Améliorations sur l'utilisation de l'IA pour l'exploitation des PDF, que ce soit la partie cloud ou la partie ollama + montée en version

brain/app/infrastructure/gemini_adapter.py

@@ -20,7 +20,7 @@ import httpx
 
 from app.core.config import Settings
 from app.domain.models import ChatMessage
-from app.domain.ports import LLMProviderError
+from app.domain.ports import LLMGenerationTimeout, LLMProviderError
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -95,7 +95,7 @@ class GeminiLLMProvider:
         try:
             return await asyncio.wait_for(_collect(), timeout=self._timeout)
         except asyncio.TimeoutError as exc:
-            raise LLMProviderError(
+            raise LLMGenerationTimeout(
                 f"Erreur Gemini : génération non terminée en {self._timeout}s. Réduisez la "
                 "taille des morceaux d'import ou augmentez le timeout."
             ) from exc
@@ -130,6 +130,10 @@ class GeminiLLMProvider:
         }
         if temperature is not None:
             body["temperature"] = temperature
+        # Mode JSON natif (supporté par l'endpoint OpenAI-compatible de Gemini) :
+        # supprime fences ```json et JSON invalide, principale cause de morceaux ignorés.
+        if output_format == "json":
+            body["response_format"] = {"type": "json_object"}
 
         async with httpx.AsyncClient(timeout=self._timeout) as client:
             try:

brain/app/infrastructure/mistral_adapter.py

@@ -20,7 +20,7 @@ import httpx
 
 from app.core.config import Settings
 from app.domain.models import ChatMessage
-from app.domain.ports import LLMProviderError
+from app.domain.ports import LLMGenerationTimeout, LLMProviderError
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -101,7 +101,7 @@ class MistralLLMProvider:
         try:
             return await asyncio.wait_for(_collect(), timeout=self._timeout)
         except asyncio.TimeoutError as exc:
-            raise LLMProviderError(
+            raise LLMGenerationTimeout(
                 f"Erreur Mistral : génération non terminée en {self._timeout}s. Réduisez la "
                 "taille des morceaux d'import, augmentez le timeout, ou changez de modèle."
             ) from exc
@@ -136,6 +136,11 @@ class MistralLLMProvider:
         }
         if temperature is not None:
             body["temperature"] = temperature
+        # Mode JSON natif : TOUS les modèles Mistral le supportent → plus de fences
+        # ```json ni de JSON invalide (retours à la ligne bruts dans les chaînes),
+        # principale cause de morceaux d'import ignorés.
+        if output_format == "json":
+            body["response_format"] = {"type": "json_object"}
 
         async with httpx.AsyncClient(timeout=self._timeout) as client:
             try:

brain/app/infrastructure/ollama_adapter.py

@@ -11,7 +11,7 @@ import httpx
 
 from app.core.config import Settings
 from app.domain.models import ChatMessage
-from app.domain.ports import LLMProviderError
+from app.domain.ports import LLMGenerationTimeout, LLMProviderError
 
 
 class OllamaLLMProvider:
@@ -71,6 +71,22 @@ class OllamaLLMProvider:
                     raise LLMProviderError(
                         f"Ollama HTTP {response.status_code} : {err_msg.strip()[:500]}"
                     )
+            except httpx.ConnectTimeout as exc:
+                # Serveur injoignable : erreur d'infrastructure, pas de lenteur.
+                raise LLMProviderError(
+                    f"Erreur lors de l'appel à Ollama : {exc}"
+                ) from exc
+            except httpx.TimeoutException as exc:
+                # `stream: False` → le read-timeout court jusqu'à la réponse COMPLÈTE,
+                # donc le dépasser = génération trop lente pour la sortie demandée
+                # (fréquent : modèle local modeste + gros morceau d'import à réécrire).
+                # Type dédié → pas de retry à l'identique ; l'import re-découpe le
+                # morceau en deux moitiés (sortie 2× plus courte) à la place.
+                raise LLMGenerationTimeout(
+                    f"Erreur Ollama : génération non terminée en {self._timeout}s. Réduisez "
+                    "la taille des morceaux d'import, augmentez le timeout, ou utilisez un "
+                    "modèle plus rapide."
+                ) from exc
             except httpx.HTTPError as exc:
                 raise LLMProviderError(
                     f"Erreur lors de l'appel à Ollama : {exc}"

brain/app/infrastructure/openrouter_adapter.py

@@ -22,7 +22,7 @@ from app.core.config import Settings
 from app.domain.models import ChatMessage
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
-from app.domain.ports import LLMProviderError
+from app.domain.ports import LLMGenerationTimeout, LLMProviderError
 
 _API_URL = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"
 
@@ -113,7 +113,7 @@ class OpenRouterLLMProvider:
         try:
             return await asyncio.wait_for(_collect(), timeout=self._timeout)
         except asyncio.TimeoutError as exc:
-            raise LLMProviderError(
+            raise LLMGenerationTimeout(
                 f"Erreur {provider} : génération non terminée en {self._timeout}s. Réduisez la "
                 "taille des morceaux d'import, augmentez le timeout, ou changez de modèle."
             ) from exc