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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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1.3 KiB
Python
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Python
"""Mémoire court-terme côté serveur : historique de conversation par session.
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En mémoire (process), borné et avec TTL. Suffisant pour un usage mono-utilisateur ;
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le Deployment tourne en 1 worker pour que les sessions soient cohérentes.
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La mémoire long-terme sémantique (Qdrant) viendra en phase 5b.
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"""
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from __future__ import annotations
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import time
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from collections import deque
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class SessionStore:
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def __init__(self, max_turns: int = 10, ttl_sec: int = 3600):
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self.max_turns = max_turns # paires user/assistant conservées
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self.ttl = ttl_sec
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self._data: dict[str, dict] = {} # sid -> {"turns": deque, "ts": float}
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def _gc(self) -> None:
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now = time.time()
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for sid in [s for s, v in self._data.items() if now - v["ts"] > self.ttl]:
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del self._data[sid]
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def history(self, sid: str) -> list[dict]:
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self._gc()
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sess = self._data.get(sid)
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return list(sess["turns"]) if sess else []
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def add(self, sid: str, role: str, content: str) -> None:
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sess = self._data.setdefault(
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sid, {"turns": deque(maxlen=self.max_turns * 2), "ts": time.time()}
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)
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sess["turns"].append({"role": role, "content": content})
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sess["ts"] = time.time()
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def reset(self, sid: str) -> None:
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self._data.pop(sid, None)
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