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feat(stt-server): grounding RAG — le cerveau répond depuis la doc Funk

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Sans contexte, le modèle (qwen3-8b) hallucinait sur le homelab (« stockage
décentralisé », « worker nodes »…) car il ignore tout du cluster réel. Le
cerveau interroge désormais la collection funk-docs (la doc admin/ indexée) et
injecte les passages pertinents au prompt → il répond à partir de la vraie doc.

Coût ~nul : funk-docs et stt-memory partagent le même embedder nomic (:1238,
768 dim) → le vecteur de requête calculé pour le recall mémoire est réutilisé
pour la recherche doc (une embed, deux recherches). Dégrade en silence si
Qdrant/embed down (réponse sans doc plutôt qu'échec).

Module knowledge.py (STT_DOCS_RAG, TOPK=6, MIN_SCORE=0.45). Log /v1/ask
expose docs=<n>. Serveur 0.2.1 → 0.3.0.

Validé : « c'est quoi le nom des nœuds ? » → avant « worker/master nodes »
(inventé) ; après « Kubernetes ; nœuds storage-01, compute-01, compute-02 »
(tiré de la doc).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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alkatrazz 2026-06-19 21:50:45 +02:00
parent 9feb02ed70
commit 3275885a39
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stt/server/pyproject.toml
View file

@ -1,6 +1,6 @@
[project]
name = "stt-server"
version = "0.2.1"
version = "0.3.0"
description = "STT-server — orchestrateur AI du homelab Funk (API pour les clients STT)"
requires-python = ">=3.11"