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synced 2026-07-08 09:34:42 +02:00
ALI YESILKAYA
1faf50a9be
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>
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3.3 KiB
Python
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Python
"""Orchestration AI : route les requêtes des clients vers LiteLLM (s01).
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LiteLLM (:4000) est OpenAI-compatible et route lui-même vers Qwen3 (g01) ou Claude
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selon l'alias `hermes-default` / `hermes-switch`. L'intégration des outils Hermes
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(« agir sur Funk » via le gateway :8080) est une étape ultérieure.
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"""
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from __future__ import annotations
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import httpx
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from stt_server.config import settings
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# Client persistant (pooling + keep-alive) : évite un handshake TCP vers LiteLLM à chaque tour.
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_client: httpx.AsyncClient | None = None
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def _get_client() -> httpx.AsyncClient:
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global _client
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if _client is None or _client.is_closed:
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_client = httpx.AsyncClient(timeout=settings.request_timeout)
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return _client
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async def aclose() -> None:
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global _client
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if _client is not None and not _client.is_closed:
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await _client.aclose()
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_client = None
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async def ask(
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text: str,
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system: str,
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model: str | None = None,
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history: list[dict] | None = None,
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) -> str:
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"""Interroge le LLM avec un system prompt **déjà assemblé** (voir contexts.assemble).
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Le choix du contexte, l'injection des sources live et du RAG sont faits en amont
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(app.v1_ask + contexts) ; ici on ne fait que le réglage thinking + l'appel LLM.
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"""
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if settings.disable_thinking:
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# Qwen3 est un modèle « thinking » : sans ça il dépense tout le budget max_tokens
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# en raisonnement (`reasoning_content`) → `content` vide, ou part en réflexion longue
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# → timeout (502). Le token de contrôle `/no_think` désactive le mode raisonnement.
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# Inoffensif pour les modèles non-Qwen (simple texte ignoré).
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system += "\n/no_think"
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messages = [{"role": "system", "content": system}]
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if history:
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messages += history
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messages.append({"role": "user", "content": text})
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payload = {
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"model": model or settings.model,
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"messages": messages,
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"max_tokens": settings.max_tokens,
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"temperature": settings.temperature,
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}
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headers = {"Authorization": f"Bearer {settings.litellm_key}"}
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# Résilience : la chaîne LiteLLM→llama-server (ROCm) se fige par à-coups. Une 2ᵉ tentative
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# récupère un blip transitoire (ex. connexion keep-alive périmée) au lieu de renvoyer 502.
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# Timeout PAR tentative (`request_timeout`) → on ne dépasse pas ~2× ce budget au pire.
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last_exc: Exception | None = None
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for attempt in range(2):
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try:
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r = await _get_client().post(
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settings.litellm_url,
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json=payload,
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headers=headers,
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timeout=settings.request_timeout,
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)
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r.raise_for_status()
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break
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except httpx.HTTPError as e:
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last_exc = e
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await aclose() # repart sur une connexion neuve (pool potentiellement vicié)
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else:
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raise last_exc # type: ignore[misc]
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msg = r.json()["choices"][0]["message"]
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# Filet de sécurité : si un modèle « thinking » renvoie un content vide (tout parti
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# en reasoning_content), on récupère le raisonnement plutôt que de renvoyer "".
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content = (msg.get("content") or "").strip()
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if not content:
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content = (msg.get("reasoning_content") or "").strip()
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return content
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