mirror of
https://github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git
synced 2026-07-08 20:44:42 +02:00
20dc7e4f82
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. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT
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1.2 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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async def ask(text: str, model: str | None = None, history: list[dict] | None = None) -> str:
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messages = [{"role": "system", "content": settings.system_prompt}]
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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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async with httpx.AsyncClient(timeout=settings.request_timeout) as client:
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r = await client.post(settings.litellm_url, json=payload, headers=headers)
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r.raise_for_status()
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return r.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()
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