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ALI YESILKAYA
1986ab56d8
Serveur : longterm.py — collection Qdrant stt-memory (embeddings Qwen3 gpu-01, dim auto, Cosine), recall top-k injecté au prompt, remember des tours user. Tout dégrade proprement si Qdrant/embeddings injoignables (la mémoire court-terme tient). Env STT_MEMORY_LONGTERM, STT_QDRANT_URL, STT_EMBED_URL, STT_MEMORY_TOPK. Testé en process : dégradation OK (Qdrant down → mem=0, pas de crash, court-terme tient). Qdrant réparé le 17/06 (5c). Recherche sémantique réelle à valider sur cluster. Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
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# STT-server — orchestrateur AI (in-cluster)
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API FastAPI déployée dans le cluster k8s (namespace `ai`). Reçoit les requêtes des clients
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STT et route l'inférence vers LiteLLM (s01) → Qwen3 (g01) / Claude.
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## API
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| Méthode | Route | Corps | Réponse |
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|---|---|---|---|
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| `GET` | `/healthz` | — | `{status, version}` |
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| `GET` | `/v1/models` | — | `{default, available[]}` |
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| `POST` | `/v1/ask` | `{text, model?, session_id?}` | `{reply, model}` |
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| `POST` | `/v1/reset` | `{session_id}` | `{status}` |
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`model` (optionnel) = alias LiteLLM ; défaut serveur si absent ; rejeté (400) si absent
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de `STT_ALLOWED_MODELS`. Le client choisit le modèle par requête (pas de switch global).
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`session_id` (optionnel) active la **mémoire court-terme** : le serveur garde l'historique
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de la conversation (en mémoire, borné + TTL) et l'injecte dans l'appel LLM. `/v1/reset`
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l'efface. Sans `session_id`, chaque requête est sans état. (Deployment en 1 worker pour
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la cohérence de la mémoire process. Mémoire long-terme Qdrant = phase 5b.)
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## Configuration (variables d'env)
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| Var | Défaut | Rôle |
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|---|---|---|
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| `STT_LITELLM_URL` | `http://192.168.10.1:4000/v1/chat/completions` | endpoint LiteLLM (IP directe s01, cf. open-webui) |
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| `STT_LITELLM_KEY` | `lm-studio` | clé LiteLLM (valeur exacte attendue) |
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| `STT_MODEL` | `hermes-default` | modèle par défaut |
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| `STT_ALLOWED_MODELS` | `hermes-default,qwen3-8b,claude-sonnet-4-6,claude-opus-4-7` | alias autorisés (demandables par le client) |
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| `STT_SYSTEM_PROMPT` | prompt vocal FR concis | persona |
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| `STT_MAX_TOKENS` / `STT_TEMPERATURE` | `200` / `0.7` | génération |
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| `STT_MEMORY_LONGTERM` | `true` | mémoire long-terme Qdrant (dégrade si injoignable) |
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| `STT_QDRANT_URL` | `http://192.168.10.1:6333` | Qdrant (s01) |
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| `STT_EMBED_URL` | `http://192.168.10.20:1234/v1/embeddings` | embeddings Qwen3 (gpu-01) |
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| `STT_MEMORY_TOPK` | `3` | nombre de souvenirs injectés |
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## Dev local
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```bash
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cd stt/server
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pip install -e .
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STT_LITELLM_URL=http://192.168.1.200:4000/v1/chat/completions stt-server # :8000
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curl -s localhost:8000/healthz
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curl -s localhost:8000/v1/ask -H 'content-type: application/json' -d '{"text":"bonjour"}'
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```
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## Déploiement
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- Image construite/poussée par `.github/workflows/build-stt-server.yml`, taguée `sha-<commit>` ;
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sur `main` la CI bumpe le manifest avec ce tag → ArgoCD redéploie tout seul (déterministe).
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- Manifests : `k8s/apps/stt/` ; Application ArgoCD : `k8s/apps-of-apps/apps/stt.yaml` (depuis `main`).
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- Accès LiteLLM (hors cluster) : IP directe `192.168.10.1:4000` (même pattern qu'open-webui).
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## Mémoire
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- **Court-terme** (`memory.py`) : historique par `session_id` (en mémoire, borné + TTL).
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- **Long-terme** (`longterm.py`) : collection Qdrant `stt-memory` (vecteurs des tours user,
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embeddings Qwen3), souvenirs pertinents injectés au prompt. Dégrade si Qdrant/embeddings down.
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## À venir
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- Intégration des **outils Hermes** (« agir sur Funk ») via le gateway `:8080` — nécessite
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de spécifier son API. Aujourd'hui : inférence/chat seulement (via LiteLLM).
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- Embedding dédié (`nomic-embed-text`) pour une recherche sémantique de meilleure qualité.
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- Mémoire **distillée** versionnée (faits/préférences) dans `server/memory/`.
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