*/
    IntentDetectionResult detectIntent(String userMessage);

    /**
     * Detects the intent of a user message with conversation history context.
     *
     * @param userMessage the user's message
     * @param history the conversation history for context
     * @return the detected intent with extracted keywords
     */

        }
        return getAvailableClient().detectIntent(userMessage);
    }

    /**
     * Detects the intent of a user message with conversation history context.
     *
     * @param userMessage the user's message
     * @param history the conversation history for context
     * @return the detected intent with extracted keywords
     * @throws LlmException if LLM is not available
     */

    }

    /**
     * Adds conversation history as structured messages for intent detection.
     *
     * @param request the LLM chat request
     * @param history the conversation history
     */
    protected void addIntentHistory(final LlmChatRequest request, final List<LlmMessage> history) {

This policy protects our limited review budget, allowing us to invest our attention wisely.

A pull request is not a finished product—it is the start of a conversation, and an implied contract: we promise to provide thoughtful feedback, and we expect the contributor to engage with us in return.

## What we expect from contributors

package org.codelibs.fess.entity;

import java.io.Serializable;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * Represents a message in a chat conversation.
 *
 * @author FessProject
 */
public class ChatMessage implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /** The role identifier for user messages. */

        }
    }

    /**
     * Extracts conversation history from a chat session as LlmMessage list.
     * The assistant message content in history is controlled by the
     * {@code rag.chat.history.assistant.content} configuration property.
     *
     * @param session the chat session
     * @return the list of LlmMessages representing the conversation history
     */

Utilisez le chat uniquement pour d'autres conversations générales.

///

### N'utilisez pas le chat pour les questions { #dont-use-the-chat-for-questions }

Gardez à l'esprit que, comme les chats permettent une « conversation libre », il est facile de poser des questions trop générales et plus difficiles à répondre ; vous pourriez donc ne pas recevoir de réponses.

labels.login.placeholder_confirm_new_password=Confirmer le nouveau mot de passe
labels.login.update=Mettre à jour

# Chat labels
labels.chat_title=Mode de recherche IA - Fess
labels.chat_new_chat=Nouvelle conversation
labels.chat_input_placeholder=Posez une question...
labels.chat_thinking=Réflexion en cours...
labels.chat_error=Une erreur s'est produite. Veuillez réessayer.

Mais vous pouvez aussi utiliser des types de données plus complexes.

Et vous bénéficierez toujours des mêmes fonctionnalités que jusqu'à présent :

* Excellente prise en charge dans l'éditeur.
* Conversion des données à partir des requêtes entrantes.
* Conversion des données pour les données de réponse.
* Validation des données.
* Annotations et documentation automatiques.

## Autres types de données { #other-data-types }

* `float`
* `str`
* `bool`

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.
* Anotación y documentación automática.

## Otros tipos de datos { #other-data-types }