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- CLAUDE.md : /srv/data NVMe (plus RAID5), structure k8s/ expliquée, namespace ai ajouté, Hermes data code/données séparés - README.md : roadmap complète (n8n/Open WebUI/monitoring opérationnels), Talos v1.13, vault vars complètes, rôles Ansible manquants, RAID5→NVMe - admin/ia/rag.md : 284→339 chunks, RAID5→NVMe - admin/ia/hermes.md : RAID5→NVMe (incidents 2026-05-13 et 2026-05-29) - admin/ia/litellm.md : qwen2.5→qwen3-8b, gap IaC CPU models documenté - admin/ia/llama_server.md : gap IaC instances CPU documenté - admin/index_knowledge.py : 5 chunks RAG mis à jour (Qwen2.5→Qwen3, RAID5→NVMe, vault vars + rôles complets) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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6.2 KiB
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# RAG — Documentation Funk
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Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à Hermes de répondre en s'appuyant
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sur la documentation du repo (`admin/`) plutôt que sur sa seule mémoire de modèle.
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## Architecture
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Hermes (funk-ai)
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│ terminal: rag-query "comment relancer dnsmasq ?"
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/usr/local/bin/rag-query (storage-01)
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│ 1. Embed la question → POST http://192.168.10.20:1234/v1/embeddings
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│ 2. Recherche vectorielle → POST http://127.0.0.1:6333/collections/funk-docs/points/search
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Qdrant (storage-01:6333)
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│ Retourne les N chunks les plus proches sémantiquement
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rag-query affiche les extraits + fichier source + score
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│
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Hermes formule sa réponse en citant les sources
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## Composants déployés
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| Composant | Emplacement | Rôle |
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|---|---|---|
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| Qdrant | storage-01:6333/6334 | Base vectorielle — stocke les embeddings |
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| `rag-ingest` | `/usr/local/bin/rag-ingest` | Indexe les docs dans Qdrant |
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| `rag-query` | `/usr/local/bin/rag-query` | Interroge Qdrant depuis la ligne de commande |
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| Skill `rag-docs` | Profil `funk-ai` Hermes | Enseigne à Hermes comment utiliser `rag-query` |
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| Docs indexées | `/srv/data/rag/docs/` (NVMe) | Copie locale du dossier `admin/` |
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| Collection Qdrant | `funk-docs` | 339 chunks — dimension 4096 (Cosine) |
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## Modèle d'embedding utilisé
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**Qwen3-8B** via llama-server GPU (port 1234), avec les flags `--embeddings --pooling mean`.
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C'est le modèle de chat principal, réutilisé pour les embeddings.
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### Limitation connue
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Qwen3-8B est un modèle génératif, **pas un modèle d'embedding dédié**.
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Ses représentations vectorielles ont peu de discrimination sémantique :
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les scores de similarité cosinus sont uniformément hauts (0.90–0.95)
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quelle que soit la pertinence du résultat.
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Conséquence : les résultats retournés ne sont pas triés par pertinence réelle —
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le fichier avec le plus de tokens (ex : `incidents.md`) remonte souvent en premier.
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### Quand améliorer
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Pour une recherche sémantique précise, utiliser un modèle d'embedding dédié :
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| Modèle | Taille | Dimension | Notes |
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|---|---|---|---|
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| `nomic-embed-text-v1.5` | ~274 MB | 768 | Rapide, bon équilibre qualité/taille |
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| `bge-m3` | ~1.2 GB | 1024 | Multilingue (français natif) — meilleur choix pour ce repo |
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Déploiement si besoin :
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```bash
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# Sur gpu-01 — télécharger le modèle
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ssh gpu-01 "lms get nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5-GGUF"
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# Ajouter une instance llama-server sur port 1238 (CPU, embedding only)
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# Modifier ansible/roles/rag/defaults/main.yml :
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# embed_url: "http://192.168.10.20:1238/v1/embeddings"
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# embed_model: "nomic-embed-text-v1.5"
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# Puis re-indexer : rag-ingest /srv/data/rag/docs/
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```
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## Utilisation
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### Via Hermes (funk-ai)
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Le skill `rag-docs` est chargé dans le profil `funk-ai`. Hermes l'utilise
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automatiquement pour les questions sur le cluster :
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# Dans le TUI Hermes :
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"Comment je relance dnsmasq ?"
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→ Hermes appelle rag-query en interne et cite les sources
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```
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### En ligne de commande
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```bash
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# Depuis storage-01
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rag-query "ma question"
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rag-query "ma question" --top 3 # limiter les résultats (défaut: 5)
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# Exemples
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rag-query "comment relancer llama-server gpu"
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rag-query "nftables firewall port cluster"
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rag-query "hermes profils configuration"
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rag-query "alertmanager webhook pipeline"
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rag-query "monitoring grafana dashboard"
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```
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## Mise à jour de l'index
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L'index doit être re-généré après chaque modification de la doc `admin/`.
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### Via Ansible (recommandé)
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```bash
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cd ansible/
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../.venv/bin/ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/storage-01.yml --tags rag
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```
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Ansible synchronise `admin/` vers `/srv/data/rag/docs/` puis relance automatiquement
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`rag-ingest` (handler Ansible).
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### Manuellement
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```bash
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# Synchroniser les docs (depuis le poste perso)
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rsync -av --delete admin/ storage-01:/srv/data/rag/docs/
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# Ré-indexer (depuis storage-01)
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ssh storage-01 "rag-ingest /srv/data/rag/docs/"
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```
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L'ingestion prend ~5-10 minutes pour 339 chunks (embeddings via GPU).
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Elle est idempotente — re-lancer ne crée pas de doublons (IDs stables basés sur MD5 du fichier+section).
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## Administration Qdrant
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```bash
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# Collections existantes
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curl -s http://storage-01:6333/collections | python3 -m json.tool
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# Stats de la collection funk-docs
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curl -s http://storage-01:6333/collections/funk-docs | python3 -m json.tool
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# Nombre de points indexés
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curl -s http://storage-01:6333/collections/funk-docs \
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| python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['result']['points_count'])"
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# Vider et re-créer la collection (si re-indexation propre nécessaire)
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curl -s -X DELETE http://storage-01:6333/collections/funk-docs
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rag-ingest /srv/data/rag/docs/
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# Statut du service
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ssh storage-01 "systemctl status qdrant --no-pager"
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```
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## Structure des fichiers
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```
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ansible/roles/rag/
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├── defaults/main.yml # URLs Qdrant/embed, collection, répertoires
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├── tasks/main.yml # Déploiement scripts + docs + skill Hermes
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├── handlers/main.yml # Handler : Run rag-ingest + Restart hermes-agent
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└── files/
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├── rag-ingest # Script Python d'ingestion
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├── rag-query # Script Python de requête
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└── rag-docs/SKILL.md # Skill Hermes
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hermes-skills/funk/rag-docs/
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└── SKILL.md # Source versionnée du skill (copié dans files/)
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/srv/data/rag/ (NVMe storage-01 — bind-mount /home/data)
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├── docs/ # Copie de admin/ — source des chunks
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└── (Qdrant stocke dans /srv/data/qdrant/)
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```
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## Points d'attention
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| Sujet | Détail |
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|---|---|
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| Qualité embeddings | Qwen3-8B = modèle chat réutilisé — scores peu discriminants. Fonctionnel mais pas optimal. |
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| Modèle dédié | `nomic-embed-text` ou `bge-m3` diviseraient les faux positifs par ~3 |
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| Contention GPU | `rag-ingest` sollicite le GPU (port 1234) pendant ~5-10 min — éviter pendant une session d'inférence active |
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| Re-indexation | Obligatoire après modification de `admin/` — pas de sync automatique |
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| Qdrant persistance | Données dans `/srv/data/qdrant/` sur NVMe — survivent aux redémarrages |
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| Score minimum | `MIN_SCORE = 0.60` dans `rag-query` — tous les résultats sont au-dessus avec ce modèle |
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