mirror of
https://github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git
synced 2026-07-08 19:24:42 +02:00
ALI YESILKAYA
c023ab0e58
Aligne la documentation sur l'état réel du cluster au 2026-06-18 : - Qdrant : crash-loop résolu le 17/06 (statut « HS / EN COURS » corrigé dans CLAUDE.md, README, admin/ia/rag.md, admin/incidents.md, admin/ia/stt.md). Précision : collection funk-docs supprimée lors de la réparation → re-ingest RAG encore à faire (pas de surévaluation du statut). - STT (assistant vocal « Jarvis ») : ajouté partout (était déployé mais non documenté). - Ghostfolio : ajouté partout (était déployé mais non documenté). - Embeddings dédiés nomic-embed-text :1238 : marqués opérationnels (roadmap README disait encore « TODO »). - llama-server : ×3 → ×4 (instance embeddings) ; gap IaC précisé (embeddings géré par le rôle, seules les 2 instances CPU restent manuelles). - Structure k8s/ corrigée dans CLAUDE.md : ajout stt/ + ghostfolio/, suppression des sous-dossiers traefik/ + metallb/ inexistants (installés via helm au bootstrap). - Namespaces et liste des secrets Vault (vault_pg_ghostfolio_password) complétés. - admin/README.md : index complété (~10 docs manquants : email, n8n, open-webui, ghostfolio, k9s, stt, rag, hermes-voice/souls/auto-improve, alertmanager-webhook). - Funk/ (conception d'origine : LM Studio + agents Goose, obsolète) déplacé sous archive/ avec bandeau « obsolète » + archive/README.md (historique git préservé). Claude-Session: https://claude.ai/code/session_017Qjq5jHiqNepnobJpHYpCa Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
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# RAG — Documentation Funk
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> ⚠️ **À re-ingérer** — Qdrant a été réparé le **2026-06-17** (fin du crash-loop), mais la
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> réparation a **supprimé la collection `funk-docs`** : `rag-query` ne retourne rien tant que
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> `rag-ingest` n'a pas reconstruit l'index (reconstructible depuis `admin/`).
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> Détails de l'incident : `admin/incidents.md` (entrée 2026-06-05).
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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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```
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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` | supprimée le 2026-06-17 → **à re-ingérer** (≈339 chunks, dim 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 — **déjà fait pour STT** (instance `nomic-embed-text` sur `:1238`, dim 768) :
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le rôle `llama_server` gère désormais une instance dédiée embeddings sur gpu-01 (GPU),
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activée par `llama_embed_enabled` (voir `ansible/roles/llama_server/README.md`). STT pointe
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dessus (`STT_EMBED_URL=http://192.168.10.20:1238/v1/embeddings`).
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```bash
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# (re)déployer l'instance embeddings sur gpu-01
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ansible-playbook -i inventory.yml playbooks/gpu-01.yml --tags llama_server
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```
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Pour basculer **le RAG** sur cette même instance (quand il sera réparé) :
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```bash
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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"
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# Puis re-indexer (la dimension passe à 768 → collection recréée) : 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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```
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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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