Le Brain emet un evenement sources (source_id, page, score des passages
retenus) AVANT le premier token ; le Core le relaie tel quel (JSON brut) ;
l UI affiche une ligne discrete sous la reponse (ex: 12, 47, 103),
prefixee du nom de fichier si plusieurs sources. Transparence pour le MJ
et diagnostic immediat quand le RAG repond a cote.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Les morceaux/lots sont traites par vagues de llm_map_concurrency appels
simultanes (defaut 3, .env). L ordre narratif est preserve (fusion vague par
vague dans l ordre du livre), la resilience par morceau et les heartbeats SSE
sont conserves. Divise le temps d import d un gros livre par ~3 sur un
provider cloud ; sans effet sur Ollama local (qui sequence cote serveur).
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Brain : main.py (1496 l.) reduit a l'assemblage (~95 l.) ; un router par
responsabilite (generation, chat, tables, imports, notebooks, settings, models),
factories DI dans api/deps.py, DTOs chat + mapping anti-corruption separes,
auto-pull embeddings deplace en infrastructure. Chemins HTTP inchanges.
Web : SettingsComponent (729 l.) recentre sur le formulaire (~330 l.) ;
sous-composants standalone updates-section (MAJ + licence Patreon + switch
canal) et ollama-model-manager (liste/pull/suppression de modeles).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
