Chat persistant pour la partie lore et la partie campagne pour chaque page / scène.....
Correction du carroussel Passage en v0.4.0 Correction du docker compose pour tout le temps utiliser le bon port que ce soit prod ou dev
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<div class="form-row">
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<label for="ollama-model">Modele</label>
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<div class="inline-select">
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<select id="ollama-model" [(ngModel)]="settings.llm_model">
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<select id="ollama-model" [(ngModel)]="settings.llm_model" (ngModelChange)="fetchOllamaModelInfo()">
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<option *ngIf="ollamaModels.length === 0" [value]="settings.llm_model">{{ settings.llm_model }}</option>
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<option *ngFor="let m of ollamaModels" [value]="m">{{ m }}</option>
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</select>
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@@ -93,6 +93,54 @@
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</div>
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</section>
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<!-- Bloc Fenetre de contexte -->
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<section class="card" *ngIf="settings">
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<h2>Fenetre de contexte</h2>
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<!-- Ollama : slider borne par le max du modele -->
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<div class="form-row" *ngIf="settings.llm_provider === 'ollama'">
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<label for="llm-num-ctx">
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Tokens alloues au modele
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<span class="ctx-value">{{ settings.llm_num_ctx | number }}</span>
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<span class="ctx-max" *ngIf="ollamaModelMaxContext > 0">
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/ {{ ollamaModelMaxContext | number }} max
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</span>
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</label>
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<input
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id="llm-num-ctx"
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type="range"
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[min]="CTX_MIN"
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[max]="effectiveMaxContext"
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step="1024"
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[(ngModel)]="settings.llm_num_ctx"
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class="ctx-slider">
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<p class="hint" *ngIf="ollamaModelMaxContext > 0">
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Le modele <strong>{{ settings.llm_model }}</strong> accepte jusqu'a
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{{ ollamaModelMaxContext | number }} tokens. Plus la valeur est elevee, plus
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l'IA peut tenir d'historique et de contexte — au prix de VRAM et de latence.
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</p>
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<p class="hint" *ngIf="ollamaModelMaxContext === 0">
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Impossible de determiner la fenetre max du modele (Ollama injoignable ou modele
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inconnu). Slider borne a {{ CTX_FALLBACK_MAX | number }} par securite.
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</p>
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</div>
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<!-- 1min.ai : saisie libre (pas d'introspection possible) -->
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<div class="form-row" *ngIf="settings.llm_provider === 'onemin'">
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<label for="llm-num-ctx-onemin">Fenetre de contexte (tokens)</label>
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<input
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id="llm-num-ctx-onemin"
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type="number"
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min="2048"
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step="1024"
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[(ngModel)]="settings.llm_num_ctx">
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<p class="hint">
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A regler selon la capacite du modele 1min.ai choisi (ex: 128 000 pour gpt-4o,
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200 000 pour claude-sonnet). Sert de plafond a la jauge de contexte du chat.
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</p>
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</div>
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</section>
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<div class="actions" *ngIf="settings">
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<button class="btn-primary" (click)="save()" [disabled]="saving">
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<lucide-icon [img]="Save" [size]="16"></lucide-icon>
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@@ -136,3 +136,20 @@
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}
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.alert-error { background: rgba(220, 80, 80, 0.15); color: #ff9b9b; }
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.alert-success { background: rgba(80, 200, 120, 0.15); color: #a2e8b6; }
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||||
/* --- Slider fenetre de contexte -------------------------------------- */
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.ctx-value {
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margin-left: 8px;
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||||
font-variant-numeric: tabular-nums;
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color: #a5b4fc;
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font-weight: 600;
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}
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||||
.ctx-max {
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color: #9ca3af;
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font-size: 0.85em;
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||||
font-variant-numeric: tabular-nums;
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||||
}
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.ctx-slider {
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width: 100%;
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||||
accent-color: #6c63ff;
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}
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@@ -42,6 +42,18 @@ export class SettingsComponent implements OnInit {
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errorMessage = '';
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successMessage = '';
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/**
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* Fenetre de contexte max supportee par le modele Ollama actuellement
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* selectionne (extraite des metadonnees GGUF via /api/show). 0 si inconnue
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* — dans ce cas on laisse un fallback de 131072 cote UI.
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*/
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ollamaModelMaxContext = 0;
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||||
/** Minimum raisonnable pour num_ctx (defaut Ollama = 2048). */
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readonly CTX_MIN = 2048;
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||||
/** Fallback si Ollama ne renvoie pas le context_length (modele exotique). */
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||||
readonly CTX_FALLBACK_MAX = 131072;
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/** Cle 1min.ai saisie — vide = on ne touche pas a la cle persistee. */
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||||
oneminApiKeyInput = '';
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||||
/** True si l'utilisateur a coche "effacer la cle". */
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||||
@@ -61,6 +73,7 @@ export class SettingsComponent implements OnInit {
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||||
next: (s) => {
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||||
this.settings = { ...s };
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||||
this.refreshModels();
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||||
this.fetchOllamaModelInfo();
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||||
},
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||||
error: (err) => this.errorMessage = this.extractError(err, 'Impossible de charger les parametres.')
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||||
});
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||||
@@ -99,6 +112,31 @@ export class SettingsComponent implements OnInit {
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||||
return group ? group.models : [];
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}
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||||
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/**
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||||
* Recupere la fenetre max supportee par le modele Ollama selectionne.
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||||
* Si la valeur courante de num_ctx depasse ce max, on la clamp.
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||||
*/
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||||
fetchOllamaModelInfo(): void {
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||||
if (!this.settings || this.settings.llm_provider !== 'ollama') return;
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||||
const modelName = this.settings.llm_model;
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||||
if (!modelName) return;
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||||
this.settingsService.getOllamaModelInfo(modelName).subscribe({
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||||
next: (info) => {
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||||
this.ollamaModelMaxContext = info.context_length;
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||||
const max = this.effectiveMaxContext;
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||||
if (this.settings && this.settings.llm_num_ctx > max) {
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||||
this.settings.llm_num_ctx = max;
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||||
}
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||||
},
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||||
error: () => this.ollamaModelMaxContext = 0
|
||||
});
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||||
}
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||||
/** Max effectif a afficher pour le slider (modele Ollama ou fallback). */
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||||
get effectiveMaxContext(): number {
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||||
return this.ollamaModelMaxContext > 0 ? this.ollamaModelMaxContext : this.CTX_FALLBACK_MAX;
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||||
}
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||||
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||||
/** Quand on change de fournisseur, bascule automatiquement sur son premier modele. */
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||||
onProviderChange(): void {
|
||||
if (!this.settings) return;
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||||
@@ -118,7 +156,8 @@ export class SettingsComponent implements OnInit {
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||||
llm_provider: this.settings.llm_provider,
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||||
ollama_base_url: this.settings.ollama_base_url,
|
||||
llm_model: this.settings.llm_model,
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||||
onemin_model: this.settings.onemin_model
|
||||
onemin_model: this.settings.onemin_model,
|
||||
llm_num_ctx: this.settings.llm_num_ctx
|
||||
};
|
||||
if (this.clearApiKey) {
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||||
patch.onemin_api_key = '';
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