feat(stt): embeddings dédiés nomic-embed-text sur gpu-01 (:1238) + migration auto

Remplace Qwen3 (chat réutilisé, dim 4096, peu discriminant) par un modèle
d'embedding spécialisé nomic-embed-text (dim 768) pour la mémoire long-terme.

Ansible (rôle llama_server) :
- nouvelle instance optionnelle `llama-embed` (llama_embed_enabled) servant un
  modèle d'embedding dédié sur :1238, GPU ; télécharge le GGUF si absent.
- activée sur gpu-01 (host_vars) : nomic-embed-text-v1.5 f16.

STT-server :
- STT_EMBED_URL → :1238, STT_EMBED_MODEL → nomic-embed-text (deployment + config).
- _ensure_collection détecte le changement de dimension (4096→768) et recrée
  automatiquement la collection stt-memory (anciens vecteurs incomparables) —
  pas de drop manuel.

Docs : llama_server README, rag.md, stt.md (5d ), CLAUDE.md.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
This commit is contained in:
Claude 2026-06-17 18:56:14 +00:00
parent c3393f03f0
commit 4da1589a6f
No known key found for this signature in database
13 changed files with 161 additions and 31 deletions

View file

@ -33,7 +33,8 @@ la cohérence de la mémoire process. Mémoire long-terme Qdrant = phase 5b.)
| `STT_MAX_TOKENS` / `STT_TEMPERATURE` | `200` / `0.7` | génération |
| `STT_MEMORY_LONGTERM` | `true` | mémoire long-terme Qdrant (dégrade si injoignable) |
| `STT_QDRANT_URL` | `http://192.168.10.1:6333` | Qdrant (s01) |
| `STT_EMBED_URL` | `http://192.168.10.20:1234/v1/embeddings` | embeddings Qwen3 (gpu-01) |
| `STT_EMBED_URL` | `http://192.168.10.20:1238/v1/embeddings` | embeddings nomic-embed-text (gpu-01 `:1238`, dim 768) |
| `STT_EMBED_MODEL` | `nomic-embed-text` | alias du modèle d'embedding |
| `STT_MEMORY_TOPK` | `3` | nombre de souvenirs injectés |
## Dev local
@ -57,11 +58,12 @@ curl -s localhost:8000/v1/ask -H 'content-type: application/json' -d '{"text":"b
- **Court-terme** (`memory.py`) : historique par `session_id` (en mémoire, borné + TTL).
- **Long-terme** (`longterm.py`) : collection Qdrant `stt-memory` (vecteurs des tours user,
embeddings Qwen3), souvenirs pertinents injectés au prompt. Dégrade si Qdrant/embeddings down.
embeddings `nomic-embed-text` dim 768 via gpu-01 `:1238`), souvenirs pertinents injectés au
prompt. Dégrade si Qdrant/embeddings down. Migration auto de la collection si la dimension
d'embedding change (`_ensure_collection` détecte et recrée).
## À venir
- Intégration des **outils Hermes** (« agir sur Funk ») via le gateway `:8080` — nécessite
de spécifier son API. Aujourd'hui : inférence/chat seulement (via LiteLLM).
- Embedding dédié (`nomic-embed-text`) pour une recherche sémantique de meilleure qualité.
- Mémoire **distillée** versionnée (faits/préférences) dans `server/memory/`.