A la premiere analyse d une source, chaque lot est resume (1 appel LLM,
cache disque, purge avec la source) et son resume embedde. Aux questions
suivantes, la question est comparee aux resumes et seuls les lots proches
du meilleur score (marge 0.10, plancher 3 lots) sont relus -> 3-5x moins
d appels sur un gros livre pour les questions ciblees. Selection
volontairement conservatrice ; best-effort (tout echec -> plein scan) ;
desactivable via DEEP_SUMMARY_FILTER=false (exhaustivite maximale).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Sur une relance conversationnelle (et ses faiblesses ?), l embedding du
dernier message seul ne contient pas le sujet -> retrieval aveugle. Un appel
LLM leger (temperature 0, uniquement a partir du 2e tour) resout les
references implicites depuis l historique ; la question autonome sert a la
RECHERCHE (chat RAG + phase MAP de l analyse approfondie), la reponse finale
voit toujours l historique complet. Best-effort : tout echec retombe sur la
question brute (comportement historique).
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).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- 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
