Demande du référent : la génération opt-in devient réellement
configurable. AI_GENERATION=off|api, AI_API_KEY (exigée en mode api —
le boot refuse sinon, jamais loguée, /healthz n'expose que le mode),
AI_MODEL (défaut claude-opus-4-8).
generation.py : interface Generateur — GenerateurExtractif (contrat de
base sans LLM) et GenerateurAPI (SDK officiel anthropic, dépendance
optionnelle --extra generation, absente des tests/CI). Consigne :
citations [n] obligatoires depuis les extraits anonymisés, jamais
d'invention, rappel de validation humaine. Tout échec (refus du
modèle, quota, réseau) retombe silencieusement sur l'extractif.
5 tests ajoutés (19 pytest) + .env.example. Vérifié en réel : boot
refusé api-sans-clé, générateur construit, healthz sans secret.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
ADR-004 : embeddings locaux sur CPU (fastembed ONNX,
paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, 384 dims — les textes du client
ne quittent jamais le serveur), pgvector dans le Postgres existant
(RagChunk possédé par Prisma, migration r5_ia + état de corpus sur
Document), génération opt-in (mode extractif par défaut : la recette
passe sans clé API), service siop2-ai jamais exposé — joint par l'API
NestJS seule (X-Service-Token).
apps/ai (FastAPI + uv) : pipeline PDF MinIO → texte paginé (pypdf) →
anonymisation D4 (e-mails, téléphones marocains, noms connus de la
base, insensible casse/accents — fonction pure testée) → découpage
avec chevauchement (testé) → embeddings → RagChunk localisé (« p. 42 »,
« bilan du 17/07 »). Bilans codés clôturés ingérés. Exclusion de
corpus (D3) appliquée à l'ingestion ET à la lecture.
14 pytest + ruff, embeddeur déterministe en CI (aucun téléchargement),
job CI ai (uv), deploy en dépend. Vérifié en réel avec le vrai modèle :
corpus seedé réindexé en 7 s (PDF réel → 31 extraits paginés + 3
bilans), recherche sémantique concluante, e-mails → ⟨contact⟩,
0 identité dans les chunks (contrôle SQL).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
