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LoreMind/brain/app/application/query_rewrite.py
IETM_FIXE\ietm6 1fb4563557 Redécoupage des fichiers et sortie des prompts dans leurs propre fichiers pour ne pas tout mélanger ensemble.
On garde malgrès tout les promps à coté des parseurs car ils évoluent généralement ensemble.
2026-06-15 10:16:01 +02:00

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Python

"""Réécriture de la question courante en question AUTONOME (chat des ateliers).
Problème : le retrieval (embedding) et la phase MAP de l'analyse approfondie ne
voient que le DERNIER message. Une relance comme « et ses faiblesses ? » ne
contient pas le sujet (Strahd) → recherche aveugle. La parade standard
(conversational query rewriting) : un appel LLM léger condense la conversation
en une question autonome, utilisée UNIQUEMENT pour la recherche — la réponse
finale, elle, voit toujours l'historique complet.
"""
from __future__ import annotations
import logging
from app.application.prompts import query_rewrite as prompts
from app.domain.models import ChatMessage
logger = logging.getLogger(__name__)
# Nombre de messages récents fournis au réécrivain (assez pour résoudre les
# pronoms, pas plus — la latence de cet appel doit rester négligeable).
_MAX_HISTORY = 6
# Garde-fou : une « question » réécrite anormalement longue est suspecte (le
# modèle a divagué) → on retombe sur la question brute.
_MAX_REWRITE_CHARS = 400
async def standalone_question(llm, messages: list[ChatMessage]) -> str:
"""Condense `messages` en une question autonome pour la RECHERCHE.
Best-effort : premier message de la conversation, échec LLM ou réponse
suspecte → on renvoie simplement la dernière question brute (comportement
historique). `llm` doit exposer `generate()` (duck typing des adapters).
"""
last_user = next((m.content for m in reversed(messages) if m.role == "user"), "")
user_turns = sum(1 for m in messages if m.role == "user" and m.content.strip())
if user_turns <= 1 or not last_user.strip():
return last_user # pas d'historique à résoudre → appel LLM inutile
recent = [m for m in messages if m.content.strip()][-_MAX_HISTORY:]
conversation = "\n".join(f"{m.role.upper()}: {m.content.strip()}" for m in recent)
try:
raw = await llm.generate(
prompts.REWRITE_PROMPT.format(conversation=conversation), temperature=0.0)
except Exception as exc: # noqa: BLE001 — la recherche dégradée vaut mieux que pas de réponse
logger.warning("Réécriture de question ignorée (échec LLM) : %s", exc)
return last_user
rewritten = (raw or "").strip().strip('"').strip()
if not rewritten or len(rewritten) > _MAX_REWRITE_CHARS:
return last_user
return rewritten