Fix docs pages that no longer match the code

Samples that did not compile or run as shown:
- res.user_data.get<T>() inside a generic lambda needs the `template`
  keyword; use explicit parameter types (tour 09, cookbook s15).
- listen() on a Unix domain socket fails with port 0 (tour 09, s22).
- "*.dev.local" is not a NO_PROXY pattern (c16).
- ssl_backend_error() holds a verify result, not an ERR_get_error()
  value, after a verification failure; decode each with the matching
  OpenSSL function (c18).
- The content provider's `length` is everything that remains, so the
  sample read the whole file in one call (s05).

Statements corrected:
- Client keep-alive is off by default; c14 is rewritten around
  set_keep_alive(true).
- Mounted files are looked up before GET handlers (tour 04, s04).
- Params keep insertion order, and to_string(Error::Connection) reads
  "Could not establish connection" (tour 02).
- A chunked provider ends with sink.done(), and post_routing_handler
  runs before the response is sent (tour 09).
- Timeouts surface as Error::Read; Error::Timeout comes from the stream
  API (c17). The max timeout cuts off the wait for the response only
  (c13). The progress callback needs Content-Length (c11).
- Encoding selection follows q-values, then Brotli, gzip, Zstd (s08),
  and the client compresses with the first of those it was built with
  (c15).
- stop() cuts a provider-driven response short (s19); a rejected
  content_reader already gets 400 or 413 (s07); user_data values must be
  copyable (s12); Client accepts a client certificate too (t04);
  on_message() is the fallback for every unhandled event and 204/403/404
  end reconnection (e04); the pong timeout takes two to three intervals
  and ends a waiting read() (w02).

In the LLM app tutorial, an uncaught exception does not crash the
server, so say what it does instead. Drop the server and client timeout
settings whose stated purpose, covering inference and download time,
they do not serve: those timeouts bound a single socket wait. Update
the llama.cpp server layout in chapter 7.

docs-src/pages/ja/llm-app/ch02-rest-api.md

@@ -18,10 +18,6 @@ llama.cppのAPIを直接扱うとコードが長くなるので、薄いラッ
 int main() {
   auto llm = llamalib::Llama{"models/gemma-2-2b-it-Q4_K_M.gguf"};
 
-  // LLM推論は時間がかかるのでタイムアウトを長めに設定（デフォルトは5秒）
-  svr.set_read_timeout(300);
-  svr.set_write_timeout(300);
-
   // ... HTTPサーバーの構築・起動 ...
 }
 ```
@@ -78,7 +74,7 @@ svr.Post("/translate",
 });
 ```
 
-`llm.chat()`は推論中に例外を投げることがあります（コンテキスト長の超過など）。`try/catch`で捕捉してエラーをJSONで返すことで、サーバーがクラッシュするのを防ぎます。
+`llm.chat()`は推論中に例外を投げることがあります（コンテキスト長の超過など）。`try/catch`で捕捉して、エラーの内容をJSONで返します。捕捉しなくてもcpp-httplibが500を返しますが、原因はクライアントに伝わりません。
 
 ## 2.3 全体のコード
 
@@ -111,10 +107,6 @@ int main() {
   // 1章でダウンロードしたモデルをロード
   auto llm = llamalib::Llama{"models/gemma-2-2b-it-Q4_K_M.gguf"};
 
-  // LLM推論は時間がかかるのでタイムアウトを長めに設定（デフォルトは5秒）
-  svr.set_read_timeout(300);
-  svr.set_write_timeout(300);
-
   // リクエストとレスポンスをログに記録
   svr.set_logger([](const auto &req, const auto &res) {
     std::cout << req.method << " " << req.path << " -> " << res.status

docs-src/pages/ja/llm-app/ch03-sse-streaming.md

@@ -73,7 +73,7 @@ svr.Post("/translate/stream",
 - `sink.os`に書き込んだ後、`sink.os.good()`でクライアントがまだ接続しているかを確認できます。切断されていたら`false`を返して推論を止めます
 - 各トークンは`json(token).dump()`でJSON文字列としてエスケープしてから送ります。改行やクォートを含むトークンでも安全です
 - `dump(-1, ' ', false, ...)`の最初の3つの引数はデフォルトと同じです。重要なのは第4引数の`json::error_handler_t::replace`です。LLMはトークンをサブワード単位で返すため、マルチバイト文字（日本語など）の途中でトークンが切れることがあります。不完全なUTF-8バイト列をそのまま`dump()`に渡すと例外が飛ぶので、`replace`で安全に置換します。ブラウザ側で結合されるため、表示上の問題はありません
-- `try/catch`でラムダ全体を囲んでいます。`llm.chat()`はコンテキストウィンドウの超過などで例外を投げることがあります。ラムダ内で例外が未捕捉だとサーバーがクラッシュするので、エラーをSSEイベントとして返します
+- `try/catch`でラムダ全体を囲んでいます。`llm.chat()`はコンテキストウィンドウの超過などで例外を投げることがあります。ラムダ内で例外が未捕捉だと、cpp-httplibは接続を切るだけでエラーの内容がクライアントに伝わらないので、エラーをSSEイベントとして返します
 - `data: [DONE]`はOpenAI APIと同じ慣習で、ストリームの終了をクライアントに伝えます
 
 ## 3.4 全体のコード
@@ -107,10 +107,6 @@ int main() {
   // GGUFモデルをロード
   auto llm = llamalib::Llama{"models/gemma-2-2b-it-Q4_K_M.gguf"};
 
-  // LLM推論は時間がかかるのでタイムアウトを長めに設定（デフォルトは5秒）
-  svr.set_read_timeout(300);
-  svr.set_write_timeout(300);
-
   // リクエストとレスポンスをログに記録
   svr.set_logger([](const auto &req, const auto &res) {
     std::cout << req.method << " " << req.path << " -> " << res.status

docs-src/pages/ja/llm-app/ch04-model-management.md

@@ -219,7 +219,6 @@ bool download_model(const ModelInfo &model,
                     std::function<bool(int)> progress_cb) {
   httplib::Client cli("https://huggingface.co");
   cli.set_follow_location(true);
-  cli.set_read_timeout(std::chrono::hours(1));
 
   auto url = "/" + model.repo + "/resolve/main/" + model.filename;
   auto path = get_models_dir() / model.filename;
@@ -469,7 +468,6 @@ bool download_model(const ModelInfo &model,
                     std::function<bool(int)> progress_cb) {
   httplib::Client cli("https://huggingface.co");
   cli.set_follow_location(true);  // Hugging FaceはCDNにリダイレクトする
-  cli.set_read_timeout(std::chrono::hours(1)); // 大きなモデルに備えて長めに
 
   auto url = "/" + model.repo + "/resolve/main/" + model.filename;
   auto path = get_models_dir() / model.filename;
@@ -539,10 +537,6 @@ int main() {
   auto llm = llamalib::Llama{path};
   std::mutex llm_mutex; // モデル切り替え中のアクセスを保護する
 
-  // LLM推論は時間がかかるのでタイムアウトを長めに設定（デフォルトは5秒）
-  svr.set_read_timeout(300);
-  svr.set_write_timeout(300);
-
   svr.set_logger([](const auto &req, const auto &res) {
     std::cout << req.method << " " << req.path << " -> " << res.status
               << std::endl;

docs-src/pages/ja/llm-app/ch05-web-ui.md

@@ -939,7 +939,6 @@ bool download_model(const ModelInfo &model,
                     std::function<bool(int)> progress_cb) {
   httplib::Client cli("https://huggingface.co");
   cli.set_follow_location(true);  // Hugging FaceはCDNにリダイレクトする
-  cli.set_read_timeout(std::chrono::hours(1)); // 大きなモデルに備えて長めに
 
   auto url = "/" + model.repo + "/resolve/main/" + model.filename;
   auto path = get_models_dir() / model.filename;
@@ -1008,10 +1007,6 @@ int main() {
   }
   auto llm = llamalib::Llama{path};
 
-  // LLM推論は時間がかかるのでタイムアウトを長めに設定（デフォルトは5秒）
-  svr.set_read_timeout(300);
-  svr.set_write_timeout(300);
-
   svr.set_logger([](const auto &req, const auto &res) {
     std::cout << req.method << " " << req.path << " -> " << res.status
               << std::endl;

docs-src/pages/ja/llm-app/ch06-desktop-app.md

@@ -407,7 +407,6 @@ bool download_model(const ModelInfo &model,
                     std::function<bool(int)> progress_cb) {
   httplib::Client cli("https://huggingface.co");
   cli.set_follow_location(true);  // Hugging FaceはCDNにリダイレクトする
-  cli.set_read_timeout(std::chrono::hours(1)); // 大きなモデルに備えて長めに
 
   auto url = "/" + model.repo + "/resolve/main/" + model.filename;
   auto path = get_models_dir() / model.filename;
@@ -469,10 +468,6 @@ int main() {
   auto llm = llamalib::Llama{path};
   std::mutex llm_mutex; // モデル切り替え中のアクセスを保護する
 
-  // LLM推論は時間がかかるのでタイムアウトを長めに設定（デフォルトは5秒）
-  svr.set_read_timeout(300);
-  svr.set_write_timeout(300);
-
   svr.set_logger([](const auto &req, const auto &res) {
     std::cout << req.method << " " << req.path << " -> " << res.status
               << std::endl;

docs-src/pages/ja/llm-app/ch07-code-reading.md

@@ -11,13 +11,17 @@ order: 7
 ## 7.1 ソースコードの場所
 
 ```ascii
-llama.cpp/tools/server/
-├── server.cpp           # メインのサーバー実装
-├── httplib.h            # cpp-httplib（同梱版）
-└── ...
+llama.cpp/
+├── tools/server/
+│   ├── server.cpp           # エントリポイント
+│   ├── server-http.cpp      # HTTPサーバー（cpp-httplibを使う層）
+│   ├── server-context.cpp   # 推論とスロットの管理
+│   └── ...
+└── vendor/cpp-httplib/
+    └── httplib.h            # cpp-httplib（同梱版）
 ```
 
-ファイルは1つの`server.cpp`にまとまっています。数千行ありますが、構造を知っていれば読むべき箇所は絞れます。
+実装は役割ごとに複数のファイルに分かれています。全体の規模は大きいですが、構造を知っていれば読むべき箇所は絞れます。
 
 ## 7.2 OpenAI互換API