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Requirements Document - FAISS Rebuild Propre

Auteur : Dom, Alice Kiro - 22 décembre 2025

Introduction

Le système FAISS Rebuild Propre permet de maintenir un index FAISS propre et cohérent en éliminant la pollution causée par l'accumulation de vecteurs obsolètes lors des mises à jour de prototypes d'apprentissage.

Glossary

  • FAISS_Manager : Gestionnaire d'index FAISS pour la recherche de similarité
  • Prototype : Vecteur représentatif d'un état d'écran ou d'un node de workflow
  • Index_Pollution : Accumulation de vecteurs obsolètes dans l'index FAISS
  • Reindex : Reconstruction complète de l'index depuis une source canonique
  • IVF_Training : Entraînement des index FAISS de type Inverted File

Requirements

Requirement 1

User Story: En tant que système d'apprentissage, je veux nettoyer l'index FAISS, afin d'éliminer les vecteurs obsolètes et maintenir la cohérence.

Acceptance Criteria

  1. WHEN remove_embedding() is called THEN THE FAISS_Manager SHALL remove both metadata and vector from index
  2. WHEN clear() is called THEN THE FAISS_Manager SHALL reset IVF training state completely
  3. THE FAISS_Manager SHALL maintain next_id counter consistency after clear operations
  4. WHEN clearing IVF index THEN THE FAISS_Manager SHALL reset training_vectors collection
  5. THE FAISS_Manager SHALL set is_trained flag appropriately based on index type after clear

Requirement 2

User Story: En tant que système d'apprentissage, je veux reconstruire l'index FAISS depuis une source canonique, afin de garantir que l'index reflète exactement les prototypes actuels.

Acceptance Criteria

  1. WHEN reindex() is called with prototype items THEN THE FAISS_Manager SHALL clear existing index completely
  2. WHEN reindex() processes items THEN THE FAISS_Manager SHALL add each valid vector with metadata
  3. WHEN reindex() completes with IVF index THEN THE FAISS_Manager SHALL force training if requested
  4. THE FAISS_Manager SHALL return count of successfully indexed items
  5. WHEN reindex() encounters invalid vectors THEN THE FAISS_Manager SHALL skip them and continue processing

Requirement 3

User Story: En tant que pipeline de workflow, je veux extraire les vecteurs prototypes des nodes, afin de supporter différentes versions de modèles de données.

Acceptance Criteria

  1. WHEN extracting node vector THEN THE System SHALL check template.embedding_prototype list format
  2. WHEN template.embedding_prototype is unavailable THEN THE System SHALL check embedding.vector_id path
  3. WHEN vector_id path exists THEN THE System SHALL load numpy array from disk
  4. WHEN legacy screen_template exists THEN THE System SHALL check embedding_prototype_path
  5. WHEN no valid vector found THEN THE System SHALL return None gracefully

Requirement 4

User Story: En tant que pipeline de workflow, je veux reconstruire l'index FAISS avec les prototypes actuels, afin d'éliminer les doublons et maintenir la cohérence.

Acceptance Criteria

  1. WHEN indexing workflow embeddings THEN THE System SHALL extract all valid node vectors
  2. WHEN building items list THEN THE System SHALL include workflow_id and node_id in metadata
  3. WHEN calling reindex THEN THE System SHALL force IVF training for consistency
  4. THE System SHALL log count of reindexed prototypes with workflow information
  5. WHEN no valid vectors found THEN THE System SHALL handle empty reindex gracefully

Requirement 5

User Story: En tant qu'administrateur système, je veux déclencher le rebuild FAISS au bon moment, afin d'optimiser les performances sans impact négatif.

Acceptance Criteria

  1. WHEN prototype update is validated with post-conditions OK THEN THE System SHALL trigger FAISS rebuild
  2. WHEN batch learning session completes THEN THE System SHALL trigger FAISS rebuild
  3. THE System SHALL NOT trigger rebuild on every frame update
  4. WHEN rebuild is triggered THEN THE System SHALL log rebuild operation with timing
  5. THE System SHALL handle rebuild failures gracefully without corrupting existing index

Requirement 6

User Story: En tant que développeur, je veux tester le système de rebuild FAISS, afin de valider le comportement avec différents types d'index.

Acceptance Criteria

  1. WHEN testing Flat index reindex THEN THE System SHALL remove old entries completely
  2. WHEN testing IVF index reindex THEN THE System SHALL force training even with small datasets
  3. THE System SHALL validate metadata consistency after reindex operations
  4. WHEN querying after reindex THEN THE System SHALL return correct top results
  5. THE System SHALL validate index state (ntotal, is_trained) after reindex operations
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