* fix(rag): ubatch=2048 pour llama-embed + retry rag-ingest + nettoie defaults rag L'instance llama-embed (:1238) tournait avec l'ubatch llama.cpp par défaut (512). En mode --embeddings + pooling, toute l'entrée doit tenir dans un seul ubatch → tout chunk > 512 tokens échouait en HTTP 500 « input too large to process. increase the physical batch size ». ~46 chunks du RAG (CHUNK_MAX=2000 chars ≈ 700 tokens) n'étaient pas indexés. - llama_server : ajoute llama_embed_ubatch_size (2048 = ctx) + flags --batch-size/--ubatch-size dans le template llama-embed.service. - rag-ingest : retry (5×, backoff) sur erreurs transitoires 5xx/réseau de l'embed. - rag/defaults : aligne embed_url/embed_model sur nomic :1238 (étaient des vars mortes pointant encore qwen3-8b :1234 — trompeuses). Résultat : ré-ingestion 436/436 chunks, 0 erreur. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> * docs(cluster): aligne la doc sur l'état réel (relevé 2026-06-21) + snapshot Passe de vérification terrain (SSH s01/g01 + kubectl) pour corriger les écarts doc↔réalité, et ajout d'un document de référence vérifié. - admin/ops/etat-cluster.md (nouveau) : snapshot daté — machines, services+ports par hôte, workloads k8s, namespaces, IngressRoute, bases PG, modèles LiteLLM, RAG/Qdrant, + procédure pour régénérer le relevé. - OS AlmaLinux 9.7 → 9.8 (s01/g01) ; précise k8s v1.33.1 (CLAUDE/README/install/talos). - RAG funk-docs : retire le warning périmé « supprimée 2026-06-17 / à re-ingérer » → reconstruite (436 chunks, nomic-embed-text :1238 dim 768, CPU). Maj rag.md, incidents.md, stt.md. - Namespace sacrifice (hors-repo, hors ArgoCD) + bases PG grafana/sacrifice + services ai via IngressRoute + registry in-cluster (CLAUDE.md, k9s.md). - Services de résilience (llm-heartbeat, llama-watchdog/embed) et instances CPU manuelles :1236/:1237 (souvent éteintes) documentés. - Journal progress/2026-06-21.md : section relevé + RAG. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-21 — STT : portail de services, contextes (visualiseur + presets live), intents vocaux & actions via Hermes
Résumé
Très grosse itération sur STT (client + serveur). Le client gagne un portail de services
(tuiles + pages détail avec santé live), un sélecteur de contexte et un visualiseur ; le
serveur gagne des contextes présélectionnables qui injectent des données live (Ghostfolio,
Prometheus, Alertmanager) et renvoient le contexte assemblé. Côté voix, des intentions locales
(« ouvre X », « état du cluster », « combien sur mon ghostfolio »). Enfin, Asa peut agir sur le
homelab via le vrai agent Hermes (hermes -z --yolo), derrière confirmation + jeton.
Bascule aussi : ASR Parakeet (onnx) activé sur le poste, jeton Ghostfolio unifié (source client unique, appel côté serveur).
Portail de services dans le HUD (#34, #35, #36)
- #34 — registre config-driven (
stt/portal/registry.py,[[services]]) → panneau « Services » (tuiles cliquables) + ouverture dans le navigateur normal. Ajouter un service = quelques lignes. - #35 — contrôles du service dans le HUD (Redémarrer / Mettre à jour / Arrêter) + commandes
stt --start/--restart. Process détaché : systemd possède le job, le restart va à son terme. - #36 — pages détail par service (description, santé live, composants, alertes, bouton
Ouvrir) + pastilles live + badge d'alertes. Santé =
health.py(StatusPoller) : probe HTTP + Prometheusup{}/kube-state-metrics + Alertmanager (hors Watchdog), parallélisé.
Contextes d'Asa — visualiseur + presets live (#38 serveur, #39 client)
Asa n'est plus bloqué sur le seul contexte « doc grounding-strict » (d'où les « la doc ne le précise
pas » incompris). 5 contextes : funk (RAG doc), ghostfolio, grafana, alerting, cluster —
chacun change le system prompt et injecte les données live du domaine (contexts.py + sources.py).
/v1/askacceptecontextet renvoie le contexte assemblé → visualiseur du HUD (« voir exactement ce qu'on envoie à Asa » : consigne + données live + RAG + mémoire).- Client : sélecteur (Réglages) + drawer visualiseur (icône ▤) + affichage de la version.
Intentions vocales locales (#40, lecture seule)
Reconnues avant le LLM (portal/intents.py, interceptées dans engine._respond) :
« ouvre <service> » (ouvre la page), « état du cluster/services » (résumé santé parlé),
« combien sur mon ghostfolio » (API Ghostfolio). Court-circuitent le LLM (mode « portail »).
⚠️ Incident de merge : #37 (intents) avait été mergé dans sa branche de base (PR empilée, branche supprimée) → jamais propagé à
main. Idem l'affichage de version. Récupérés (#40) en fusionnantengine._respond(intent_router + context_provider). Leçon : merger les PR empilées dans l'ordre base→sommet, ou rebaser surmainavant merge.
Jeton Ghostfolio unifié (#41)
Avant : jeton en double (config client pour l'intent + secret k8s pour le contexte). Désormais
une source unique — la config client — transmise au serveur, qui fait tous les appels
Ghostfolio (/v1/portfolio + secrets dans /v1/ask). portal/ghostfolio.py (client) supprimé.
Actions cluster via Hermes (#42, activé #43)
L'autre moitié de la vision : Asa peut AGIR. Découverte clé : Hermes n'a pas d'API HTTP
(appli TUI ; le « gateway :8080 » de la doc n'écoute pas) — mais un mode one-shot hermes -z "<prompt>" --yolo (profil défaut, tous outils).
- storage-01 — rôle Ansible
hermes_exec: service HTTP:9096(en userhermes) qui lancehermes -z --yoloderrière un jeton Bearer (vault_hermes_exec_token), avec timeout + audit (/var/log/hermes-exec.log). Déployé et vérifié (actif, 401 sans jeton). - STT-server — contexte « agent » (court-circuite le LLM) : handshake de confirmation
2 temps par session (« tu veux que… ? » → « confirme »/« annule ») → appelle hermes-exec.
Opt-in (
STT_ACTIONS_ENABLED, défaut false) ; le contexte n'apparaît que si activé + jeton. - Sécurité : désactivé par défaut, jeton obligatoire,
--yoloseulement jeton+confirmation en main (la confirmation protège des erreurs de transcription), audit. Client : aucun changement. - Secret k8s
stt-server-secrets/hermes-exec-tokencréé. #43 bascule le flag → après merge, le contexte 🤖 Agent est opérationnel.
ASR Parakeet activé (poste)
Bascule du client sur asr_engine = "onnx" (NVIDIA Parakeet nemo-parakeet-tdt-0.6b-v3, CPU) :
~11× temps réel (0,31 s pour 3,6 s), « Hermès » bien transcrit. Whisper conservé en repli.
Relevé d'état réel + RAG re-ingéré (soir)
Passe de vérification terrain (SSH s01/g01 + kubectl) pour aligner la doc sur la réalité, et
re-ingestion du RAG. Nouveau doc de référence : admin/ops/etat-cluster.md (snapshot daté).
Écarts doc↔réalité corrigés (CLAUDE.md, README, install, k8s, incidents, rag, stt) :
- OS AlmaLinux 9.8 (et non 9.7) sur s01/g01 ; k8s v1.33.1 sur les compute nodes.
- RAG
funk-docsn'était pas vide : le warning « supprimée 2026-06-17, re-ingest requis » était périmé. Embeddings basculés sur nomic-embed-text (:1238, dim 768, CPU) — plus qwen3-8b. - Namespace
sacrifice(jeu FPS, hors-repo & hors ArgoCD) + base PGsacrifice+grafananon documentés ; servicesaiexposés via IngressRoute Traefik ; registry in-cluster. - Services de résilience non mentionnés :
llm-heartbeat(s01),llama-watchdog/llama-embed(-heartbeat)(g01). - Instances llama CPU
:1236/:1237(profilssystem/monitor) manuelles et éteintes au relevé.
🐛 Bug RAG trouvé & corrigé : ~46 chunks rataient l'embedding (HTTP 500 input too large… increase
physical batch size: 512). llama-embed tournait avec l'ubatch llama.cpp par défaut (512) ; en
mode --embeddings+pooling l'entrée doit tenir dans un seul ubatch → chunks > 512 tokens KO. Fix :
--batch-size/--ubatch-size = 2048 (rôle llama_server, var llama_embed_ubatch_size ; appliqué
en live via drop-in systemd g01). rag-ingest gagne un retry 5xx. Drift IaC nettoyé (rag/defaults
pointait encore qwen3-8b :1234). Résultat : ré-ingestion 436/436, 0 erreur, collection 🟢.
Versions
- Client
stt:0.7.0 → 0.13.0(portail, contrôles, santé, contextes, intents, version, unification). - STT-server :
0.3.1 → 0.6.0(grounding strict, contextes + sources live, /v1/portfolio, contexte agent).
Prochaines étapes
- ✅ #43 mergé (actions activées) et RAG re-ingéré (436 chunks) — faits.
- Appliquer
make apply-gpupour réconcilier le drop-inllama-embed(ubatch) dans l'IaC, puis supprimer/etc/systemd/system/llama-embed.service.d/batch.confsur g01. - 1er test vocal d'action avec confirmation (HUD → 🤖 Agent).
- Optionnel : ajouter le jeton Ghostfolio en config client si l'intent « combien » est souhaité hors contexte.
- Streaming ASR (transcription partielle live dans le HUD).
- Corriger le wake word (« Asa » vs « Hermès ») si désiré.
- Nettoyer les branches locales
claude/stt-*devenues inutiles.