feat(aep-v2): restore composants V2 manquants sur main (NavMapV2 + HashtagFilter + GraphView + FicheFamilleModal + types + css + server)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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Jules Neny
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server/api/chatbot-v2.post.ts
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/**
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* POST /api/chatbot-v2
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*
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* Chatbot V2 - Embedding-based search sur structures bifurcation
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* Coexiste avec /api/chatbot (keyword NocoDB) pendant la transition.
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* SETUP AVANT DEPLOY :
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* cd nav-carte && MISTRAL_API_KEY=xxx node scripts/vectorize-v2.js
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* Coût estimé : ~0.10 EUR pour 120 fiches
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* Flow :
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* 1. Rate limit (réutilise checkRateLimitJson, 10 req/IP/jour)
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* 2. Embed la query via Mistral Embed (mistral-embed)
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* 3. Top-5 cosine similarity sur embeddings-v2.json
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* 4. Si embeddings absents : réponse graceful (v2_ready: false)
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* 5. Construit contexte RAG depuis les fiches candidates
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* 6. Génère réponse Mistral Small (json_object)
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* 7. Retourne { reponse_texte, fiches_recommandees, sources, v2_ready }
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*
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* Variables d'env :
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* MISTRAL_API_KEY - Clé Mistral (partagée avec chatbot v1)
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* RAG_V1_ENABLED - true/false (défaut: true) - coexistence pendant transition
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* RAG_V1_DEPRECATION_DATE - Date prévue deprecation v1 (ex: 2026-05-18)
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*/
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import { checkRateLimitJson } from '~/server/utils/rateLimitJson'
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import { loadEmbeddingsV2, topKSearch } from '~/server/utils/vectorSearch'
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// ── System prompt V2 ───────────────────────────────────────────────────────────
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const SYSTEM_PROMPT_V2 = `Tu es un assistant pour la carte des réseaux de bifurcation en architecture (projet AEP).
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Tu réponds aux questions sur les structures, les pratiques, les pensées écologiques.
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Règles :
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- Cite chaque structure par son nom exact et son fiche_id
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- Indique la famille (1-5) entre parenthèses après chaque nom
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- Reste sobre et descriptif - pas militant agressif
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- Tirets longs interdits : utilise des - ou des ;
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- Max 200 mots par réponse
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- Si hors-scope (pas archi/habiter/écologie), redirige poliment vers la carte
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- Retourne UNIQUEMENT un JSON valide, sans texte avant ou après
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Familles :
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1 - Réemploi et filières
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2 - Frugalité et low-tech
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3 - Architecture sociale et précarités
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4 - Collectifs, écolieux et AMO
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5 - Urbanisme de transition et territoires
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FORMAT DE SORTIE :
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{
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"reponse_texte": "Ta réponse en prose (max 200 mots)",
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"fiches_recommandees": [
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{ "fiche_id": "f1-rotor", "nom": "Rotor", "explication": "1-2 phrases pourquoi cette fiche" }
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]
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}
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CONTEXTE - Structures disponibles :
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{{CONTEXTE_RAG}}`
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// ── Handler ────────────────────────────────────────────────────────────────────
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export default defineEventHandler(async (event) => {
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const config = useRuntimeConfig()
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// 1. Rate limit
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const ip =
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getHeader(event, 'x-forwarded-for')?.split(',')[0].trim() ||
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event.node.req.socket?.remoteAddress ||
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'0.0.0.0'
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const allowed = checkRateLimitJson(ip, 'chatbot-v2', 10)
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||||
if (!allowed) {
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throw createError({
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statusCode: 429,
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||||
statusMessage: 'Limite de 10 questions par jour atteinte.'
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})
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}
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||||
// 2. Validation body
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const body = await readBody(event)
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||||
const question: string = (body?.question ?? '').trim()
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||||
if (!question || question.length < 3) {
|
||||
throw createError({ statusCode: 400, statusMessage: 'Question trop courte.' })
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||||
}
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||||
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||||
const mistralApiKey = config.mistralApiKey as string
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||||
if (!mistralApiKey) {
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||||
throw createError({ statusCode: 500, statusMessage: 'Clé API Mistral manquante.' })
|
||||
}
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||||
// 3. Charger embeddings V2 (lazy, cachés en mémoire)
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const embeddingsV2 = loadEmbeddingsV2()
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||||
// Graceful fallback si le script vectorize-v2.js n'a pas encore été lancé
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||||
if (embeddingsV2.length === 0) {
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||||
return {
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||||
reponse_texte: "La base vectorielle V2 est en cours de préparation. Merci d'utiliser le chatbot classique en attendant.",
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||||
fiches_recommandees: [],
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||||
sources: [],
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||||
v2_ready: false
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||||
}
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||||
}
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||||
// 4. Embed la query via Mistral Embed
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let queryEmbedding: number[]
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try {
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const embedRes = await $fetch<{ data: { embedding: number[] }[] }>(
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||||
'https://api.mistral.ai/v1/embeddings',
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||||
{
|
||||
method: 'POST',
|
||||
headers: {
|
||||
Authorization: `Bearer ${mistralApiKey}`,
|
||||
'Content-Type': 'application/json'
|
||||
},
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||||
body: JSON.stringify({
|
||||
model: 'mistral-embed',
|
||||
inputs: [question]
|
||||
})
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||||
}
|
||||
)
|
||||
queryEmbedding = embedRes.data[0].embedding
|
||||
} catch (e: any) {
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||||
console.error('[chatbot-v2] Erreur embedding Mistral :', e?.message ?? e)
|
||||
throw createError({ statusCode: 502, statusMessage: 'Erreur embedding Mistral.' })
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||||
}
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||||
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||||
// 5. Top-5 cosine similarity
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||||
const v2Results = topKSearch(embeddingsV2, queryEmbedding, 5)
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// 6. Contexte RAG
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||||
const candidatesContext = v2Results.map(r => ({
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||||
fiche_id: r.fiche_id,
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||||
nom: r.nom,
|
||||
famille: r.famille,
|
||||
hashtags: r.hashtags,
|
||||
score: r.score,
|
||||
preview: r.text_preview
|
||||
}))
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||||
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||||
const contextStr = candidatesContext
|
||||
.map(c => `[${c.fiche_id}] ${c.nom} (famille ${c.famille}, score: ${c.score.toFixed(2)})\n${c.preview}`)
|
||||
.join('\n\n---\n\n')
|
||||
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||||
const systemPrompt = SYSTEM_PROMPT_V2.replace('{{CONTEXTE_RAG}}', contextStr)
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||||
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||||
// 7. Mistral Small - génération réponse
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||||
let mistralRaw: string
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||||
try {
|
||||
const mistralRes = await $fetch<{
|
||||
choices: { message: { content: string } }[]
|
||||
}>('https://api.mistral.ai/v1/chat/completions', {
|
||||
method: 'POST',
|
||||
headers: {
|
||||
Authorization: `Bearer ${mistralApiKey}`,
|
||||
'Content-Type': 'application/json'
|
||||
},
|
||||
body: JSON.stringify({
|
||||
model: 'mistral-small-latest',
|
||||
temperature: 0.3,
|
||||
max_tokens: 600,
|
||||
response_format: { type: 'json_object' },
|
||||
messages: [
|
||||
{ role: 'system', content: systemPrompt },
|
||||
{ role: 'user', content: question }
|
||||
]
|
||||
})
|
||||
})
|
||||
mistralRaw = mistralRes.choices?.[0]?.message?.content ?? '{}'
|
||||
} catch (e: any) {
|
||||
console.error('[chatbot-v2] Erreur Mistral Small :', e?.message ?? e)
|
||||
throw createError({ statusCode: 502, statusMessage: 'Erreur appel Mistral Small.' })
|
||||
}
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||||
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||||
// 8. Parse JSON
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||||
let parsed: { reponse_texte: string; fiches_recommandees: any[] }
|
||||
try {
|
||||
parsed = JSON.parse(mistralRaw)
|
||||
if (!parsed.reponse_texte) throw new Error('reponse_texte absent')
|
||||
} catch {
|
||||
parsed = {
|
||||
reponse_texte: "Impossible d'analyser la réponse.",
|
||||
fiches_recommandees: []
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return {
|
||||
reponse_texte: parsed.reponse_texte,
|
||||
fiches_recommandees: parsed.fiches_recommandees ?? [],
|
||||
sources: candidatesContext,
|
||||
v2_ready: true
|
||||
}
|
||||
})
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