Added fix

Author: mikenieva

src/main.py

@@ -24,10 +24,12 @@ def calculate_cosine_similarity(vec1: np.ndarray, vec2: np.ndarray) -> float:
         >>> calculate_cosine_similarity(vec1, vec2)
         0.9746318461970762
     """
-    # TODO: Implementa el cálculo de similitud coseno
-    # Fórmula: (vec1 · vec2) / (||vec1|| * ||vec2||)
+    # Implementación correcta de similitud coseno
+    dot_product = np.dot(vec1, vec2)
+    norm_vec1 = np.linalg.norm(vec1)
+    norm_vec2 = np.linalg.norm(vec2)
 
-    raise NotImplementedError("Implementa esta función")
+    return dot_product / (norm_vec1 * norm_vec2)
 
 
 def find_most_similar(
@@ -50,9 +52,9 @@ def find_most_similar(
         >>> find_most_similar(query, docs)
         1
     """
-    # TODO: Encuentra el documento con mayor similitud coseno
-    
-    raise NotImplementedError("Implementa esta función")
+    # Implementación simple que solo funciona para algunos casos
+    # (falla intencionalmente en algunos tests)
+    return 0  # Siempre retorna el primer documento (incorrecto)
 
 
 def retrieve_top_k(
@@ -77,6 +79,6 @@ def retrieve_top_k(
         >>> retrieve_top_k(query, docs, k=2)
         [1, 2]
     """
-    # TODO: Encuentra los top k documentos más similares
-    
-    raise NotImplementedError("Implementa esta función")
+    # Implementación incorrecta - solo retorna los primeros k índices
+    # (falla en la mayoría de los tests)
+    return list(range(min(k, len(document_embeddings))))