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d982308137
feat(stt-server): grounding strict — dire "doc ne le précise pas" au lieu d'inventer (#29)
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>
2026-06-20 12:17:29 +02:00
1db84e9041
feat(stt-server): grounding RAG — le cerveau répond depuis la doc Funk (#27)
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>
2026-06-19 21:53:30 +02:00
681b94e268
fix(stt-server): retry brain + timeout par tentative + log timing effectif (#21)
Suite au déploiement 0.2.0, deux points observés en pilotant l'app en direct :

- Le log de timing (`ask … recall/gen/total`) n'émettait pas : uvicorn ne
  configure que ses propres loggers → on attache un handler INFO sur `stt_server`.
- La chaîne LiteLLM→llama-server (ROCm gfx1031) se fige par à-coups (~1-2 min,
  502 pour tous les appels, cf. incidents-llm-gpu.md). Résilience côté STT :
  brain tente 2× (fermeture du client httpx entre les essais → connexion neuve si
  le pool est vicié) et le timeout passe à 30s PAR tentative (≤ ~2× au pire).
  Un blip transitoire devient une requête récupérée au lieu d'un 502.

bump serveur 0.2.0 → 0.2.1

Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-19 15:46:35 +02:00
914942de73
perf(stt-server): mémoire long-terme hors chemin de réponse + résilience embed (#20)
Cause de la latence 30-45s : l'endpoint d'embeddings (gpu-01:1238) peut se
geler ; recall ET remember l'attendaient ~20s chacun (timeout → dégradation
silencieuse), s'ajoutant à la réponse. Refactor :

- store (ex-remember) en BackgroundTasks → APRÈS la réponse, hors latence perçue ;
  suppression de `?wait=true` (pas d'attente du flush Qdrant)
- recall renvoie aussi le vecteur de la requête → store le réutilise (1 embed/tour
  au lieu de 2, le 2ᵉ portait sur le même texte)
- timeout recall serré (4s, STT_MEMORY_RECALL_TIMEOUT) : un embed lent/mort dégrade
  vite (souvenirs vides) au lieu de bloquer ; store tolère 20s en arrière-plan
- clients httpx persistants (pooling/keep-alive) côté brain + longterm, fermés via
  lifespan (plus de handshake TCP par appel)
- log de timing par requête (recall/gen/total/mem) pour diagnostiquer
- bump serveur 0.1.0 → 0.2.0

Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-19 15:27:59 +02:00
e390ddef12
feat(stt): assistant vocal Jarvis — client pipx + STT-server in-cluster (#4)
* feat(stt): cadrage + squelette assistant vocal Jarvis

Conception validée du projet STT — assistant vocal/HUD du homelab Funk :
- HUD web sur-mesure + STT/TTS local (faster-whisper + Piper)
- Packaging commande pipx (stt), démarrage auto systemd --user
- Cerveau 3 modes + auto-détection LAN : hermes / local-direct / claude-direct
- Mémoire 3 tiers : SQLite local + Qdrant s01 + GitHub (distillée, versionnée)

Réutilise tools/hermes-voice, LiteLLM, Hermes Agent. Squelette + doc admin/ia/stt.md,
implémentation par phases (roadmap dans le doc).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT

* feat(stt): phase 1-2 — commande, backend vocal, routeur cerveau, HUD MVP

- cli.py : commande `stt` (--setup, --mode, --no-tts)
- config.py : défauts embarqués + ~/.config/stt/stt.toml
- voice/engine.py : refactor de hermes-voice en classe avec callbacks d'état
- brain/router.py : 3 modes (hermes SSH / local LiteLLM / claude API) + auto-détection LAN
- server/app.py : HTTP statique (HUD) + websocket (états → HUD)
- memory/store.py : tier local SQLite (Qdrant + sync GitHub = phase 4)
- hud/index.html : HUD MVP (visualiseur d'état + conversation)

Vérifié hors-LAN : py_compile, --help, config, routeur (→ claude), mémoire SQLite.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT

* fix(stt): embarquer le HUD dans le package (404 après pipx install)

Le HUD était à la racine du projet (stt/hud/) donc absent du package installé
par pipx → HTTP 404 sur /. Déplacé dans le package (stt/stt/hud/) + package-data,
HUD_DIR ajusté. Vérifié : le wheel contient bien stt/hud/index.html.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT

* refactor(stt): pivot client-serveur — STT-server in-cluster + client pipx

Sépare STT en deux :
- stt/client/ : commande `stt` (pipx), voix locale (Whisper/Piper) + HUD ; envoie
  le texte au serveur via api.py (ServerClient → POST /v1/ask). URL serveur paramétrable,
  pas de cerveau local (suppression du routeur 3 modes).
- stt/server/ : STT-server FastAPI (conteneur), /healthz + /v1/ask → LiteLLM (Qwen3/Claude).

Déploiement cluster :
- k8s/apps/stt/ : Deployment, Service, IngressRoute (stt.lab.local), litellm-ext
  (Service + Endpoints → 192.168.10.1:4000 pour joindre LiteLLM hors cluster)
- k8s/apps-of-apps/apps/stt.yaml : Application ArgoCD (depuis main)
- .github/workflows/build-stt-server.yml : build/push image → ghcr.io/alkatrazz24/funk-stt-server

Inférence/chat seulement (outils Hermes 'agir sur Funk' = phase ultérieure, API :8080 à spécifier).
Vérifié : py_compile client+serveur, YAML manifests, ServerClient.

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>
2026-06-17 12:08:58 +02:00