fin étape 2 (dev_agent) + automatisation lancement projet/arrêt projet + séparation des docker-compose

backend/app/services/retrieval_service.py

@@ -1,11 +1,7 @@
 from app.repositories.qdrant_repository import QdrantRepository
 from app.services.embedding_service import build_embedding
 
-
-qdrant_repository = QdrantRepository()
-
-
-async def find_existing_project(user_input: str):
+async def find_existing_project(qdrant_repo: QdrantRepository, user_input: str):
     # query_vector = await build_embedding.get_mesh_embedding(user_input)
-    dummy_vector = [0.0] * 1024 # A modifier avec un vrai embedding plus tard TODO
-    return await qdrant_repository.search_similar_project(query_vector=dummy_vector)
+    dummy_vector = [0.0] * 1024 
+    return await qdrant_repo.search_similar_project(query_vector=dummy_vector)

backend/app/services/workflow_service.py

@@ -1,11 +1,12 @@
 from app.graph.workflow import compiled_graph
+from app.repositories.qdrant_repository import QdrantRepository
 
-async def run_arc_workflow(state_data: dict) -> dict:
+async def run_arc_workflow(state_data: dict, qdrant_repo: QdrantRepository) -> dict:
     """
     Prend le state actuel (provenant de l'API/Chainlit),
     exécute le graphe jusqu'au prochain point d'arrêt (END),
     et retourne le state mis à jour.
     """
-    final_state = await compiled_graph.ainvoke(state_data)
+    final_state = await compiled_graph.ainvoke(state_data, config={"configurable": {"qdrant_repo": qdrant_repo}})
     
     return dict(final_state)