Apres la fusion des morceaux, un unique appel LLM sur le SQUELETTE de l arbre
(noms seuls, quasi gratuit) detecte les chapitres/scenes en double sous des
libelles legerement differents et les fusionne (contenus accumules, rooms
reunies). Consigne conservatrice (doute = pas de fusion) et best-effort
strict : toute erreur laisse l arbre tel quel, jamais d import perdu.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Une scene coupee entre deux morceaux perdait la moitie de ses gm_notes /
player_narration (la regle premier-non-vide-gagne jetait la suite). Les deux
champs sont desormais CONCATENES, avec dedoublonnage (overlap relu) et
remplacement si un morceau apporte une version plus complete.
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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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Les bookmarks PDF (doc.get_toc, gratuits) sont injectes dans chaque prompt MAP
comme referentiel commun de nommage : les morceaux traites separement nomment
desormais les memes chapitres a l identique, et la fusion par nom du _TreeMerger
recolle les chapitres coupes au lieu de creer des doublons. Bornee (2 niveaux,
80 entrees) pour ne pas gonfler le prompt ; absente sur les scans -> inchange.
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nomic-embed-text est entraine avec des prefixes de tache distincts pour le
corpus et la question ; sans eux la pertinence du retrieval est degradee.
Applique uniquement aux modeles nomic (les autres restent neutres).
NB : les sources indexees avant ce changement doivent etre re-uploadees.
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- Seuil rag_min_score (defaut 0.30) : plus d'extraits hors-sujet injectes dans le prompt
- Recherche hybride : cosinus + bonus lexical (noms propres JdR mieux retrouves)
- Cache memoire du vector store (invalidation mtime) : plus de re-parse JSON par question
- Overlap de 80 tokens entre extraits RAG consecutifs (phrases a cheval retrouvables)
- Script de non-regression brain/scripts/sanity_rag_check.py
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- 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
- Possibilité de configurer des lieux dans une scène : permet de configurer un donjon par exemple avec les pièces, les trésors par pièce, la narration..... Mise en place également de conditions permettant de conditionner le déblocage des quêtes.
- Possibilité de transformé un arc en instance non linéaire afin de faire un hub. Permet de jouer de préparer des campagnes type Dragon of Icespire peak plus facilement.
- Configuration de partie : chaque partie va contenir les séances, ce qui permettra de suivre le déblocage des conditions pour les quêtes.
Passage en 0.9.1-beta
- Possibilité de parler à une IA pour règle de jeu ou élément de lore / campagne au cours d'une partie comme aide mémoire
- Onglet dédié aux personnages de la campagne
- Onglet dédié aux scènes
- Onglet avec dès pour ceux qui souhaitent ;
Possibilité de rajouté une note en tant qu'évènement, jet de dès ou encore action du joueur par exemple. D'autres ajouts seront fait dans le futur (notamment des tables aléatoires pour PNJ en live).
