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b69c54ed0f
Recette (mode extractif, aucune clé) — elle a invalidé le modèle R5.1 : - MiniLM-384 classait la page-réponse DERRIÈRE des passages sans rapport (0,24 vs 0,41 sur la question type du plan) → bascule mesurée vers paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 (768 d, local/CPU), ADR-004 amendé avec le banc comparatif (e5-large écarté : 2,2 Go, scores compressés). - Migration r5_embeddings_mpnet : pgvector 384 → 768, index vidé (re-dérivable par « Réindexer tout »). - Découpage affiné (~350 caractères) : la phrase-réponse ne se noie plus, l'extrait cité est lisible ; seuils par défaut recalés 0,45/0,40/0,55. - Rejouée après bascule : réponse sourcée p. 2 en tête, refus honnête chiffré, suggestions étagées — 16/16 Playwright, 78 API, 23 pytest. - Revue pixel publiée (6 écrans réels vs maquettes, 3 arbitrages). Durcissement : - apps/ai/Dockerfile : uv, modèle ONNX téléchargé AU BUILD (ADR-004 §1), non-root, healthcheck ; répétition locale conteneurisée validée (healthz, reindex via MinIO/pgvector, 401 sans jeton, refus de boot api-sans-clé, réponse sourcée depuis le conteneur). - Compose Dokploy : siop2-ai interne (jamais sur dokploy-network, AI_SERVICE_TOKEN requis, génération opt-in, seuils par env) ; siop2-api branché (AI_SERVICE_URL). - Runbook §5-6 : service IA en production, calibrage des seuils sur le corpus client, réindexation post-déploiement. Le tag release/r5 attend la validation de la revue pixel par le référent. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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-- Décision de recette R5 (journal 17/07) : le modèle d'embeddings passe de
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-- MiniLM (384 dims) à paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 (768 dims) —
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-- MiniLM classait la page-réponse derrière des passages sans rapport.
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-- Les chunks sont re-dérivables : on vide l'index et on change la dimension ;
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-- une réindexation (bouton « Réindexer tout » ou /assistant/reindex) reconstruit tout.
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TRUNCATE "RagChunk";
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ALTER TABLE "RagChunk" DROP COLUMN "embedding";
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ALTER TABLE "RagChunk" ADD COLUMN "embedding" vector(768) NOT NULL;
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