Ateliers : reecriture de la question en question autonome avant recherche

Sur une relance conversationnelle (et ses faiblesses ?), l embedding du
dernier message seul ne contient pas le sujet -> retrieval aveugle. Un appel
LLM leger (temperature 0, uniquement a partir du 2e tour) resout les
references implicites depuis l historique ; la question autonome sert a la
RECHERCHE (chat RAG + phase MAP de l analyse approfondie), la reponse finale
voit toujours l historique complet. Best-effort : tout echec retombe sur la
question brute (comportement historique).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

brain/app/application/query_rewrite.py

@@ -0,0 +1,66 @@
+"""Réécriture de la question courante en question AUTONOME (chat des ateliers).
+
+Problème : le retrieval (embedding) et la phase MAP de l'analyse approfondie ne
+voient que le DERNIER message. Une relance comme « et ses faiblesses ? » ne
+contient pas le sujet (Strahd) → recherche aveugle. La parade standard
+(conversational query rewriting) : un appel LLM léger condense la conversation
+en une question autonome, utilisée UNIQUEMENT pour la recherche — la réponse
+finale, elle, voit toujours l'historique complet.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+
+from app.domain.models import ChatMessage
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Nombre de messages récents fournis au réécrivain (assez pour résoudre les
+# pronoms, pas plus — la latence de cet appel doit rester négligeable).
+_MAX_HISTORY = 6
+
+# Garde-fou : une « question » réécrite anormalement longue est suspecte (le
+# modèle a divagué) → on retombe sur la question brute.
+_MAX_REWRITE_CHARS = 400
+
+_REWRITE_PROMPT = """Voici la fin d'une conversation entre un Maître de Jeu et son assistant.
+Réécris le DERNIER message de l'utilisateur en une question AUTONOME et complète :
+remplace les pronoms et références implicites (« il », « ses », « ce lieu », « et pour
+les autres ? ») par ce qu'ils désignent dans la conversation.
+
+Règles :
+- Réponds UNIQUEMENT par la question réécrite, sans guillemets ni préfixe.
+- Conserve la langue et l'intention d'origine. N'ajoute RIEN qui n'est pas demandé.
+- Si le dernier message est déjà autonome, recopie-le tel quel.
+
+--- CONVERSATION ---
+{conversation}
+--- FIN ---
+
+Question autonome :"""
+
+
+async def standalone_question(llm, messages: list[ChatMessage]) -> str:
+    """Condense `messages` en une question autonome pour la RECHERCHE.
+
+    Best-effort : premier message de la conversation, échec LLM ou réponse
+    suspecte → on renvoie simplement la dernière question brute (comportement
+    historique). `llm` doit exposer `generate()` (duck typing des adapters).
+    """
+    last_user = next((m.content for m in reversed(messages) if m.role == "user"), "")
+    user_turns = sum(1 for m in messages if m.role == "user" and m.content.strip())
+    if user_turns <= 1 or not last_user.strip():
+        return last_user  # pas d'historique à résoudre → appel LLM inutile
+
+    recent = [m for m in messages if m.content.strip()][-_MAX_HISTORY:]
+    conversation = "\n".join(f"{m.role.upper()}: {m.content.strip()}" for m in recent)
+    try:
+        raw = await llm.generate(
+            _REWRITE_PROMPT.format(conversation=conversation), temperature=0.0)
+    except Exception as exc:  # noqa: BLE001 — la recherche dégradée vaut mieux que pas de réponse
+        logger.warning("Réécriture de question ignorée (échec LLM) : %s", exc)
+        return last_user
+    rewritten = (raw or "").strip().strip('"').strip()
+    if not rewritten or len(rewritten) > _MAX_REWRITE_CHARS:
+        return last_user
+    return rewritten