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Commit History
27 days ago
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feat(embeddings): voyage-4-large remplace EmbeddingGemma (API Voyage, halfvec 1024)
Mesure sur tout le corpus (32 303 morceaux) et le jeu relu de 102 questions : en recherche dense, MRR@20 0,758 contre 0,537 pour EmbeddingGemma en francais, 0,680 contre 0,537 en anglais. Par le chemin du chat lui-meme (mots-cles en plein texte, question entiere vectorisee, 8 extraits envoyes au modele), l'article attendu figure parmi les extraits 92 % du temps en francais contre 61 % avec Gemma (MRR@8 0,504 contre 0,336), et 87 % en anglais contre 56 % (0,538 contre 0,282). Vectoriser la question entiere plutot que ses mots-cles gagne a lui seul +0,087 de MRR@8 en francais [IC 95 % +0,035 ; +0,143] et +0,127 en anglais [+0,067 ; +0,191]. - embedding_service.py : VoyageProvider (httpx, connexion gardee : 0,42 s par question contre 1,14 s avec une connexion neuve). Son corps de requete reproduit les vecteurs deja calcules du corpus : un test voyage_live le prouve, cosinus >= 0,999 sur deux questions et deux documents. Lots de 900 textes et 90 000 jetons estimes, refus definit…57c8117
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feat(compte): le profil choisi suit le compte d'un appareil a l'autre
- Migration 015 (f7a8b9c0d1e2) : users.persona VARCHAR(50) NULL, et la contrainte ck_users_persona_connu, qui n'admet que les quatre profils (« étudiant » en NFC). NULL : aucun choix ; un refus de repondre n'est jamais stocke sur un compte. Rejouable, comme 013 et 014 : le test d'idempotence de 013 recule la version par stamp puis rejoue la suite. Instantanee sous PostgreSQL 16 (colonne nullable). - UserResponse.persona : /auth/me, la connexion, l'inscription, Google et la liste admin le renvoient. Pas dans UserBase : UserCreate en heriterait et la creation admin l'ignorerait. - PATCH /auth/me : le profil, seul champ modifiable en libre-service. MiseAJourDuCompte n'herite pas de UserUpdate (email, mot de passe, role : escalade de privileges) et refuse toute autre cle (422). Journal : l'identifiant du compte seulement. Jamais dans le JWT. - README : la route et les regles de synchronisation du front. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>4808bed
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fix(migrations): commandes alembic qui marchent, 014 pour les bases deja en 013
Issus de la revue de la branche : - Les commandes du README et du message d'erreur de alembic/env.py passaient DATABASE_URL=postgresql://... : env.py importe l'application, dont le moteur asynchrone refuse ce pilote (InvalidRequestError), et rien ne migrait. Elles utilisent la forme du .env (+asyncpg), que env.py convertit lui-meme ; un test lance `alembic current` sous cette forme. - 013 a ete corrigee sur place, mais jurix_dev est deja a sa revision : `upgrade head` n'y rejouait rien, et 5 lois gardent les identifiants 10 et 11 dans leurs suggestions. La migration 014 nettoie les suggestions orphelines sur toute base, idempotente. - La descente de 013 ne fait plus rien sur une base qui ne porte aucun nom propre a 013 : elle ajoutait les deux procedures et reecrivait des descriptions dans l'etat ancien que fabrique le harnais, avant le retour arriere de 007. Sa docstring dit desormais vrai. - Test ajoute pour la cible de fusion absente : celui que la docstring d…d82ecf1 -
fix(migrations): 013 convergente et reversible, Alembic exige DATABASE_URL
La premiere version de 013 avait trois defauts : - un retour arriere vide (`pass`) : `alembic downgrade` annoncait un succes et laissait les 14 nouveaux noms en place ; - les categories fusionnees supprimees sans faire suivre laws.suggested_categories (un tableau d'identifiants, sans cle etrangere) : 5 lois de jurix_dev gardent des identifiants disparus ; - les categories cibles inserees apres le re-pointage des lois. 013 suit desormais le modele de 007 : renommage sur place, insertion des cibles, re-pointage des lois (y compris quand un renommage est saute parce que la cible existe deja), suggestions suivies par array_replace, suppression de ce qui est hors des 14, nettoyage des suggestions (identifiants inconnus et doublons retires, ordre garde), puis controles finaux. Les noms sont mis en minuscules par PostgreSQL des deux cotes : sous une locale C, un .lower() Python ne s'accorde pas avec lower() sur « Éducation ». Le retour arriere defait 013 et rien d'autre : lois de Sant…e53a603 -
fix(imports): un seul choix du fournisseur, et chaque fichier importe ce qu'il utilise
La comparaison et l'explication d'article lisaient settings.LLM_PROVIDER sans importer settings. Rien n'echouait a l'import : le nom n'etait resolu qu'a la construction du service, donc chaque /compare et chaque /explain-article repondait 500 des qu'aucune doublure n'etait injectee — en production, jamais dans les tests. Le choix du fournisseur, recopie trois fois, vit desormais dans app/services/llm.py : get_llm_service() rend Mistral ou Gemini selon LLM_PROVIDER, et les erreurs sont regroupees par nature (ERREURS_QUOTA, ERREURS_SATURATION, ERREURS_LLM), quel que soit le fournisseur. Les messages « Please set up Gemini API » deviennent neutres. ruff rendait 18 signalements (2 noms inconnus, 14 imports inutiles, 2 blocs mal ordonnes) ; il en rend zero. Les __import__("sqlalchemy") et __import__("datetime") deviennent de vrais imports. Garde permanente, tests/test_qualite/test_imports.py : ruff doit sortir a zero sur app, scripts, tests et alembic, et chaque module de app doit s'impo…e77f0a8
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feat(embeddings): schema en 768 dimensions, index HNSW sur la colonne
La colonne articles.embedding passe de vector(3072) a vector(768) : la sortie native d'EmbeddingGemma, et une dimension que gemini-embedding-001 produit aussi. Un seul schema pour les deux fournisseurs. Le fournisseur par defaut reste gemini : ce commit ne change que le schema et ce qui en depend. LA MIGRATION DETRUIT TOUS LES VECTEURS (c4d5e6f7a8b9). C'est inevitable : un vecteur 3072 n'a pas d'equivalent dans l'espace d'un autre modele. Ici les bases etaient vides. Une base peuplee devra etre regeneree ensuite, et comme le conteneur lance `alembic upgrade head` a chaque demarrage, deployer ce code declenche la purge. La procedure est a ecrire avant tout deploiement. L'index HNSW se pose directement sur la colonne, sans le detour par une expression halfvec. Les anciens index sont supprimes AVANT l'ALTER : laisse en place, l'index halfvec survit a la conversion et ne sert plus a rien. UN PIEGE TROUVE EN CHEMIN, mesure par EXPLAIN. La recherche garde deux etages : l'index fournit des…195c1c3
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feat: deployment on free tiers, object-storage documents, and email
Enables the project to run on a free hosting tier — ephemeral disk, managed Postgres behind a connection pooler, no outbound SMTP — and adds the password reset flow that was previously a dead end. Two blocking deployment bugs, both reproduced rather than deduced: DATABASE_URL with ?sslmode=require TypeError: connect() got an unexpected keyword argument 'sslmode' SQLAlchemy's asyncpg dialect forwards unknown query parameters straight to asyncpg.connect(), whose signature accepts neither sslmode nor channel_binding and has no **kwargs. The failure surfaces only on the first database access, long after an apparently successful start — and that is exactly the URL the "copy" buttons of managed Postgres providers hand out, and what .env.example recommended. Settings now refuse such a URL at load time, naming PGSSLMODE as the remedy. alembic/env.py, swapping asyncpg for psycopg2 but keeping the query string ProgrammingError: invalid dsn: invalid URI query parameter prepared_s…6429ad3
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feat(auth): inscription publique, connexion Google, et conversations rattachees a un compte
L'utilisateur peut desormais creer un compte — nom, adresse, mot de passe — ou se connecter par Google, afin de retrouver ses conversations d'une visite a l'autre. PAS DE FIREBASE. Le navigateur obtient un jeton d'identite de Google, ce serveur le verifie avec google-auth, puis emet le JWT maison. Une dependance, zero paquet npm, et surtout UN SEUL fichier d'utilisateurs — Firebase en imposerait deux, a garder synchronises. L'ESCALADE DE PRIVILEGE EST FERMEE PAR CONSTRUCTION. `UserCreate` porte un champ `role` fourni par le client ; le reutiliser pour une route publique aurait laisse n'importe qui poster {"role": "superadmin"}. `SignupRequest` n'herite pas de `UserBase`, donc ce champ n'existe pas, et `extra="forbid"` fait de son envoi un 422 plutot qu'un silence — la tentative laisse une trace. LE TROU DE CONFIDENTIALITE EST FERME, et c'etait la condition pour promettre quoi que ce soit. GET et DELETE /rag/conversations/{sid} n'avaient aucune authentification ni controle d'apparten…d21ea1e
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fix(qualite): ruff devient une vraie barriere, et trouve un schema mort et casse
Ruff tournait sans jeu de regles declare : 1332 signalements, dont 98 faux positifs sur le motif `Depends()` de FastAPI et 615 modernisations de style. Un controle que personne ne peut passer n'est pas un controle. Le jeu retenu ne garde que ce qui signale un defaut reel (F, E4, E7, E9, I, RUF100), avec des exceptions nommees la ou l'ordre des imports EST la protection : env.py doit poser sys.path avant d'importer les modeles, conftest doit surcharger DATABASE_URL avant d'importer l'application. Ce que le controle a alors trouve : - UN SCHEMA MORT ET CASSE. `LawDetailResponse` existait deja, exposant `List[ArticleResponse]`. Il n'etait branche sur aucune route, et il etait doublement inutilisable : ArticleResponse porte le CONTENU integral de chaque article — pour le Code Minier, 166 Ko servis deux fois — et son `number` etait plafonne a 20 caracteres alors que la colonne en fait 64 depuis qu'elle accueille « QUATRE-VINGT-DIX-SEPTIEME ». Le plafond du schema est corrige, et…7435134
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feat(search): 3072 dimensions indexees via halfvec, recherche en deux etages
La migration precedente ramenait les embeddings a 1536 dimensions en partant du principe que 3072 etait inindexable. C'est vrai du type `vector`, plafonne a 2000 dimensions pour HNSW et IVFFlat. C'est FAUX du type `halfvec`, qui monte a 4000 — verifie sur ce serveur : pgvector 0.8.6, opclass hnsw/halfvec_cosine_ops presente, et pgvector.sqlalchemy expose HALFVEC. On garde donc la sortie native du modele, sans troncature : - la colonne repasse en vector(3072), fp32, valeurs exactes ; - l'index HNSW est pose sur l'EXPRESSION embedding::halfvec(3072), donc en fp16, ce qui le rend possible et divise sa taille par deux ; - la requete devient un deux-etages : parcours de l'index pour extraire des candidats sur-echantillonnes (x8, plancher 100, plafond 500), puis reclassement de ces candidats a la distance fp32 EXACTE. Le fp16 ne sert qu'a selectionner, jamais a classer. Quatre details portent le montage, et chacun a une variante fausse qui a l'air correcte : la distan…c6e37b4
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test: couverture des comportements qui etaient silencieusement casses
69 tests nouveaux, chacun attache a une panne precise plutot qu'a une fonction. test_chunk_retrieval.py (12) — plusieurs articles d'une meme loi remontent ensemble (acte de deces du DISTINCT ON), l'ordre est celui de la pertinence (acte de deces du ORDER BY law_id), numero/section/page arrivent jusqu'au resultat, l'extrait est balise et centre sur le terme cherche, les filtres mordent sur la branche article, une ligne niveau-loi ne porte pas d'article_id, le semantique rend une ligne par article et des scores bornes, et les resultats document derives portent enfin leurs matched_articles et leur contenu. test_embedding_dimensions.py (11) — output_dimensionality est bien demande, les vecteurs sortent unitaires meme avec normalize=False (l'API ne normalise que la sortie pleine), une dimension inattendue ou un lot tronque levent au lieu de passer, et la cle de cache isole la dimension, le type de tache et la casse. Le test de lecture de cache insere une entree 3072 et verifie qu'elle est…cd71f3c