Je vais créer votre système de chatbot rag ou de question-réponse sur document

Le moteur Docs Q&A transforme une documentation statique en une base de connaissances interactive et conversationnelle. Il permet aux utilisateurs de télécharger des documents PDF complexes et de recevoir des réponses instantanées, contextuelles, à des questions en langage naturel, basées strictement sur le texte téléchargé.

Comment ça fonctionne en coulisses

• Analyse de documents & extraction de texte : Utilise pypdf pour extraire et nettoyer automatiquement les données textuelles directement à partir de mises en page de documents multi-pages.
• Analyse sémantique & récupération de connaissances : (Conçu pour une future expansion RAG/Vector) Utilise un traitement léger du texte pour gérer sans problème les blocs de contenu avant d’envoyer le contexte au modèle AI.
• Orchestration du LLM contextuel : S’intègre avec l’API Google Gemini (google-genai / google-generativeai) en utilisant un ingénierie avancée de prompt pour garantir que les réponses soient factuellement ancrées au matériel source téléchargé, réduisant ainsi les hallucinations de l’IA.
• Communication asynchrone : Gérée via des points de terminaison FastAPI, permettant à l’interface utilisateur de gérer le téléchargement de fichiers et le streaming de formats de données sans bloquer l’interaction utilisateur.