JSONu), pak ano, indexy by neseděly. Proto:
1. zavolej data = json.loads(raw)
2. text = data[…]["content"]["parts"][0]
3. substring = text[start_ix:end_ix]
  a budeš mít přesně tu část zprávy, kterou citace popisuje.

* * *

V metadata zpráv se kromě textových částí (content.parts) nachází ještě pole citations (případně citations + další typy poznámek) s těmito nejčastějšími formáty:

1. `"type": "webpage"`

Objekt popisuje základní citaci zdroje – má:

start_ix / end_ix
Pozice v dekódovaném textu (parts[0]) od – do (UTF-8 znaky), kde se citace nachází.
metadata podklíč s těmito poli:
- type: "webpage"
- title – titul stránky
- url – odkaz
- text – vypíchnutý úsek původního textu (short snippet)
- cited_message_id / cited_message_idx – na kterou předchozí zprávu se citace odkazuje
- evidence_text – další poznámka (často prázdné)

Struktura:

{
  "start_ix": 423,
  "end_ix": 435,
  "citation_format_type": "tether_v4",
  "metadata": {
    "type": "webpage",
    "title": "Mapování psychologických tendencí…",
    "url": "https://…",
    "text": "Uživatel TJV ve svých příspěvcích…",
    "cited_message_id": "cc5d078c-…",
    "evidence_text": ""
  }
}

2. `"type": "webpage_extended"`

Rozšířená citace, přidává další kontext a ověřené údaje:

matched_text
Přesná sekvence z originálního textu, kterou citace popisuje (např. “[28]L49-L52”).
snippet
Kratší úryvek z cílové webové stránky (nemusí být totožné s metadata.text).
attribution
Zdroj domény (např. zpovednica.blogspot.com).
icon_type
Ikonka zdroje (většinou null).
pub_date
Datum publikace zdroje (často null).
alt
Alternativní popisek (většinou null).

Struktura:

{
  "matched_text": "“[28]L49-L52”",
  "start_idx": 3505,
  "end_idx": 3517,
  "type": "webpage_extended",
  "title": "Mapování psychologických tendencí…",
  "url": "https://…",
  "pub_date": null,
  "snippet": "sarkasticky, její tón je převážně kritický…",
  "attribution": "zpovednica.blogspot.com",
  "icon_type": null
}

3. `is_async_task_result_message`

Když vidíš v message.metadata klíč

"is_async_task_result_message": true,
"async_task_id": "...",
"async_task_title": "Psychologická a behaviorální analýza…"

znamená to, že tato zpráva je výsledkem asynchronní úlohy (např. delšího API volání / batchového procesu).

async_task_id – interní ID úlohy
async_task_title – popisek, co se zpracovávalo

Jak to celé použít

Rozdělení obsahu
- Vypíšeš text z message.content.parts[0].
- Citace vkládáš pomocí metadata.citations (pro základní linky) a/nebo metadata.citations obsahujících type: "webpage_extended".
Správné offsety
- Vždy pracuj na dekódovaném textu (json.loads), pak start_ix:end_ix ukazují přímo na české znaky.
Asynchronní zprávy
- Pokud is_async_task_result_message je true, můžeš je vyfiltrovat nebo označit jako odpovědi generované dávkovou úlohou – mají k sobě vlastní async_task_title.

Tím máš kompletní přehled, jak v datech najít samotný text, veškeré citace a jak rozpoznat, že zpráva vznikla v rámci asynchronní operace.

* * *

V tomhle úseku jsi narazil na několik nových polí a formátů, které obohacují chování a metadata jednotlivých uzlů – pojďme si je rychle projít:

… "content": {
     "content_type": "text",
     "parts": ["… ;\n</html>"]
   },
   "status": "finished_successfully",
   "end_turn": true,
   "weight": 1.0,
   "metadata": {
     "citations": [],              
     "content_references": [],     ← nově vidíš tohle pole
     "message_type": null,
     "model_slug": "o4-mini",
     "default_model_slug": "auto",
     "parent_id": "7d32f62e-…",
     "request_id": "94829d82bd8f8033-MXP",
     "timestamp_": "absolute",
     "is_async_task_result_message": true,  ← a i tohle
     "b1de6e2_rm": true,
     "async_task_id": "deepresch_683a…",
     "async_task_title": "Psychologická a behaviorální analýza…"
   },
   "recipient": "all",
   "channel": "final"
…

1. `content_references`

– Prázdné pole tady, ale obecně by mohlo obsahovat odkazy na externí entity, obrázky, nebo další assety, které se v textu objevují. Pokud bys měl např. vestavěné grafy, videa apod., sem by se zapsal jejich popis/odkaz.

2. `status`, `end_turn`, `weight`

– status: stav vykonání (např. "finished_successfully" znamená, že celý backend proces doběhl ok).
– end_turn: zda tah končí (pokud true, uživatel má možnost vložit nový vstup).
– weight: interní váha nebo priorita v stromu — obvykle všechny outputy mají 1.0.

3. `model_slug` / `default_model_slug`

– Označují, který model odpověď generoval ("o4-mini"). Pokud se měnil model, default_model_slug to může zaznamenat.

4. `timestamp_`

– Zde "absolute" znamená, že create_time v tomto message je absolutní Unix timestamp (nikoli relativní).

5. Asynchronní tasky:

is_async_task_result_message: true říká, že tah vznikl jako výsledek dlouhé asynchronní operace (např. batchové zpracování, složitější analýza).
async_task_id / async_task_title ukládají interní ID a popisek té úlohy („Psychologická a behaviorální analýza TJV…“).
A b1de6e2_rm je jen interní flag, že se jedná o rebase_developer_message nebo podobné značení uvnitř systému.

6. `channel`

– Hodnota "final" značí, že tohle je konečné zpracování odpovědi asistenta.
– Kromě něj můžou být i jiné kanály (např. "analysis", "thoughts", apod.), ale konečný výstup vždy jde na "final".

Celkově to znamená, že:

Nejsou to už jen tvoje požadavky a odpovědi, ale v datech vidíš úplnou historii celého procesu generování:
1. request (uživatel)
2. system mezikroky (thoughts, reasoning_recap)
3. asynchronní výpočty (dlouhé úlohy)
4. finální output (channel: "final")
Metadata ti tím dávají detailní auditní stopu:
- Který model to vypočítal,
- zda to byla asynchronní taska,
- jestli to ukončilo turn,
- jaké externí assety by se mohly objevit (content_references).

To ti umožňuje přesně rekonstruovat, jak a odkud každá část odpovědi vznikla.

pondělí 30. června 2025

Výsledek

📌 Co se opravdu děje ve dvou případech:

❌ Špatná verze:

✅ Správná verze:

🔎 Shrnutí:

sobota 28. června 2025

pondělí 23. června 2025

🔍 append() vs extend():

📘 Co přesně děláš ve funkci?

❌ Pokud bys použil:

✅ Ale pokud použiješ:

🔧 Shrnutí:

✅ 1. Kořen (root) celého sezení

⚠️ 2. Starší exporty nebo upravené exporty

⚠️ 3. Chybná nebo neúplná data

🧠 Shrnutí:

🌳 Co je mapping?

🔍 Co to znamená?

🧠 Příklad ze tvých dat:

🔄 Proč se to tak dělá?

🧰 Kódově:

Struktura jedné položky v jsonData

Co si z toho odnést:

Jak na to prakticky:

Shrnutí struktury jedné zprávy

Doporučení pro parsování

Jak na to:

Příklad průchodu:

Jak je to navázané:

Zjednodušené schéma

Co to znamená pro převod \uXXXX → skutečné diakritické znaky

Kdy nastává problém?

1. "type": "webpage"

2. "type": "webpage_extended"

3. is_async_task_result_message

Jak to celé použít

1. content_references

2. status, end_turn, weight

3. model_slug / default_model_slug

4. timestamp_

5. Asynchronní tasky:

6. channel

Celkově to znamená, že:

Štítky

🔍 `append()` vs `extend()`:

🌳 Co je `mapping`?

Struktura jedné položky v `jsonData`

Co to znamená pro převod `\uXXXX` → skutečné diakritické znaky

1. `"type": "webpage"`

2. `"type": "webpage_extended"`

3. `is_async_task_result_message`

1. `content_references`

2. `status`, `end_turn`, `weight`

3. `model_slug` / `default_model_slug`

4. `timestamp_`

6. `channel`