fix: connect Peg to local AI runtime

server/.env.example

@@ -4,7 +4,8 @@ ENVIRONMENT=production
 ALLOWED_ORIGINS=https://app.example.com
 POSTGRES_PASSWORD=change-me
 # API OpenAI-compatible : Ollama local par défaut, ou fournisseur autorisé.
-AI_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
-AI_MODEL=llama3.2:3b
+# Docker sur le réseau ai-company : utiliser le nom DNS du service, pas localhost.
+AI_BASE_URL=http://ollama:11434/v1
+AI_MODEL=qwen2.5:1.5b
 AI_API_KEY=
-AI_TIMEOUT_SECONDS=20
+AI_TIMEOUT_SECONDS=90

server/README.md

@@ -33,6 +33,7 @@ Le port n’écoute que sur localhost ; placer un reverse proxy TLS devant en pr
 - `GET /account/export`, `DELETE /account`
 - `POST /coach/chat` — conversation authentifiée avec Peg
 - `GET /health`
+- `GET /health/ai` — joignabilité du moteur IA et nom du modèle, sans exposer de secret
 
 Envoyer `Authorization: Bearer <token>`. La création d’entrées exige `consent_health_data=true`. Les limites de saisie préviennent les erreurs grossières mais ne constituent pas une validation médicale.
 
@@ -42,6 +43,8 @@ Envoyer `Authorization: Bearer <token>`. La création d’entrées exige `consen
 
 Peg utilise une API compatible OpenAI (`/v1/chat/completions`). La configuration par défaut vise Ollama local et ne nécessite aucune clé. Définir `AI_BASE_URL`, `AI_MODEL` et, si nécessaire, `AI_API_KEY`. Aucun secret n'est commité. Un refus déterministe couvre diagnostic, prescription et dosage ; les urgences renvoient vers le 15/112. Si le modèle est indisponible ou produit une réponse suspecte, l’API renvoie un conseil général sûr avec `source=fallback`.
 
+En Docker, `localhost` désigne le conteneur API et non Ollama. Le Compose d’exemple rattache donc l’API au réseau externe `ai-company` et utilise `http://ollama:11434/v1`. Le service Ollama doit porter le nom DNS `ollama`, le modèle configuré doit être téléchargé, et `GET /health/ai` doit retourner `reachable: true`.
+
 Exemple de corps : `{"message":"Comment reprendre doucement la marche ?","history":[]}`. L’historique est limité à 12 messages et n’est pas persisté par cet endpoint.
 
 ## Tests

server/app/coach.py

@@ -48,7 +48,8 @@ async def chat_with_peg(data: CoachChatIn, cfg: Settings) -> CoachChatOut:
             response = await client.post(
                 f"{cfg.ai_base_url.rstrip('/')}/chat/completions",
                 headers=headers,
-                json={"model": cfg.ai_model, "messages": messages, "temperature": 0.4, "max_tokens": 350},
+                # Keep answers useful but short so a local CPU model responds reliably.
+                json={"model": cfg.ai_model, "messages": messages, "temperature": 0.4, "max_tokens": 160},
             )
             response.raise_for_status()
             content = response.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()
@@ -60,3 +61,16 @@ async def chat_with_peg(data: CoachChatIn, cfg: Settings) -> CoachChatOut:
             return CoachChatOut(message=content, source="model")
     except (httpx.HTTPError, KeyError, IndexError, TypeError, ValueError):
         return CoachChatOut(message="Je suis momentanément indisponible. En attendant, choisis une petite action sans risque : boire un verre d’eau, marcher quelques minutes si tu te sens bien, ou noter ton prochain repas. Pour une question médicale, contacte un professionnel de santé.", source="fallback")
+
+
+async def peg_provider_health(cfg: Settings) -> dict[str, str | bool]:
+    """Check the configured AI provider without leaking credentials or prompts."""
+    base_url = cfg.ai_base_url.rstrip("/")
+    headers = {"Authorization": f"Bearer {cfg.ai_api_key}"} if cfg.ai_api_key else {}
+    try:
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=min(cfg.ai_timeout_seconds, 5.0)) as client:
+            response = await client.get(f"{base_url}/models", headers=headers)
+            response.raise_for_status()
+        return {"status": "ok", "reachable": True, "model": cfg.ai_model}
+    except httpx.HTTPError:
+        return {"status": "unavailable", "reachable": False, "model": cfg.ai_model}

server/app/config.py

@@ -11,8 +11,9 @@ class Settings(BaseSettings):
     environment: str = "development"
     ai_base_url: str = "http://localhost:11434/v1"
     ai_api_key: str = ""
-    ai_model: str = "llama3.2:3b"
-    ai_timeout_seconds: float = 20.0
+    ai_model: str = "qwen2.5:1.5b"
+    # Local models may need extra time for their first response while loading.
+    ai_timeout_seconds: float = 90.0
     model_config = SettingsConfigDict(env_file=".env", extra="ignore")
 
     @property

server/app/main.py

@@ -10,7 +10,7 @@ from .config import get_settings
 from .db import Base, engine, get_db
 from .models import Entry, Profile, User
 from .schemas import CoachChatIn, CoachChatOut, EntryIn, EntryOut, ProfileIn, ProfileOut, Register, Token
-from .coach import chat_with_peg
+from .coach import chat_with_peg, peg_provider_health
 from .security import current_user, hash_password, make_token, verify_password
 
 cfg = get_settings()
@@ -31,6 +31,11 @@ def health():
     return {"status": "ok", "medical_notice": "MetaBloom does not diagnose or replace medical care."}
 
 
+@app.get("/health/ai")
+async def ai_health():
+    return await peg_provider_health(cfg)
+
+
 @app.post("/coach/chat", response_model=CoachChatOut)
 async def coach_chat(data: CoachChatIn, user: User = Depends(current_user)):
     return await chat_with_peg(data, cfg)

server/docker-compose.example.yml

@@ -6,10 +6,15 @@ services:
       JWT_SECRET: ${JWT_SECRET}
       ENVIRONMENT: production
       ALLOWED_ORIGINS: ${ALLOWED_ORIGINS:-http://localhost:8081}
+      AI_BASE_URL: ${AI_BASE_URL:-http://ollama:11434/v1}
+      AI_MODEL: ${AI_MODEL:-qwen2.5:1.5b}
+      AI_API_KEY: ${AI_API_KEY:-}
+      AI_TIMEOUT_SECONDS: ${AI_TIMEOUT_SECONDS:-90}
     depends_on:
       db:
         condition: service_healthy
     ports: ["127.0.0.1:8000:8000"]
+    networks: [default, ai-company]
   db:
     image: postgres:16-alpine
     environment:
@@ -24,4 +29,6 @@ services:
       retries: 10
 volumes:
   postgres_data:
-
+networks:
+  ai-company:
+    external: true

server/tests/test_coach.py

@@ -88,3 +88,14 @@ def test_coach_fallback_when_provider_is_down(monkeypatch):
         response = client.post("/coach/chat", headers=auth(client), json={"message": "Donne-moi une idée simple"})
         assert response.status_code == 200
         assert response.json()["source"] == "fallback"
+
+
+def test_ai_health_reports_provider_status(monkeypatch):
+    async def fake_get(self, url, **kwargs):
+        request = httpx.Request("GET", url)
+        return httpx.Response(200, request=request, json={"data": []})
+    monkeypatch.setattr(httpx.AsyncClient, "get", fake_get)
+    with TestClient(app) as client:
+        response = client.get("/health/ai")
+        assert response.status_code == 200
+        assert response.json()["reachable"] is True