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synced 2026-07-10 19:14:41 +02:00
feat(stt-server): contextes présélectionnables + sources live + contexte assemblé (visualiseur) (#38)
Asa n'est plus bloqué sur le seul contexte « doc cluster grounding-strict ». Le client choisit un contexte par requête ; le serveur change le system prompt ET injecte les données live du domaine, puis renvoie le contexte assemblé pour le visualiseur du HUD. - contexts.py : profils funk / ghostfolio / grafana / alerting / cluster (system prompt + sources) + assemble() (prompt final + structure de visualisation). - sources.py : fetchers live best-effort (Ghostfolio auth+details, Alertmanager alerts hors Watchdog, Prometheus cluster/metrics), env-config, dégradation propre. - brain.py : ask() reçoit le system prompt déjà assemblé (assemblage remonté). - app.py : /v1/ask accepte `context`, renvoie context_id + le contexte assemblé ; nouveau GET /v1/contexts ; RAG doc conditionné au profil. - config.py : URLs sources + STT_GHOSTFOLIO_TOKEN + STT_DEFAULT_CONTEXT. - deployment : env in-cluster (Prometheus/Alertmanager monitoring, Ghostfolio ai), jeton via secret optionnel stt-server-secrets/ghostfolio-token. - bump 0.3.1 → 0.4.0. Validé en local : assemblage (blocs+RAG+mémoire), parsing des sources (mock), endpoints /v1/contexts et /v1/ask (LLM mocké) — context_id, visualiseur, fallback contexte inconnu → funk. Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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133
stt/server/stt_server/contexts.py
Normal file
133
stt/server/stt_server/contexts.py
Normal file
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@ -0,0 +1,133 @@
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"""Contextes présélectionnables d'Asa — profils de domaine + assemblage du prompt.
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Chaque profil définit un system prompt et les **sources live** à injecter dans le
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contexte (Ghostfolio, Prometheus, Alertmanager, doc Funk). Le client choisit un
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contexte par requête (`context` dans /v1/ask) ; le serveur assemble le prompt et
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renvoie le contexte assemblé pour le **visualiseur** du HUD.
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Ajouter un contexte = une entrée dans CONTEXTS (id, label, icône, prompt, sources).
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"""
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from __future__ import annotations
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from dataclasses import dataclass
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from stt_server.config import settings
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# Préambule commun (ton, langue, concision) — chaque prompt de contexte le complète.
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_BASE = (
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"Tu es Hermes, l'assistant vocal du homelab Funk. Réponds toujours en français, "
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"de façon concise (2-3 phrases maximum), sans markdown ni listes."
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)
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@dataclass(frozen=True)
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class Context:
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id: str
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label: str
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icon: str
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description: str
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system_prompt: str
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sources: tuple[str, ...] = () # "docs","ghostfolio","alerts","cluster","metrics"
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# Le contexte « funk » garde le prompt grounding-strict historique (env override possible).
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CONTEXTS: dict[str, Context] = {
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"funk": Context(
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id="funk", label="Funk · cluster", icon="🛠️",
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description="Questions sur le homelab depuis la documentation.",
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system_prompt=settings.system_prompt,
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sources=("docs",),
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),
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"ghostfolio": Context(
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id="ghostfolio", label="Ghostfolio", icon="💰",
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description="Ton portefeuille et tes investissements.",
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system_prompt=_BASE + " Tu aides sur le portefeuille d'investissement de "
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"l'utilisateur. Appuie-toi sur les données Ghostfolio fournies ci-dessous ; "
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"donne des montants précis quand ils y figurent. Si une donnée n'est pas "
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"fournie, dis-le simplement.",
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sources=("ghostfolio",),
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),
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"grafana": Context(
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id="grafana", label="Grafana · métriques", icon="📊",
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description="Métriques et observabilité du homelab.",
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system_prompt=_BASE + " Tu réponds sur les métriques et l'observabilité du "
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"homelab à partir des données fournies ci-dessous (Prometheus). Reste factuel.",
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sources=("metrics",),
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),
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"alerting": Context(
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id="alerting", label="Alerting", icon="🚨",
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description="Alertes actives et leur signification.",
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system_prompt=_BASE + " Tu expliques et tries les alertes actives fournies "
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"ci-dessous : gravité, cause probable, quoi vérifier. S'il n'y a aucune "
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"alerte, rassure brièvement.",
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sources=("alerts",),
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),
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"cluster": Context(
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id="cluster", label="Gestion cluster", icon="🚢",
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description="État et gestion du cluster Kubernetes Funk (lecture seule).",
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system_prompt=_BASE + " Tu réponds sur l'état et la gestion du cluster "
|
||||
"Kubernetes Funk à partir de l'état fourni ci-dessous et de la documentation. "
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||||
"Tu fais de la LECTURE SEULE : tu n'exécutes aucune action.",
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sources=("cluster", "docs"),
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),
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}
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# Titres des blocs injectés (visualiseur + prompt)
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_SOURCE_TITLES = {
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"ghostfolio": "Portefeuille Ghostfolio (données live)",
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||||
"metrics": "Métriques Prometheus (live)",
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||||
"alerts": "Alertes actives (Alertmanager)",
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||||
"cluster": "État du cluster (live)",
|
||||
"docs": "Documentation Funk",
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}
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def get_context(context_id: str | None) -> Context:
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return CONTEXTS.get(context_id or "", CONTEXTS[settings.default_context])
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||||
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||||
def assemble(
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||||
ctx: Context,
|
||||
*,
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||||
blocks: list[tuple[str, str]],
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||||
docs: list[str],
|
||||
memories: list[str],
|
||||
) -> tuple[str, dict]:
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||||
"""Construit le system prompt final + la structure de visualisation.
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||||
`blocks` : (source_id, texte) des sources live déjà récupérées.
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||||
Renvoie (system_prompt, debug) où debug alimente le visualiseur du HUD.
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"""
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||||
system = ctx.system_prompt
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debug_blocks: list[dict] = []
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||||
for src, text in blocks:
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||||
if not text:
|
||||
continue
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||||
title = _SOURCE_TITLES.get(src, src)
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||||
system += f"\n\n=== {title} ===\n{text}"
|
||||
debug_blocks.append({"source": src, "title": title, "text": text})
|
||||
|
||||
if "docs" in ctx.sources and docs:
|
||||
extraits = "\n\n".join(docs)
|
||||
system += (
|
||||
"\n\n=== Documentation Funk (réponds À PARTIR de ces extraits ; "
|
||||
"si l'info n'y est pas, dis-le) ===\n" + extraits
|
||||
)
|
||||
if memories:
|
||||
souvenirs = "\n".join(f"- {m}" for m in memories)
|
||||
system += (
|
||||
"\n\nÉléments de mémoire long-terme (peuvent aider, ignore si hors-sujet) :\n"
|
||||
+ souvenirs
|
||||
)
|
||||
|
||||
debug = {
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||||
"id": ctx.id,
|
||||
"label": ctx.label,
|
||||
"icon": ctx.icon,
|
||||
"system_prompt": ctx.system_prompt,
|
||||
"blocks": debug_blocks,
|
||||
"docs": docs,
|
||||
"memories": memories,
|
||||
}
|
||||
return system, debug
|
||||
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