davebb/linear-coding-agent
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David Blanc Brioir
19713f22d6 Fix: Pipeline Word + UI simplifiée pour upload 
Corrections word_pipeline.py:
- Gestion robuste des erreurs LLM (fallback vers métadonnées Word)
- Correction: s["section_type"] -> s.get("type") pour classification
- Correction: "section_type" -> "type" dans fallback (use_llm=False)
- Ajout try/except pour extract_metadata avec fallback automatique
- Métadonnées Word utilisées si LLM échoue ou retourne None

Refonte upload.html (interface simplifiée):
- UI claire avec 2 options principales (LLM + Weaviate)
- Options PDF masquées automatiquement pour Word/Markdown
- Encart vert "Fichier Word détecté" s'affiche automatiquement
- Encart orange "Fichier Markdown détecté" ajouté
- Options avancées repliables (<details>)
- Pipeline adaptatif selon le type de fichier
- Support .md ajouté (oublié dans version précédente)

Problème résolu:
❌ AVANT: Trop d'options partout, confus pour l'utilisateur
✅ APRÈS: Interface simple, 2 cases à cocher, reste pré-configuré

Usage recommandé:
1. Sélectionner fichier (.pdf, .docx, .md)
2. Les options s'adaptent automatiquement
3. Cliquer sur "🚀 Analyser le document"

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Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
 2025-12-30 22:34:28 +01:00
David Blanc Brioir
9e4108def1 Intégration Word dans Flask: upload et traitement web 
Modifications:
- flask_app.py:
  * Ajout de "docx" dans ALLOWED_EXTENSIONS
  * Nouvelle fonction run_word_processing_job() avec:
    - Gestion tempfile pour python-docx (besoin d'un path)
    - Intégration du callback de progression SSE
    - Nettoyage automatique du fichier temporaire
  * Modification upload() route:
    - Détection du type de fichier (PDF/Word)
    - Routage vers le bon processeur (run_processing_job vs run_word_processing_job)
    - Messages d'erreur adaptés pour PDF et Word
  * Mise à jour des docstrings

- templates/upload.html:
  * Titre: "Parser PDF/Word/Markdown" (au lieu de PDF/Markdown)
  * Accept attribute: ".pdf,.docx,.md"
  * Tooltips: Explique que Word n'a pas besoin d'OCR
  * Pipeline de traitement: Section séparée pour PDF vs Word
  * Labels mis à jour pour inclure Word

Fonctionnalités:
✅ Upload de fichiers .docx via interface web
✅ Traitement en arrière-plan avec SSE
✅ Pas d'OCR nécessaire pour Word (économie ~0.003€/page)
✅ Réutilisation complète des modules LLM existants
✅ Extraction directe via python-docx
✅ Construction TOC depuis styles Heading 1-9

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Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
 2025-12-30 22:03:50 +01:00
David Blanc Brioir
d2f7165120 Add Library RAG project and cleanup root directory 
- Add complete Library RAG application (Flask + MCP server)
  - PDF processing pipeline with OCR and LLM extraction
  - Weaviate vector database integration (BGE-M3 embeddings)
  - Flask web interface with search and document management
  - MCP server for Claude Desktop integration
  - Comprehensive test suite (134 tests)

- Clean up root directory
  - Remove obsolete documentation files
  - Remove backup and temporary files
  - Update autonomous agent configuration

- Update prompts
  - Enhance initializer bis prompt with better instructions

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Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
 2025-12-30 11:57:12 +01:00