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ALI YESILKAYA
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* feat(stt): mémoire long-terme sémantique via Qdrant (5b) 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. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT * feat(stt): endpoint /v1/memory/health + upsert Qdrant synchrone - /v1/memory/health sonde activement embeddings + Qdrant + collection et expose les erreurs (recall/remember dégradent en silence → indébogables). Permet de diagnostiquer la mémoire long-terme sans kubectl exec. - remember() : upsert avec ?wait=true → le souvenir est immédiatement cherchable (sans wait, Qdrant met l'écriture en file → un recall cross-session immédiat pouvait le rater). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT * docs(stt): 5b mémoire long-terme validée en prod + backlog nomic-embed-text - Rappel cross-session confirmé (« Felix » retrouvé dans une nouvelle session), points_count vérifié via /v1/memory/health. - Note du fix upsert ?wait=true et de l'endpoint de diagnostic. - Roadmap : 5d (nomic-embed-text dim 768) en backlog qualité ; états haut/bas du doc mis à jour (déployé + validé sur cible). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT * feat(stt): embeddings dédiés nomic-embed-text sur gpu-01 (:1238) + migration auto Remplace Qwen3 (chat réutilisé, dim 4096, peu discriminant) par un modèle d'embedding spécialisé nomic-embed-text (dim 768) pour la mémoire long-terme. Ansible (rôle llama_server) : - nouvelle instance optionnelle `llama-embed` (llama_embed_enabled) servant un modèle d'embedding dédié sur :1238, GPU ; télécharge le GGUF si absent. - activée sur gpu-01 (host_vars) : nomic-embed-text-v1.5 f16. STT-server : - STT_EMBED_URL → :1238, STT_EMBED_MODEL → nomic-embed-text (deployment + config). - _ensure_collection détecte le changement de dimension (4096→768) et recrée automatiquement la collection stt-memory (anciens vecteurs incomparables) — pas de drop manuel. Docs : llama_server README, rag.md, stt.md (5d ✅), CLAUDE.md. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT * fix(stt): désactiver le mode thinking de Qwen3 (/no_think) — content vide / 502 Qwen3 est un modèle « thinking » : il dépensait tout le budget max_tokens en reasoning_content → content vide, ou partait en raisonnement long → timeout (502 "upstream LiteLLM : " avec message vide). Diagnostic : appel direct LiteLLM en 0.87s mais content="" et tout dans reasoning_content. - brain.py : ajoute le token de contrôle `/no_think` au system prompt (configurable STT_DISABLE_THINKING, défaut true ; inoffensif pour non-Qwen). - brain.py : filet de sécurité — si content vide, récupère reasoning_content au lieu de renvoyer "". Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013FmcxGsyXZXogiAHQLjnZT --------- Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com> |
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| __init__.py | ||
| app.py | ||
| brain.py | ||
| config.py | ||
| longterm.py | ||
| memory.py | ||