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24 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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fix(limiteur): attente bornee, 429 retenus, mentions dans la langue de la reponse
Issus de la revue de la branche : - L'attente d'une place de generation (4 par modele) n'avait pas de limite : quand toutes etaient prises par des comparaisons longues, un message du chat attendait des minutes, sans secours ni 503. Elle est bornee par l'attente acceptee ; au-dela, le modele de secours. - Mistral : un Retry-After plus long que le budget, ou recu au dernier essai, n'etait pas inscrit au limiteur ; l'appel suivant retournait frapper le modele sanctionne. Il est inscrit avant de decider d'abandonner. - Un `repousser` (429) ne retenait pas les appels deja endormis sur un depart reserve : ils partaient en pleine penalite. Ils attendent l'echeance. - Le recalage sur les en-tetes de Groq s'inscrivait en queue de fenetre, apres des departs reserves pour plus tard, et le calcul du prochain depart faisait attendre trop (88 s au lieu de 59). Il s'inscrit a sa place. Groq corrige l'usage reel AVANT de recaler, sinon l'estimation masquait la consommation des…ecf0802 -
feat(intention): classement par Groq court et en cache, plus de classement local
Le classement local par embeddings est retire (intent_local.py, intent_examples.py, leurs tests et le prechauffage au demarrage). INTENT_CLASSIFIER accepte « groq » (defaut) ou « llm » (le modele du chat) ; l'ancienne valeur « gemini » est ramenee a « llm », et « local » est refuse avec la raison plutot qu'avec l'erreur generique de pydantic. Le mode groq menage le quota du jour (200 000 jetons, 1 000 requetes) : - consignes courtes (~300 jetons au lieu de ~870 : le chat plafonnait vers 215 questions par jour), schema strict, sortie de 40 jetons ; - deux derniers echanges seulement, 200 caracteres chacun ; - cache des verdicts (2 000 entrees, 24 h) : un message identique ne coute plus de requete ; un repli n'y entre jamais. Quand Groq ne peut pas repondre dans les temps — quota epuise (aucune requete n'est alors envoyee), attente du limiteur au-dela de 0,5 s, delai GROQ_INTENTION_TIMEOUT_S (3 s) depasse, panne — la question part aussitot en « juridique », avec une regle `defaut-g…21d412f -
feat(groq): classement des lois par lots, sans repli silencieux, et suite isolee du reseau
GroqService (app/services/groq_service.py) : - chaque appel passe par le limiteur de son modele (les quotas Groq sont par modele) ; un 429 est respecte (Retry-After) puis rejoue ; une attente imposee de plus de GROQ_ATTENTE_MAX_429_S, ou un message de quota journalier, ferme le modele jusqu'a l'echeance (GroqQuotaError, sans requete) ; 5xx et pannes reseau : 4 essais ; - erreurs typees au lieu de None : GroqLimiteError, GroqQuotaError, GroqIndisponibleError, GroqReponseInvalideError ; - schema JSON strict, max_completion_tokens, temperature 0, reflexion coupee (qwen : « none ») ou reduite et masquee (gpt-oss) ; - la sonde de sante lit /models/{modele} au lieu de generer. Classement des lois (legal_domain_classifier.py) : - par LOTS de documents numerotes, codes courts en sortie : 2 226 lois une par une demandaient 11 jours de quota ; un lot incomplet est redemande (les manquants, ou le lot coupe en deux), un document qui manque encore est « a revoir » ; - modele prop…1a3d3f5 -
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