Aligne la documentation sur l'état réel du cluster au 2026-06-18 :
- Qdrant : crash-loop résolu le 17/06 (statut « HS / EN COURS » corrigé dans
CLAUDE.md, README, admin/ia/rag.md, admin/incidents.md, admin/ia/stt.md).
Précision : collection funk-docs supprimée lors de la réparation → re-ingest
RAG encore à faire (pas de surévaluation du statut).
- STT (assistant vocal « Jarvis ») : ajouté partout (était déployé mais non documenté).
- Ghostfolio : ajouté partout (était déployé mais non documenté).
- Embeddings dédiés nomic-embed-text :1238 : marqués opérationnels (roadmap
README disait encore « TODO »).
- llama-server : ×3 → ×4 (instance embeddings) ; gap IaC précisé (embeddings géré
par le rôle, seules les 2 instances CPU restent manuelles).
- Structure k8s/ corrigée dans CLAUDE.md : ajout stt/ + ghostfolio/, suppression
des sous-dossiers traefik/ + metallb/ inexistants (installés via helm au bootstrap).
- Namespaces et liste des secrets Vault (vault_pg_ghostfolio_password) complétés.
- admin/README.md : index complété (~10 docs manquants : email, n8n, open-webui,
ghostfolio, k9s, stt, rag, hermes-voice/souls/auto-improve, alertmanager-webhook).
- Funk/ (conception d'origine : LM Studio + agents Goose, obsolète) déplacé sous
archive/ avec bandeau « obsolète » + archive/README.md (historique git préservé).
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_017Qjq5jHiqNepnobJpHYpCa
Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
* 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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* 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).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* 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).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* 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
* 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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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* docs(stt): documenter le fix /no_think Qwen3 + instance embeddings :1238
- admin/ia/stt.md : caveat « thinking » Qwen3 (content vide / timeout 502) +
fix /no_think + fallback reasoning_content ; roadmap 5e ; bannière.
- stt/server/README.md : env STT_DISABLE_THINKING + section caveat Qwen3.
- admin/ia/llama_server.md : 4e instance llama-embed :1238 (nomic, dim 768),
double source d'embeddings (1234 Qwen3 / 1238 nomic), caveat thinking,
correction dim Qwen3 (3584 → 4096).
- admin/ia/litellm.md : cross-ref caveat thinking (concerne tous les
consommateurs de hermes-default/qwen3).
- ci : exclure **/*.md du trigger build-stt-server (doc-only ne rebuild plus).
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
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Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
* 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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* 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).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* 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).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
* 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
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Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
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.
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
Serveur : SessionStore (historique borné + TTL, en mémoire), /v1/ask accepte session_id
et injecte l'historique dans l'appel LLM, /v1/reset l'efface. Dockerfile en 1 worker
(cohérence mémoire process).
Client : session_id généré par run (uuid), envoyé à chaque requête ; commande /reset
en mode texte.
Testé en process (TestClient) : historique croît 0→2→4, reset→0, sessions isolées,
sans session_id = sans état.
Mémoire long-terme Qdrant (5b) + réparation Qdrant (5c) à suivre.
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
Serveur : /v1/ask accepte un model optionnel (validé contre STT_ALLOWED_MODELS),
nouvel endpoint GET /v1/models (défaut + alias autorisés). Pas de switch global.
Client : 'stt --text' (chat texte simple sans micro/HUD), '--model hermes|claude|qwen|opus'
(noms courts → alias LiteLLM), commandes /model et /models en mode texte. Le modèle
choisi est envoyé au serveur à chaque requête (voix comme texte).
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
L'indirection litellm-ext (Service sans sélecteur + Endpoints manuel) ne routait pas
('All connection attempts failed'). open-webui joint LiteLLM en IP directe — on copie
ce pattern éprouvé et on supprime litellm-external.yaml.
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
- tools/hermes-voice/ : pipeline VAD → faster-whisper → LiteLLM → piper TTS
- mot-clé "hermes" détecté dans la transcription Whisper (pas de wake word model)
- modes : VAD continu + push-to-talk + --no-tts pour debug
- nftables : ouvrir port 4000 LiteLLM vers LAN domestique (192.168.1.0/24)
- admin/ia/hermes-voice.md : documentation installation et utilisation
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Indexation de admin/ (284 chunks) dans Qdrant via embeddings Qwen3-8B.
rag-query utilisable en CLI et depuis le profil funk-ai de Hermes.
Note: modèle d'embedding générique — qualité limitée, voir admin/ia/rag.md.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
