La page détail d'un service (panneau « Services » du HUD) passe en PLEINE
PAGE : le drawer prend tout l'écran, le titre devient le nom du service, et
le contenu s'organise en 2 colonnes sur grand écran (données à gauche, état
+ actions à droite).
Nouvelle section « Métriques » par service, config-driven (comme `components`) :
- `[[services.metrics]]` → {label, prom, unit, hide_if_empty} évalué par le
StatusPoller (dédup + parallèle avec les composants).
- Défauts via `config._pod_metrics(ns, pod_re)` pour les 7 services : redémarrages
+ uptime (kube-state-metrics, toujours dispo) ; mémoire + CPU (cAdvisor,
`hide_if_empty` → carte masquée si non scrappé).
- Formatage HUD par unité : duration (8 j 9 h), bytes (497 Mo), cpu (30 mcœur),
count.
Client 0.19.0. PromQL vérifié live (les 4 métriques renvoient des valeurs réelles
sur les 7 services). Rendu pleine page + formats validés via Playwright.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Les pages détail du portail HUD affichent désormais un aperçu live des données
du service, pas seulement santé + lien :
- Ghostfolio → portefeuille complet : valeur, performance globale, positions
(allocation % + P/L par ligne, coloré). Nouvel endpoint serveur
POST /v1/portfolio/details (jeton client, source unique réutilisée).
- Alertmanager → TOUTES les alertes actives du homelab (total + critiques +
liste avec sévérité), rendu côté HUD depuis `all_alerts` poussé par le
StatusPoller (auto-rafraîchi, aucun appel supplémentaire).
Mécanisme extensible (`DETAIL_PROVIDERS` : `server` = requête backend |
`alerts` = liste locale). Cartes de stats + lignes de données génériques.
Client 0.18.0. Vérifié via Playwright (rendu, tons, normalisation des %).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Deux demandes côté client :
- VOLUME : slider « Volume de la voix » (0–200 %) dans le drawer Réglages du HUD,
appliqué À CHAUD (canal settings → engine.cfg.tts_volume) et persisté
(localStorage). Gain appliqué au WAV avant lecture, commun Piper/Kokoro
(engine._apply_gain, PCM16 ×gain, clip). Config [voice].tts_volume (0.0 muet …
2.0 amplifié, défaut 1.0). 0 = muet (le tour se déroule sans son).
- FENÊTRAGE : le mode existait ([ui].window_mode app|kiosk|none) ; `stt --window`
PERSISTE désormais le choix → `stt --window app` rend le HUD fenêtré (déplaçable/
redimensionnable, type Discord) durablement, y compris pour le service systemd.
Client 0.17.0. Doc : stt.example.toml + admin/ia/stt.md. Validé : gain ×0.5 exact,
HUD sans erreur JS (slider + collectSettings + label live).
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Relevé live 2026-06-23 → mise à jour des écarts depuis le 21/06 :
- admin/ops/etat-cluster.md : SearXNG ajouté (ns ai deploy/svc/IngressRoute,
Application ArgoCD), date + note « STT devenu agentique ».
- CLAUDE.md : date d'état → 23/06 ; bullet STT réécrit (Asa agentique : contexte
asa par défaut, function calling, état live enrichi GPU, web_search, admin_action,
TTS Piper|Kokoro) ; nouveau bullet SearXNG ; apps-of-apps + apps + namespaces
incluent searxng.
- admin/ia/stt.md : corrige les mentions « agir via Hermes = à venir » (désormais
FAIT via admin_action/hermes-exec) ; bandeau daté complété (21→23/06).
(Re-ingestion RAG à faire après merge.)
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Faciliter le changement de voix (le simple --update ne bascule rien : la config
perso prime sur le défaut).
- `stt --voices` : liste les voix Piper FR (homme/femme), URLs vérifiées sur
HuggingFace rhasspy/piper-voices.
- `stt --install-voice fr_FR-tom-medium` : télécharge .onnx + .onnx.json et
SÉLECTIONNE la voix (écrit tts_engine=piper + piper_voice dans stt.toml, en
préservant les autres réglages). Puis `stt --restart`.
- doc : admin/ia/stt.md (note « pourquoi --update ne change pas la voix »).
Client 0.16.0.
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Ajoute un moteur TTS plus naturel (Kokoro, ONNX/CPU) au choix, Piper restant
le défaut et le repli.
- engine.py : synthèse enfichable (_synthesize → _synth_piper | _synth_kokoro).
Kokoro chargé une fois (préchargé au boot si sélectionné), WAV via wave stdlib
(numpy → PCM16), lecture/interruption inchangées. Repli SILENCIEUX si le modèle
ou le paquet kokoro-onnx manque (jamais de crash).
- config : [voice].tts_engine ("piper"|"kokoro") + kokoro_voice (ff_siwis, FR),
kokoro_speed, kokoro_lang.
- cli : `stt --install-kokoro` télécharge kokoro-v1.0.onnx + voices-v1.0.bin dans
~/.local/share/kokoro et imprime les étapes (pipx inject kokoro-onnx, espeak-ng).
- pyproject : extra optionnel [kokoro] ; client 0.15.0.
- doc : stt.example.toml + admin/ia/stt.md + journal.
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Ajoute docs/asa-commandes.md : liste complète, classée par capacité, des
demandes que l'on peut faire à Asa (avec exemples de phrases FR), bâtie sur
l'implémentation réelle (intents client + outils serveur + services du portail) :
réveil/veille, santé homelab (host_health/cluster_status), métriques (PromQL),
doc Funk (RAG), recherche web, actions admin (confirmation), ouvrir un service,
portefeuille, mémoire, contextes. Liée depuis README.md et docs/stt-presentation.md.
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- docs/stt-presentation.md : présentation de l'assistant vocal Asa (STT
client-serveur) — diagramme d'architecture (poste ↔ cluster ↔ LLM/outils/
données) et diagramme de séquence d'une question vocale via la boucle
d'outils, le tout en mermaid (rendu validé). + 2 captures du HUD réel
(conversation agentique, veille/réveil) dans docs/img/.
- README.md : Asa promue en section dédiée (capacités sait/cherche/agit +
capture), mention en vue d'ensemble, arbo stt/ (client/server) + docs/.
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- host_health : ajoute CPU%, disque /%, température CPU, uptime ; pour gpu-01
un bloc GPU complet (température, utilisation, VRAM%, puissance via
rocm_scraper) en plus de llama-server. Requêtes concurrentes (asyncio.gather).
- cluster_status : ajoute le nb de nœuds k8s Ready et une ligne CrashLoopBackOff
(pods en boucle de crash) — complète le filtrage des pods terminés.
- metrics_block (contexte grafana) : ajoute le résumé GPU (util/temp/VRAM).
- Toutes les PromQL validées contre le Prometheus in-cluster.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Asa peut désormais AGIR sur le homelab quand on le demande explicitement, via
un outil de la boucle agentique — mais jamais sans confirmation.
- Outil admin_action(description) (contexte asa) : le LLM PROPOSE une action,
n'exécute rien. brain.ask_with_tools gagne `confirm_tools` : un tel outil
arrête la boucle et surface sa réponse (la question de confirmation).
- _handle_agentic : stocke la proposition en pending par session ; au tour
suivant « confirme » → agent.run_action → hermes-exec (hermes -z --yolo),
« annule » → oubli. Réutilise le handshake + jeton du contexte agent.
- admin_action n'est exposé que si _actions_available() (STT_ACTIONS_ENABLED
+ jeton) ; sinon retiré des schémas envoyés au modèle.
- Factorisation du ctx_debug du visualiseur. 1 test unitaire (confirm_tools
arrête la boucle). Serveur 0.9.0 ; doc stt.md + journal.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Le pod SearXNG crashait en boucle : granian recevait --port tcp://<ip>:8080
au lieu d'un entier. Cause classique k8s : le Service « searxng » fait injecter
l'env service-link SEARXNG_PORT=tcp://<clusterIP>:8080, que l'entrypoint SearXNG
lit comme port de bind.
- enableServiceLinks:false (coupe l'injection des env service-link, inutiles ici)
- SEARXNG_PORT=8080 + SEARXNG_BIND_ADDRESS=0.0.0.0 explicites (défense en profondeur)
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Asa ne répondait qu'à partir d'un contexte figé (RAG doc ou blocs live
pré-câblés, à présélectionner) → les questions à état live (« gpu-01 tourne
bien ? ») tombaient sur « la doc ne le précise pas ». Bascule vers une boucle
de function-calling : le modèle décide quels outils appeler puis répond à
partir de leurs résultats.
- Nouveau contexte `asa` (STT_DEFAULT_CONTEXT=asa, défaut prod) + tools.py
(registre schémas OpenAI + exécuteurs) + brain.ask_with_tools (boucle bornée
STT_TOOL_MAX_ITERS=4, réponse forcée au-delà ; _post factorisé + retry).
- Outils Phase 1, LECTURE SEULE : search_docs (RAG funk-docs), host_health
(gpu-01|storage-01 : up/charge/RAM + llama-server), cluster_status,
prometheus_query (PromQL arbitraire). Réutilisent sources.py / knowledge.py.
- Trace des outils renvoyée dans `context` → visualiseur HUD (un bloc par appel).
- 100 % local (Qwen3-8B) : tool-calling natif llama.cpp validé, survit au
/no_think. LiteLLM transmet bien les tools. PromQL validés contre le vrai
Prometheus in-cluster. 3 tests unitaires de la boucle (hors-ligne).
Web search (SearXNG in-cluster) = Phase 2 ; actions admin pilotées par le LLM
(hermes-exec comme outil) = Phase 3.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Le `dnf upgrade` du rôle common avait bumpé gpu-01 en AlmaLinux 9.8, mais
repo.radeon.com ne publie pas latest/rhel/9.8 (ni 9.5) — seulement 9.4/9.6/9.7.
`make apply-gpu` échouait alors dès `common` sur « Cannot download repomd.xml »
pour le repo amdgpu.
- rocm_rhel_version 9.4 → 9.7 (dernière mineure publiée par radeon) + piège
documenté dans le README rocm (avec workaround live /etc/dnf/vars/amdgpudistro).
- Pin llama_server_commit au commit construit sur g01 : sans pin le rôle clonait
HEAD → rebuild (~15 min) + restart GPU non déterministe à chaque apply.
- Réconciliation du drop-in llama-embed (ubatch 2048) dans l'unit rendu par le
rôle (apply ciblé) ; drop-in temporaire supprimé. RAG validé (rag-query OK).
- Doc : etat-cluster + journal 2026-06-22 mis à jour.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Test sur poste après #45 : Parakeet FR ne transcrit pas « Asa » comme un mot mais comme
« a so » / « à ça » / « ah ça » (deux tokens) → la détection mot-entier ne matchait jamais
(« quand je dis Asa, rien ne se passe »).
- _detect_wake : glisse une fenêtre de 1-2 mots, joint (sans espace) + déaccentue, compare
en égalité exacte à des alias COMPACTS (asa, aso, aca, ahca…). L'exact évite les faux
positifs (« à cause » → « acause » ≠ alias). Extrait la commande après le wake.
- wake_aliases (engine + config) : formes compactes reflétant les rendus ASR réels.
- Log diagnostic [stt.voice] sur stderr/journalctl (transcription + décision), coupable via
STT_VOICE_LOG=0 — précieux pour ajuster les alias selon l'ASR.
- .gitignore : build/ + *.egg-info (artefacts d'install locale du client).
Validé en live (poste) : « Asa » réveille, « Asa stop » endort, partiels en direct.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* fix(rag): ubatch=2048 pour llama-embed + retry rag-ingest + nettoie defaults rag
L'instance llama-embed (:1238) tournait avec l'ubatch llama.cpp par défaut (512).
En mode --embeddings + pooling, toute l'entrée doit tenir dans un seul ubatch →
tout chunk > 512 tokens échouait en HTTP 500 « input too large to process.
increase the physical batch size ». ~46 chunks du RAG (CHUNK_MAX=2000 chars ≈
700 tokens) n'étaient pas indexés.
- llama_server : ajoute llama_embed_ubatch_size (2048 = ctx) + flags
--batch-size/--ubatch-size dans le template llama-embed.service.
- rag-ingest : retry (5×, backoff) sur erreurs transitoires 5xx/réseau de l'embed.
- rag/defaults : aligne embed_url/embed_model sur nomic :1238 (étaient des vars
mortes pointant encore qwen3-8b :1234 — trompeuses).
Résultat : ré-ingestion 436/436 chunks, 0 erreur.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* docs(cluster): aligne la doc sur l'état réel (relevé 2026-06-21) + snapshot
Passe de vérification terrain (SSH s01/g01 + kubectl) pour corriger les écarts
doc↔réalité, et ajout d'un document de référence vérifié.
- admin/ops/etat-cluster.md (nouveau) : snapshot daté — machines, services+ports
par hôte, workloads k8s, namespaces, IngressRoute, bases PG, modèles LiteLLM,
RAG/Qdrant, + procédure pour régénérer le relevé.
- OS AlmaLinux 9.7 → 9.8 (s01/g01) ; précise k8s v1.33.1 (CLAUDE/README/install/talos).
- RAG funk-docs : retire le warning périmé « supprimée 2026-06-17 / à re-ingérer » →
reconstruite (436 chunks, nomic-embed-text :1238 dim 768, CPU). Maj rag.md,
incidents.md, stt.md.
- Namespace sacrifice (hors-repo, hors ArgoCD) + bases PG grafana/sacrifice +
services ai via IngressRoute + registry in-cluster (CLAUDE.md, k9s.md).
- Services de résilience (llm-heartbeat, llama-watchdog/embed) et instances CPU
manuelles :1236/:1237 (souvent éteintes) documentés.
- Journal progress/2026-06-21.md : section relevé + RAG.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* feat(stt): transcription partielle live + veille/réveil vocal (« Asa » / « Asa stop »)
Deux fonctionnalités sur l'assistant vocal Asa (client 0.13.0 → 0.14.0).
Transcription partielle live :
- en éveil, le buffer en cours est re-transcrit périodiquement (partial_interval_sec) et
poussé au HUD (event `partial`) → le texte se forme en direct dans une bulle dédiée,
remplacée par la bulle « user » finale.
- auto-activée seulement avec l'ASR onnx (Parakeet, rapide CPU) ; bornée min/max ;
forçable via [voice].partial_transcription.
Veille / réveil vocal (machine à états asleep ↔ éveil) :
- veille : Asa transcrit chaque énoncé UNIQUEMENT pour repérer le wake word, ne répond à
rien d'autre (HUD : portrait atténué, « SOMMEIL »).
- « Asa » (mot entier, alias ASR tolérés) réveille ; « Asa, <question> » exécute la question.
- « Asa stop » (ou stop/dors/au revoir… = sleep_words) remet en veille ; timeout aussi.
- wake word par défaut `asa` (était `hermes`) ; détection durcie en mot entier (plus de
sous-chaîne — « asa » matchait « casa », « phrase »…).
Validé : tests unitaires (wake/sleep/alias) + Playwright (rendu asleep, bulle partielle mise
à jour en place puis remplacée, nettoyage au changement d'état). Doc admin/ia/stt.md + journal.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* feat(stt): active les actions via Hermes (STT_ACTIONS_ENABLED=true)
hermes-exec déployé sur storage-01 (:9096) + secret k8s stt-server-secrets/hermes-exec-token
en place → on active le contexte « agent ». Après déploiement ArgoCD, le contexte
🤖 Agent apparaît dans le sélecteur et les actions (avec confirmation) sont opérationnelles.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* docs: journal 2026-06-21 + état STT (portail, contextes, intents, actions Hermes)
- progress/2026-06-21.md : récap complet de la journée (portail + santé live, contextes
visualiseur + presets live, intents vocaux, jeton Ghostfolio unifié, actions via Hermes,
ASR Parakeet) + l'incident de merge des PR empilées et sa leçon.
- PROGRESS.md : ligne du jour.
- CLAUDE.md : « État actuel » daté 2026-06-21, ligne STT enrichie.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
* chore(vault): ajoute vault_hermes_exec_token (jeton actions hermes-exec, chiffré)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Asa peut AGIR sur le homelab (l'autre moitié de la vision), via le vrai agent Hermes,
profil par défaut, tous ses outils — avec confirmation et jeton.
Découverte : Hermes n'a pas d'API HTTP (appli TUI), mais un mode one-shot `hermes -z
"<prompt>" --yolo`. On s'appuie dessus.
storage-01 — exécuteur :
- tools/hermes-exec/server.py : service HTTP qui lance `hermes -z --yolo` en user hermes,
derrière un jeton Bearer (compare_digest), timeout + audit, une action à la fois.
- rôle Ansible hermes_exec : systemd (User=hermes, env hermes-agent), jeton via
EnvironmentFile 0640 (Vault vault_hermes_exec_token) ; ajouté au playbook storage-01.
STT-server (0.5.0 → 0.6.0) :
- agent.py : pont vers hermes-exec (jeton) + détection confirme/annule.
- contexts.py : contexte « agent » (court-circuite le LLM).
- app.py : flux dédié — handshake 2 temps par session (pending action) → sur « confirme »,
appelle hermes-exec ; « annule » annule. /v1/contexts masque « agent » si désactivé.
- config : STT_ACTIONS_ENABLED (opt-in, défaut false) + URL + jeton (secret k8s).
- deployment : env actions + secret stt-server-secrets/hermes-exec-token (optionnel).
Sécurité : opt-in désactivé par défaut ; jeton obligatoire (sinon contexte caché + exécuteur
refuse tout) ; --yolo atteint seulement jeton+confirmation en main ; audit storage-01.
Client : AUCUN changement (le contexte « agent » apparaît tout seul dans le sélecteur).
Validé en local : exécuteur (401 sans/mauvais jeton, exec avec bon jeton via echo),
handshake serveur (TestClient : confirme→exécute, annule→annule, agent masqué si OFF).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Deux features mergées n'avaient pas atteint main (effet de bord des PR empilées :
#37 a été mergé dans sa branche de base supprimée, jamais propagé). Recollées proprement
sur main à jour, en fusionnant engine._respond / app.py avec le travail contextes (#39).
Intents vocaux (lecture seule, court-circuitent le LLM) :
- portal/intents.py + ghostfolio.py (récupérés) + exports __init__.
- engine.py : intent_router AVANT le LLM ; cohabite avec context_provider
(pas de contexte émis sur un intent local).
- app.py : construit le routeur (services, ouverture, santé, Ghostfolio).
- config : section [ghostfolio] + doc example.toml.
Affichage version :
- app.py : meta_msg poussé à la connexion.
- hud : case 'meta' + setVersion + ligne « Version installée » (section Service).
- bump 0.11.0 → 0.12.0.
Validé : compile, routage intents, coexistence intent/visualiseur dans _respond
(intent → mode portail sans contexte ; LLM → contexte émis), HUD (meta/version).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Moitié client de la fonctionnalité contextes (le serveur #38 est déployé). Tu choisis
un contexte pour Asa et tu vois exactement ce qu'on lui envoie.
- Sélecteur (Réglages → « Contexte d'Asa ») : liste peuplée depuis GET /v1/contexts ;
le choix est envoyé en settings{context}, persisté en localStorage, et réappliqué au
backend à la connexion. Masqué si le serveur ne supporte pas (dégradation).
- Visualiseur (icône ▤ de la barre) : drawer affichant le contexte assemblé renvoyé
après chaque tour — consigne (system prompt), données live injectées, doc RAG, mémoire.
- api.py : ServerClient envoie `context`, expose last_context + contexts().
- engine.py : context_provider → émet {type:context} après chaque réponse.
- app.py : récupère /v1/contexts au démarrage, diffuse à la connexion, applique le
changement de contexte (client.context).
- bump 0.10.0 → 0.11.0.
Validé via Playwright : sélecteur (5 contextes), changement → settings{context},
visualiseur (consigne + bloc live Ghostfolio + mémoire), drawer partagé. Rendu conforme.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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>
Ajoute la gestion du service STT directement depuis l'interface (Réglages →
section « Service ») et deux commandes CLI.
- CLI : `stt --start` (démarre le service) et `stt --restart` (recharge la config :
modèle ASR, wake word…). Garde-fou si le unit n'est pas installé.
- HUD : boutons Redémarrer / Mettre à jour / Arrêter. Le HUD tournant DANS le
service, les actions sont lancées en process détaché (start_new_session) → le
redémarrage va à son terme même quand le process courant est tué (systemd
possède le job). « Mettre à jour » = `stt --update` puis `stt --restart`.
- bump 0.8.0 → 0.9.0.
Validé : py_compile, --start/--restart dans l'aide, et HUD via Playwright
(3 boutons émettent service-restart/-update/-stop, toast, aucune erreur JS,
rendu conforme).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Ajoute un panneau « Services » au HUD du client STT : une tuile par service du
homelab (Ghostfolio, Grafana, ArgoCD, n8n, Open WebUI, Prometheus, Alertmanager,
Traefik), un clic ouvre l'URL dans le navigateur habituel.
- stt/portal/ : registre piloté par [[services]] de stt.toml (id, name, url, icon,
aliases) + résolution floue (registry.match_service) prête pour la voix.
Ajouter un service = quelques lignes de config, zéro code.
- config.py : défauts homelab + doc dans stt.example.toml.
- ui/app.py : pousse la liste au HUD à la connexion, action de contrôle
open-service → _open_url_external (xdg-open, session navigateur normale) + toast.
- hud/index.html : bouton header, drawer Services (voile partagé avec Réglages),
grille de tuiles, toast de confirmation.
- bump 0.7.0 → 0.8.0.
Validé : registre (fuzzy-match FR/fautes/négatif), wiring backend, et HUD via
Playwright (rendu tuiles + clic émet open-service + toast, aucune erreur JS).
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Hermès répondait « la doc ne le précise pas » à « combien de nœuds K8s + OS »
alors que talos.md § Architecture contenait l'info — mais en TABLE : nomic embed
mal une table face à une question en langage naturel (pas de « 3 »/« trois », OS
implicite), donc le chunk ne remontait pas dans le top-k.
Fix = phrase en prose dense en tête de la section (compte explicite + OS + rôles +
les 2 hôtes AlmaLinux hors cluster). Le chunk passe #1 (score 0.743 vs ~0.69 avant).
Validé après re-ingest :
- « combien de nœuds K8s + OS » → « 3 nœuds, tous sous Talos Linux v1.13.0 » (docs=6)
- « combien de machines + OS » → réponse nuancée (3 Talos + 2 AlmaLinux hors cluster)
Leçon RAG : préfixer toute table dense d'une phrase en prose pour l'ancrage des
questions naturelles « combien / quel ».
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Le heartbeat embed (#28) gardait le slot :1238 chargé mais docs=0 revenait :
latence bimodale 16ms / 9-12s. Cause = contention GPU, pas cold-start. nomic
(:1238, --n-gpu-layers 99) partageait la RX 6700XT avec le chat qwen3-8b (:1234) ;
ROCm sérialise → un embed lancé pendant une génération chat attend ~10s → dépasse
le budget recall 4s du STT-server → docs=0 intermittent.
- llama_embed_n_gpu_layers: 99 → 0 (CPU). nomic = 137M → ~100ms déterministe,
découplé du slot chat. Le template lit déjà la variable.
- heartbeat embed conservé comme sonde de vivacité (commentaire ajusté).
- incidents-llm-gpu.md : section dédiée + README rôle mis à jour.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Sur un sujet absent de la doc Funk, le 8B comblait le vide en devinant
(« j'ai un switch ? » → tantôt « Oui » tantôt « Non », fausse assurance).
Le grounding marche (docs=6) mais la doc n'a rien à ancrer.
- config.py : system_prompt durci — si la doc ne mentionne PAS explicitement
l'élément, répondre « la doc Funk ne le précise pas », ne jamais affirmer
oui/non par déduction ni inventer de détail (modèle, marque, nombre, nom).
- admin/infra/reseau.md : section « Topologie physique — switch cluster »
(switch présent, modèle à confirmer) → comble le gap doc qui causait
l'hallucination sur le matériel réseau.
- bump 0.3.0 → 0.3.1
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Le grounding RAG du STT ratait par intermittence (docs=0 → réponses génériques)
parce que l'instance d'embedding :1238 partait à froid après une pause : la 1ʳᵉ
requête mettait 5-8 s et dépassait le timeout 4 s du STT-server (recall + RAG doc).
llama-embed-heartbeat : service systemd local sur gpu-01 qui envoie un petit embed
à :1238 toutes les 20 s → le slot reste résident/chaud → la 1ʳᵉ vraie requête est
rapide → docs>0 fiable. Pendant du llm-heartbeat (slot chat :1234), pour le slot embed.
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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>
`_running_stt_pids` ne regardait que argv[0], or pipx lance
`python -E /…/bin/stt --window app` → argv[0] est l'interpréteur, pas `stt`
(et le `-E` décale encore le chemin). Du coup `stt --stop` ne trouvait jamais
l'instance vocale (« Aucun service ni instance en cours ») alors qu'elle
tournait — confirmé en conditions réelles.
Désormais on cherche un token qui est un *chemin* vers `stt` (slash + basename
`stt`) dans toute la ligne de commande, ce qui écarte aussi le `stt` nu d'un
`journalctl -u stt` (faux positif), et on ignore toujours les sous-commandes
utilitaires.
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funk-docs utilisait le modèle de CHAT qwen3-8b (:1234, 4096 dim) comme
embedder → similarités quasi indiscernables (tous les scores ~0.96, ranking
médiocre). Bascule sur l'instance dédiée nomic-embed-text (:1238, 768 dim) —
la même que la mémoire STT — déjà identifiée comme roadmap dans le README.
rag-ingest ET rag-query alignés (même modèle/dim). Seuil rag-query abaissé
0.60→0.40 (nomic étale les scores plus bas). Collection recréée en 768.
Mesure : scores désormais étalés 0.61-0.74, et les bons docs ressortent en
tête (dnsmasq→dnsmasq.md, nftables→phase gateway, wedge→llama_server.md).
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* fix(rag): exclure hermes/builtin de l'index funk-docs
Les rapports auto-générés par hermes-auto-improve (admin/hermes/builtin/,
"ne pas éditer") représentaient ~84% des points de la collection et noyaient
la vraie doc → rag-query remontait du bruit. On les élague à l'ingestion
(os.walk), surchargeable via RAG_EXCLUDE. Collection re-bâtie : 403 points
propres (0 builtin), rag-query remonte de nouveau les bons documents.
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* feat(stt-client): boutons stop réponse + mute micro (HUD) + `stt --stop`
HUD : deux contrôles dans la barre du haut.
- « stop » coupe la réponse en cours — interrompt la lecture TTS (kill aplay)
et saute la synthèse si pressé pendant la génération (Event _interrupt).
- « micro » coupe/réactive l'entrée audio (la boucle VAD ignore les trames) ;
l'état fait foi côté backend, renvoyé au HUD via {"type":"mic"} (ré-émis à
la connexion d'un nouveau client).
Protocole WS : nouveau message {"type":"control","action":"stop|mute|unmute"}.
CLI : `stt --stop` éteint le service — systemd --user (stt.service) si actif,
sinon SIGTERM aux process vocaux trouvés via /proc (s'exclut + ignore les
sous-commandes utilitaires).
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* feat(litellm): heartbeat anti-502 + request_timeout 20s
Cause racine du 502 « 1ʳᵉ demande après une pause » : la connexion keep-alive
LiteLLM↔llama-server devient inactive → llama-server la ferme → LiteLLM garde le
socket mort → la requête suivante part dans le vide → timeout → 502.
- llm-heartbeat : service systemd qui appelle hermes-default toutes les 15s
(max_tokens:1, /no_think → ~10ms GPU) → la connexion n'est jamais inactive,
jamais périmée. Logge les échecs → sert aussi de sonde (vraie génération).
- request_timeout 60→20s : un socket périmé échoue vite, dans la fenêtre où
num_retries:2 peut rejouer sur une connexion neuve (sinon le client abandonnait
avant le retry → 502 sec).
- Doc : admin/incidents-llm-gpu.md (fix racine) + README rôle.
⚠️ heartbeat appelle hermes-default en continu → si bascule sur Claude (facturé),
mettre llm_heartbeat_enabled: false. request_timeout global → remonter si Claude.
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* feat(llama_server): watchdog auto-réparation du wedge ROCm
Service systemd local sur gpu-01 qui sonde une vraie génération sur :1234
(pas juste /health, qui ment quand le slot d'inférence est figé). Sur N
échecs consécutifs → systemctl restart llama-server en local (root, sans
SSH/sudo distant). Gère le 503 "Loading model" post-restart sans le compter
comme échec.
Complète le llm-heartbeat (rôle litellm) : le heartbeat empêche la péremption
par inactivité de la connexion ; le watchdog répare le figeage du serveur lui-même.
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Cause du burst de 502 « cold-start » : après un restart de llama-server, LiteLLM
garde des connexions keep-alive mortes dans son pool → la requête suivante hang
jusqu'au timeout. Or request_timeout valait 600s → hang jusqu'à 10 min, sans log
(LiteLLM attendait encore). Fix :
- request_timeout 60s : borne le hang d'une connexion morte
- num_retries 2 : rejoue → évince le socket périmé, repart sur une connexion neuve
Doc : section dédiée dans admin/incidents-llm-gpu.md (mécanisme + application +
reste à faire = watchdog qui bounce llama-server ET litellm).
Application : ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml --tags litellm
(redémarre LiteLLM → applique le fix ET purge le pool d'un coup).
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