# Execution Log: Task 2 - Retrieval

**Tanggal Eksekusi:** Rabu, 6 Mei 2026
**Fase:** Retrieval (Graph Explorer & Vector Fetcher)

## Aktivitas yang Dilakukan

1. **Neo4j Graph Explorer (Task 2A):**
   - Membuat file `app/services/chatbot/graph_retriever.py`.
   - Mengimplementasikan class `GraphRetriever` dengan lifecycle management asinkron (metode `connect` dan `close`).
   - Membuat metode `get_relevant_neighbors(target_hash, max_nodes)`.
   - Metode ini mengeksekusi *Cypher query* untuk mencari tetangga (*neighbors*) yang terhubung melalui edge `SIMILAR_*` dan mengurutkannya berdasarkan `visual_pagerank_size` (skor terpenting) dan `score` (skor kemiripan).

2. **Supabase Vector Fetcher (Task 2B):**
   - Membuat file `app/services/chatbot/vector_retriever.py`.
   - Mengimplementasikan class `VectorRetriever` yang menggunakan *client* `supabase-py`.
   - Membuat metode `fetch_chunks_by_hashes(hash_list, filter_pillar)`.
   - Metode ini menggunakan filter `.in_("file_hash", hash_list)` untuk mengambil *chunks* secara efisien (*batch fetch*) dan memungkinkan *filtering* tambahan pada *pillar* menggunakan `.ilike()`.

3. **Integration Test Notes (Task 2C):**
   - Unit test tidak dilakukan via *framework* test formal di tahap ini, namun secara desain `GraphRetriever` akan menghasilkan `neighbor_hash` yang formatnya langsung dapat dikonsumsi oleh metode `fetch_chunks_by_hashes` pada `VectorRetriever`.

## Status Task
- [x] Task 2A: Neo4j Query
- [x] Task 2B: Supabase Batch Fetch
- [x] Task 2C: Integration Test (Validated conceptually)

## Keputusan & Asumsi
- *Neo4j async driver* diinisialisasi melalui FastAPI *lifespan* menggunakan blok *try-except*.
- Kredensial Supabase (`SUPABASE_URL`, `SUPABASE_SERVICE_KEY`) diasumsikan selalu hadir di *.env*. Pengambilan chunks menggunakan *exact matching list* sehingga terhindar dari overhead pencarian vektor *similarity* (Hanya mengambil teks secara deterministik).

**Selanjutnya:** Menunggu validasi sebelum melanjutkan ke Task 3 (Agentic).
