Chatbot QA d'entreprise basé sur le RAG
Type de projet : Chatbot IA
Le projet
Chatbot de questions-réponses pour entreprises basé sur le RAG : les utilisateurs importent leurs PDF et interrogent leur contenu en langage naturel.
Un système de chatbot de questions-réponses pour les entreprises, basé sur l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation). Les utilisateurs importent des fichiers PDF puis posent leurs questions au chatbot, qui répond à partir du contenu de ces documents. Le système s'appuie sur LangChain, une base vectorielle FAISS, l'API OpenAI pour les embeddings et la génération de texte, FastAPI pour le backend et React avec Ant Design pour le frontend, le tout conteneurisé avec Docker et Docker Compose.
Fonctionnalités clés
- Import de fichiers PDF
- Questions-réponses en langage naturel sur le contenu des documents
- Widget de chat intégrable sur un site web
- Déploiement conteneurisé avec Docker et Docker Compose
Intelligence artificielle
Architecture RAG
Les documents sont découpés, tokenisés et vectorisés avec les embeddings OpenAI, puis indexés dans FAISS pour retrouver les passages pertinents à chaque question.
Orchestration des LLMs
LangChain et LangGraph orchestrent la recherche et la génération des réponses, avec un prompt engineering dédié.
Suivi des réponses
Langfuse trace les conversations et les appels au modèle pour suivre la qualité des réponses.
Captures d'écran
