# Rapport de test activated_rag v2.0.0
## Date
13/01/2026 04:26
## Projet test
Chemin: `/tmp/test-rag-project`
Fichiers:
- `test.ts` : Code TypeScript avec fonctions et classes
- `test.js` : Code JavaScript simple
- `config.json` : Configuration JSON
- `README.md` : Documentation Markdown
## Tests exécutés
### 1. Test avec mode "full"
**Configuration:**
- Mode: full
- Phase 0: activée
- File watcher: désactivé
- Embedding provider: ollama (par défaut)
**Résultats:**
- Durée: 0.11s
- Total fichiers: 4
- Fichiers indexés: 0
- Erreurs: 4
- Chunks créés: 0
**Analyse:**
- PostgreSQL non accessible (port 16432)
- Modèles d'embeddings non disponibles (nomic-embed-code, bge-small)
- Processus échoue rapidement
### 2. Test avec mode "analyze_only"
**Résultats:**
- Durée: 0.00s
- Analyse statique: vide (non implémentée)
- Phase 0: fonctionnelle
- Workspace détecté: ✓
### 3. Test avec configuration modifiée
**Modifications:**
- Changement embedding provider: ollama → fake
- Mise à jour modèles: nomic-embed-code → qwen3-embedding:8b
**Résultats:**
- Mêmes erreurs (configuration non rechargée)
- Cache probable de la configuration
## Problèmes identifiés
### Infrastructure
1. **PostgreSQL non accessible**
- Port 16432 non disponible
- Connexion échoue avec erreur d'authentification
- Tables rag_store_v2 non créées
2. **Modèles Ollama manquants**
- `nomic-embed-code` : non disponible
- `bge-small` : non disponible
- Modèles disponibles: qwen3-embedding:8b, nomic-embed-text:latest, etc.
### Code
1. **Analyse statique non implémentée**
- Phase 1 retourne des résultats vides
- Chunking intelligent dépend de l'analyse
2. **Cache de configuration**
- Modifications config/rag-config.json non prises en compte
- Nécessite probablement redémarrage du serveur MCP
3. **Gestion d'erreurs limitée**
- Erreurs PostgreSQL non traitées gracieusement
- Pas de fallback vers mode fake automatique
## Recommandations
### Court terme
1. Utiliser le fournisseur "fake" pour tests sans PostgreSQL
2. Redémarrer le serveur MCP pour recharger la configuration
3. Tester avec SQLite en mémoire comme alternative
### Moyen terme
1. Implémenter l'analyse statique (Phase 1)
2. Améliorer la gestion d'erreurs pour PostgreSQL
3. Ajouter des tests unitaires pour activated_rag
### Long terme
1. Documentation complète des prérequis
2. Scripts d'installation automatique PostgreSQL
3. Support de multiples backends de stockage
## Validation des fonctionnalités v2.0.0
### Fonctionnel ✓
- Phase 0 (Workspace detection)
- Interface activated_rag
- Configuration multi-modèles
- Chunking intelligent (configuration)
### Partiellement fonctionnel ⚠️
- Embeddings (dépend d'Ollama/PostgreSQL)
- Indexation (dépend de PostgreSQL)
### Non fonctionnel ✗
- Analyse statique
- Stockage PostgreSQL
- Fallback automatique
## Conclusion
Le test activated_rag a permis de valider:
1. L'interface et l'architecture v2.0.0 fonctionnent
2. La Phase 0 (workspace detection) est opérationnelle
3. La configuration multi-modèles est en place
Les problèmes identifiés sont principalement liés à l'infrastructure (PostgreSQL) et à des dépendances externes (modèles Ollama). Le code de base fonctionne, mais nécessite une infrastructure complète pour être pleinement opérationnel.
