Recupere 3x top_k passages (max 24), fait noter leur pertinence par le LLM
en un appel (temperature 0, extraits tronques a 600 car.), garde les top_k
mieux notes (tri stable : a note egale l ordre cosinus est preserve).
Best-effort : echec LLM ou notes inexploitables -> classement cosinus.
Desactive par defaut (+1 appel avant le premier token) ; recommande avec
un provider cloud rapide via RAG_RERANK=true.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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>
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>
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>
