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https://github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git
synced 2026-07-08 22:24:42 +02:00
Asa n'est plus bloqué sur le seul contexte « doc cluster grounding-strict ». Le client choisit un contexte par requête ; le serveur change le system prompt ET injecte les données live du domaine, puis renvoie le contexte assemblé pour le visualiseur du HUD. - contexts.py : profils funk / ghostfolio / grafana / alerting / cluster (system prompt + sources) + assemble() (prompt final + structure de visualisation). - sources.py : fetchers live best-effort (Ghostfolio auth+details, Alertmanager alerts hors Watchdog, Prometheus cluster/metrics), env-config, dégradation propre. - brain.py : ask() reçoit le system prompt déjà assemblé (assemblage remonté). - app.py : /v1/ask accepte `context`, renvoie context_id + le contexte assemblé ; nouveau GET /v1/contexts ; RAG doc conditionné au profil. - config.py : URLs sources + STT_GHOSTFOLIO_TOKEN + STT_DEFAULT_CONTEXT. - deployment : env in-cluster (Prometheus/Alertmanager monitoring, Ghostfolio ai), jeton via secret optionnel stt-server-secrets/ghostfolio-token. - bump 0.3.1 → 0.4.0. Validé en local : assemblage (blocs+RAG+mémoire), parsing des sources (mock), endpoints /v1/contexts et /v1/ask (LLM mocké) — context_id, visualiseur, fallback contexte inconnu → funk. Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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4.9 KiB
Python
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Python
"""Contextes présélectionnables d'Asa — profils de domaine + assemblage du prompt.
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Chaque profil définit un system prompt et les **sources live** à injecter dans le
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contexte (Ghostfolio, Prometheus, Alertmanager, doc Funk). Le client choisit un
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contexte par requête (`context` dans /v1/ask) ; le serveur assemble le prompt et
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renvoie le contexte assemblé pour le **visualiseur** du HUD.
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Ajouter un contexte = une entrée dans CONTEXTS (id, label, icône, prompt, sources).
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"""
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from __future__ import annotations
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from dataclasses import dataclass
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from stt_server.config import settings
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# Préambule commun (ton, langue, concision) — chaque prompt de contexte le complète.
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_BASE = (
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"Tu es Hermes, l'assistant vocal du homelab Funk. Réponds toujours en français, "
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"de façon concise (2-3 phrases maximum), sans markdown ni listes."
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)
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@dataclass(frozen=True)
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class Context:
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id: str
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label: str
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icon: str
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description: str
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system_prompt: str
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sources: tuple[str, ...] = () # "docs","ghostfolio","alerts","cluster","metrics"
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# Le contexte « funk » garde le prompt grounding-strict historique (env override possible).
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CONTEXTS: dict[str, Context] = {
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"funk": Context(
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id="funk", label="Funk · cluster", icon="🛠️",
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description="Questions sur le homelab depuis la documentation.",
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system_prompt=settings.system_prompt,
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sources=("docs",),
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),
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"ghostfolio": Context(
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id="ghostfolio", label="Ghostfolio", icon="💰",
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description="Ton portefeuille et tes investissements.",
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system_prompt=_BASE + " Tu aides sur le portefeuille d'investissement de "
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"l'utilisateur. Appuie-toi sur les données Ghostfolio fournies ci-dessous ; "
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"donne des montants précis quand ils y figurent. Si une donnée n'est pas "
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"fournie, dis-le simplement.",
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sources=("ghostfolio",),
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),
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"grafana": Context(
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id="grafana", label="Grafana · métriques", icon="📊",
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description="Métriques et observabilité du homelab.",
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system_prompt=_BASE + " Tu réponds sur les métriques et l'observabilité du "
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"homelab à partir des données fournies ci-dessous (Prometheus). Reste factuel.",
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sources=("metrics",),
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),
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"alerting": Context(
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id="alerting", label="Alerting", icon="🚨",
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description="Alertes actives et leur signification.",
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system_prompt=_BASE + " Tu expliques et tries les alertes actives fournies "
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"ci-dessous : gravité, cause probable, quoi vérifier. S'il n'y a aucune "
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"alerte, rassure brièvement.",
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sources=("alerts",),
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),
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"cluster": Context(
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id="cluster", label="Gestion cluster", icon="🚢",
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description="État et gestion du cluster Kubernetes Funk (lecture seule).",
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system_prompt=_BASE + " Tu réponds sur l'état et la gestion du cluster "
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"Kubernetes Funk à partir de l'état fourni ci-dessous et de la documentation. "
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"Tu fais de la LECTURE SEULE : tu n'exécutes aucune action.",
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sources=("cluster", "docs"),
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),
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}
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# Titres des blocs injectés (visualiseur + prompt)
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_SOURCE_TITLES = {
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"ghostfolio": "Portefeuille Ghostfolio (données live)",
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"metrics": "Métriques Prometheus (live)",
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"alerts": "Alertes actives (Alertmanager)",
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"cluster": "État du cluster (live)",
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"docs": "Documentation Funk",
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}
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def get_context(context_id: str | None) -> Context:
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return CONTEXTS.get(context_id or "", CONTEXTS[settings.default_context])
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def assemble(
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ctx: Context,
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*,
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blocks: list[tuple[str, str]],
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docs: list[str],
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memories: list[str],
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) -> tuple[str, dict]:
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"""Construit le system prompt final + la structure de visualisation.
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`blocks` : (source_id, texte) des sources live déjà récupérées.
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Renvoie (system_prompt, debug) où debug alimente le visualiseur du HUD.
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"""
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system = ctx.system_prompt
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debug_blocks: list[dict] = []
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for src, text in blocks:
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if not text:
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continue
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title = _SOURCE_TITLES.get(src, src)
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system += f"\n\n=== {title} ===\n{text}"
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debug_blocks.append({"source": src, "title": title, "text": text})
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if "docs" in ctx.sources and docs:
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extraits = "\n\n".join(docs)
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system += (
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"\n\n=== Documentation Funk (réponds À PARTIR de ces extraits ; "
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"si l'info n'y est pas, dis-le) ===\n" + extraits
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)
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if memories:
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souvenirs = "\n".join(f"- {m}" for m in memories)
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system += (
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"\n\nÉléments de mémoire long-terme (peuvent aider, ignore si hors-sujet) :\n"
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|
+ souvenirs
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)
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debug = {
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"id": ctx.id,
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"label": ctx.label,
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"icon": ctx.icon,
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|
"system_prompt": ctx.system_prompt,
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|
"blocks": debug_blocks,
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|
"docs": docs,
|
|
"memories": memories,
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|
}
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return system, debug
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