mirror of
https://github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git
synced 2026-07-09 00:44:42 +02:00
ALI YESILKAYA
1db84e9041
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>
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TOML
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[project]
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name = "stt-server"
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version = "0.3.0"
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description = "STT-server — orchestrateur AI du homelab Funk (API pour les clients STT)"
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requires-python = ">=3.11"
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dependencies = [
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"fastapi>=0.110",
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"uvicorn[standard]>=0.29",
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"httpx>=0.27",
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]
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[project.scripts]
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stt-server = "stt_server.app:run"
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[build-system]
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requires = ["setuptools>=68"]
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build-backend = "setuptools.build_meta"
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[tool.setuptools.packages.find]
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where = ["."]
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include = ["stt_server*"]
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