fix(stt): désactiver le thinking de Qwen3 (/no_think) — corrige content vide / 502 (#13)

* feat(stt): mémoire long-terme sémantique via Qdrant (5b)

Serveur : longterm.py — collection Qdrant stt-memory (embeddings Qwen3 gpu-01, dim auto,
Cosine), recall top-k injecté au prompt, remember des tours user. Tout dégrade proprement
si Qdrant/embeddings injoignables (la mémoire court-terme tient). Env STT_MEMORY_LONGTERM,
STT_QDRANT_URL, STT_EMBED_URL, STT_MEMORY_TOPK.

Testé en process : dégradation OK (Qdrant down → mem=0, pas de crash, court-terme tient).
Qdrant réparé le 17/06 (5c). Recherche sémantique réelle à valider sur cluster.

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* feat(stt): endpoint /v1/memory/health + upsert Qdrant synchrone

- /v1/memory/health sonde activement embeddings + Qdrant + collection et
  expose les erreurs (recall/remember dégradent en silence → indébogables).
  Permet de diagnostiquer la mémoire long-terme sans kubectl exec.
- remember() : upsert avec ?wait=true → le souvenir est immédiatement
  cherchable (sans wait, Qdrant met l'écriture en file → un recall
  cross-session immédiat pouvait le rater).

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* docs(stt): 5b mémoire long-terme validée en prod + backlog nomic-embed-text

- Rappel cross-session confirmé (« Felix » retrouvé dans une nouvelle session),
  points_count vérifié via /v1/memory/health.
- Note du fix upsert ?wait=true et de l'endpoint de diagnostic.
- Roadmap : 5d (nomic-embed-text dim 768) en backlog qualité ; états haut/bas
  du doc mis à jour (déployé + validé sur cible).

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* 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.

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* fix(stt): désactiver le mode thinking de Qwen3 (/no_think) — content vide / 502

Qwen3 est un modèle « thinking » : il dépensait tout le budget max_tokens en
reasoning_content → content vide, ou partait en raisonnement long → timeout (502
"upstream LiteLLM : " avec message vide). Diagnostic : appel direct LiteLLM en
0.87s mais content="" et tout dans reasoning_content.

- brain.py : ajoute le token de contrôle `/no_think` au system prompt
  (configurable STT_DISABLE_THINKING, défaut true ; inoffensif pour non-Qwen).
- brain.py : filet de sécurité — si content vide, récupère reasoning_content
  au lieu de renvoyer "".

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Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>

stt/server/stt_server/brain.py

@@ -19,6 +19,12 @@ async def ask(
     memories: list[str] | None = None,
 ) -> str:
     system = settings.system_prompt
+    if settings.disable_thinking:
+        # Qwen3 est un modèle « thinking » : sans ça il dépense tout le budget max_tokens
+        # en raisonnement (`reasoning_content`) → `content` vide, ou part en réflexion longue
+        # → timeout (502). Le token de contrôle `/no_think` désactive le mode raisonnement.
+        # Inoffensif pour les modèles non-Qwen (simple texte ignoré).
+        system += "\n/no_think"
     if memories:
         souvenirs = "\n".join(f"- {m}" for m in memories)
         system += (
@@ -39,4 +45,10 @@ async def ask(
     async with httpx.AsyncClient(timeout=settings.request_timeout) as client:
         r = await client.post(settings.litellm_url, json=payload, headers=headers)
         r.raise_for_status()
-        return r.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()
+        msg = r.json()["choices"][0]["message"]
+        # Filet de sécurité : si un modèle « thinking » renvoie un content vide (tout parti
+        # en reasoning_content), on récupère le raisonnement plutôt que de renvoyer "".
+        content = (msg.get("content") or "").strip()
+        if not content:
+            content = (msg.get("reasoning_content") or "").strip()
+        return content