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>
- 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
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
