Plusieurs gros ajouts :

- Possibilité de discuter avec un PDF ; RAG ou analyse approfondie. Enlèvement de l'autre outil PDF de discussion qui analysait d'abord un PDF en proposant directement une intégration sans attendre qu'on pose de question
- Mise en place de l'import directement dans les outils dans la sidebar
- Mise en place d'un outil pour créer des tables aléatoires avec possibilité d'utiliser pendant la partie
- Mise en place d'un outil pour mettre en place des PNJ, scènes, chapitre.... directement à partir de la discussion avec le PDF
- Mise en place RAG avec mistal-embeding ou nomic si on utilise ollama
- Mise en place mistral, google en fournisseurs alternatifs pour l'IA dans le cloud
- version 0.11.0-bêta

brain/app/core/config.py

@@ -25,8 +25,9 @@ class Settings(BaseSettings):
         extra="ignore",
     )
 
-    # Provider LLM actif. "ollama" = local ; "onemin" = 1min.ai ; "openrouter" = OpenRouter.
-    llm_provider: Literal["ollama", "onemin", "openrouter"] = "ollama"
+    # Provider LLM actif. "ollama" = local ; "onemin" = 1min.ai ;
+    # "openrouter" = OpenRouter ; "mistral" = Mistral ; "gemini" = Google Gemini.
+    llm_provider: Literal["ollama", "onemin", "openrouter", "mistral", "gemini"] = "ollama"
 
     ollama_base_url: str = "http://localhost:11434"
     llm_model: str = "gemma4:26b"
@@ -53,6 +54,35 @@ class Settings(BaseSettings):
     openrouter_api_key: str = ""
     openrouter_model: str = "openrouter/free"
 
+    # Mistral (La Plateforme, OpenAI-compatible). Cle + modele modifiables depuis
+    # l'UI. Tier gratuit « Experiment » sur console.mistral.ai (sans CB). Defaut =
+    # mistral-large-latest (128k contexte, bon en francais et en JSON fidele).
+    mistral_api_key: str = ""
+    mistral_model: str = "mistral-large-latest"
+
+    # Google Gemini (endpoint OpenAI-compatible). Cle gratuite sur
+    # aistudio.google.com (sans CB). Defaut = gemini-2.0-flash : ~1M de contexte
+    # (un livre tient en 1-2 appels), rapide, fidele, quota gratuit genereux.
+    gemini_api_key: str = ""
+    gemini_model: str = "gemini-2.0-flash"
+
+    # Embeddings (RAG des notebooks/ateliers). Modele SEPARE du chat.
+    # "ollama" = local (gratuit, illimite, ideal pour indexer un livre = bcp
+    # d'appels) ; "mistral" = cloud EU (mistral-embed, soumis au rate limit).
+    embedding_provider: Literal["ollama", "mistral"] = "ollama"
+    ollama_embedding_model: str = "nomic-embed-text"
+    mistral_embedding_model: str = "mistral-embed"
+    # Au démarrage, si le provider d'embeddings est Ollama et que le modèle n'est
+    # pas présent, le Brain le télécharge automatiquement (en arrière-plan) → le RAG
+    # marche "out of the box" pour un nouvel utilisateur. Désactivable (connexion
+    # limitée, gestion manuelle des modèles).
+    auto_pull_embedding_model: bool = True
+
+    # Nombre d'extraits récupérés par question dans le chat des ateliers (RAG).
+    # Plus haut = plus de couverture pour les questions larges (« liste les… »),
+    # mais prompt plus long. 8 par défaut (montable jusqu'à ~20 sur grand contexte).
+    rag_top_k: int = 8
+
     # Taille cible d'un morceau (en tokens) pour l'import de PDF (regles/campagne).
     # Plus c'est gros, moins il y a de morceaux => moins de fragmentation et un
     # import plus rapide, MAIS il faut que ca tienne dans la fenetre du modele.

brain/app/core/settings_store.py

@@ -31,6 +31,15 @@ _ALLOWED_KEYS = frozenset({
     "onemin_model",
     "openrouter_api_key",
     "openrouter_model",
+    "mistral_api_key",
+    "mistral_model",
+    "gemini_api_key",
+    "gemini_model",
+    "embedding_provider",
+    "ollama_embedding_model",
+    "mistral_embedding_model",
+    "auto_pull_embedding_model",
+    "rag_top_k",
     "import_chunk_tokens",
 })