feat(chatbot): mode profondeur côté serveur (rapide / approfondi) sur les 4 routes

Contrat unique `profondeur` ('rapide' | 'approfondi', défaut rapide) dans
utils/chatProfondeur.ts (libellés partagés). Les 3 routes Bifrost lisent
body.profondeur ?? body.mode, choisissent le tier (20b / 120b + replis), un
prompt système « réflexion » (Entraide, Réseaux, Taff) au même format JSON, et un
budget max_tokens adapté. Pensées lit body.profondeur (jamais body.mode, réservé à
LightRAG) : posture réflexion ajoutée au user_prompt + max_total_tokens 40000.
Modèle servi journalisé, et champ debug exposé uniquement en dev.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_015vcVGz8i4WpZm2dixKUiSD

server/api/chatbot-pensees.post.ts

@@ -6,6 +6,7 @@
 import { readFileSync } from 'node:fs'
 import { join } from 'node:path'
 import { checkRateLimitJson } from '~/server/utils/rateLimitJson'
+import { profondeurDuBody, REGLE_GUILLEMETS } from '~/server/utils/bifrost'
 
 /**
  * Règle citations — commune aux 4 préambules (mesure M7 du 05/10 : le modèle invente des
@@ -50,6 +51,28 @@ Règles :
 - Ton praticien militant : direct, pas neutre, ancré dans la pratique architecturale.
 - Réponse en français, dense, sans délayage.`
 
+/**
+ * Posture « réflexion » (mode approfondi, v1 — prompts définitifs par onglet : B7/B9).
+ * Ajoutée APRÈS le préambule du corpus et AVANT REGLE_CITATIONS (qui reste prioritaire).
+ * Pensées n'est pas servi par Bifrost : le LLM de génération est réglé côté LightRAG, donc
+ * ce mode change la consigne et les paramètres de récupération, pas le modèle.
+ */
+const POSTURE_REFLEXION = `MODE RÉFLEXION : l'usager veut penser, pas seulement s'informer.
+- Mets les idées en relation : reformule d'abord ce que la question engage, puis fais dialoguer les auteurs et les écoles présents dans le contexte.
+- Nomme les tensions et les désaccords entre écoles (ce qu'elles partagent, là où elles divergent, ce que chacune ne voit pas), sans trancher à la place de l'usager.
+- Reste strictement dans le corpus fourni : si une idée n'y est pas, dis-le au lieu de la compléter de mémoire.
+- Termine par 2 questions ouvertes qui aident l'usager à situer sa propre position.
+- Réponse structurée en paragraphes courts, 450 mots maximum.
+- ${REGLE_GUILLEMETS}`
+
+/**
+ * Paramètres de récupération LightRAG du mode réflexion. Mesuré le 09/10 (contexte seul, hybrid) :
+ * top_k 60 / chunk_top_k 30 ne changent rien (115,7 → 115,9 Ko, le budget de tokens plafonne) ;
+ * max_total_tokens 50000 monte le contexte à 153 Ko. On prend 40000 : plus de matière pour croiser
+ * les écoles sans approcher la fenêtre du LLM de génération (réglé côté serveur).
+ */
+const PARAMS_RAG_REFLEXION = { max_total_tokens: 40000 }
+
 function buildPrefaceAuteur(nomAuteur: string, slug: string): string {
   return `Tu réponds EXCLUSIVEMENT depuis les livres de ${nomAuteur} présents dans le RAG (fichiers commençant par "${slug}__").
 Si la question sort du périmètre de cet auteur, indique-le et propose de l'aborder sans le hashtag pour interroger la carte entière. Reste fidèle au style et à la pensée de ${nomAuteur}. Cite toujours le livre.
@@ -98,6 +121,8 @@ export default defineEventHandler(async (event) => {
   }
 
   const query: string = body.query.trim()
+  // jamais body.mode ici : réservé au mode de recherche LightRAG (hybrid…)
+  const profondeur = profondeurDuBody({ profondeur: body.profondeur })
   const mode: string = body.mode || 'hybrid'
   const corpus: string = body.corpus || 'pensees'
   const ragUrl: string = (config.ragPeUrl as string) || 'http://localhost:9621'
@@ -133,8 +158,11 @@ export default defineEventHandler(async (event) => {
   const ragBody: Record<string, any> = {
     query,
     mode,
-    user_prompt: `${systemPreface}\n\n${REGLE_CITATIONS}`,
+    user_prompt: profondeur === 'approfondi'
+      ? `${systemPreface}\n\n${POSTURE_REFLEXION}\n\n${REGLE_CITATIONS}`
+      : `${systemPreface}\n\n${REGLE_CITATIONS}`,
   }
+  if (profondeur === 'approfondi') Object.assign(ragBody, PARAMS_RAG_REFLEXION)
   if (auteurSlug && nomAuteurMatch) {
     ragBody.hl_keywords = [nomAuteurMatch, auteurSlug]
     ragBody.ll_keywords = [auteurSlug]
@@ -174,5 +202,8 @@ export default defineEventHandler(async (event) => {
     auteur_chunks: auteurSlug && nomAuteurMatch ? { on_target: chunksOnTarget, off_target: chunksOffTarget } : null,
     filter: { couche: body.filter_couche ?? null, ecole: body.filter_ecole ?? null },
     timestamp: new Date().toISOString(),
+    ...(import.meta.dev
+      ? { debug: { profondeur, user_prompt_chars: ragBody.user_prompt.length, rag_params: profondeur === 'approfondi' ? PARAMS_RAG_REFLEXION : null } }
+      : {}),
   }
 })