Agent RAG

Neolens Support Agent

Agent IA enterprise-grade pour support technique API. Orchestration LangGraph à 7 nœuds, RAG avancé avec FAISS, streaming temps réel. Déployable en production.

Interface Neolens Support Agent

Vue d'ensemble

🎯

Objectif

Automatiser le support technique pour une API d'imagerie médicale. Répondre instantanément aux questions des développeurs sur 34 documents (50k mots) de documentation technique.

Performance

Temps de réponse 2-10 secondes selon complexité, recherche vectorielle < 500ms, disponible 24/7 en français et anglais.

🔒

Fiabilité

137 tests automatisés (76% couverture), validation double input/output, citations sources systématiques.

Fonctionnalités en action

Découvrez les capacités avancées de l'agent à travers ces démonstrations

Extraits de Code avec Syntax Highlighting

Affichage professionnel des exemples de code Python, JavaScript, cURL avec syntax highlighting Prism.js et boutons copy fonctionnels.

  • ✓ Syntax highlighting multi-langages
  • ✓ Boutons copy to clipboard
  • ✓ Rendu markdown professionnel

Citations Sources Automatiques

RAG intelligent avec recherche vectorielle FAISS, citations automatiques des sources avec noms de documents.

  • ✓ Recherche vectorielle < 500ms
  • ✓ Citations sources systématiques
  • ✓ Réponses basées sur la documentation

Zéro Hallucination - Validation Robuste

Validation double input/output, rejet des questions hors-scope, messages pédagogiques pour guider l'utilisateur.

  • ✓ Validation input/output stricte
  • ✓ Rejet questions hors-scope
  • ✓ Messages d'erreur clairs

Support Multilingue FR/EN

Détection automatique français/anglais, cohérence conversationnelle, réponses adaptées selon la langue de l'utilisateur.

  • ✓ Détection automatique de la langue
  • ✓ Cohérence conversationnelle
  • ✓ Messages d'erreur adaptés

Mémoire Conversationnelle

Résolution d'anaphores ("it", "this", "that"), mémoire des 5 derniers échanges, reformulation intelligente pour améliorer la recherche.

  • ✓ Mémoire des 5 derniers échanges
  • ✓ Résolution d'anaphores automatique
  • ✓ Persistance SQLite entre sessions

Requête Courte → Réponse Complète

Reformulation automatique des requêtes courtes pour enrichir le contexte, réponses détaillées et structurées même pour des questions minimales.

  • ✓ Reformulation intelligente
  • ✓ Enrichissement du contexte
  • ✓ Réponses complètes et détaillées

Architecture Technique

Orchestration LangGraph à 7 nœuds

Architecture state-of-the-art avec orchestration avancée, routing conditionnel et validation multi-niveaux.

graph TD; __start__([

__start__

]):::first memory(memory) validation_input(validation_input) retrieve(retrieve) validation_output(validation_output) generate(generate) fallback(fallback) reject(reject) __end__([

__end__

]):::last __start__ --> memory; generate -.  success  .-> __end__; generate -.-> fallback; memory --> validation_input; retrieve --> validation_output; validation_input -.-> fallback; validation_input -.-> generate; validation_input -.-> reject; validation_input -.-> retrieve; validation_output -.-> fallback; validation_output -.-> generate; fallback --> __end__; reject --> __end__; classDef default fill:#f2f0ff,line-height:1.2 classDef first fill-opacity:0 classDef last fill:#bfb6fc

Orchestration LangGraph : flux de données entre les 7 nœuds

1

Memory Node

Gestion intelligente de l'historique conversationnel avec SQLite checkpointing

2

Validation Input

Validation à double niveau : limite de la requête à 500 caractères, filtrage XSS, modération du contenu

3

Retrieval Node

Recherche sémantique FAISS dans 250 chunks (50k mots), expansion de requêtes, priorisation

4

Validation Output

Évaluation de la confiance, scoring de pertinence, détection hallucinations

5

Generation Node

Génération contextuelle GPT-4, streaming SSE, formatting markdown

6

Fallback Node

Gestion des erreurs, messages pédagogiques, suggestions alternatives pour les questions hors-scope

7

Reject Node

Filtrage requêtes inappropriées, protection contre abus, rate limiting

Stack Technique Complète

Backend & IA

  • Python 3.11+ - Langage principal
  • FastAPI - Framework web async haute performance
  • LangGraph - Orchestration et machine à états pour agents IA
  • LangChain - Framework et outils pour agents IA
  • OpenAI GPT-4 - Modèle de langage
  • FAISS - Recherche vectorielle
  • SQLite - Persistance des conversations

Frontend

  • Next.js 14 - Framework React avec App Router
  • TypeScript - Développement type-safe
  • Tailwind CSS - Design system utility-first
  • React Markdown - Rendu markdown avec syntax highlighting
  • Prism.js - Syntax highlighting code

Tests & Qualité

  • Pytest - 93 tests backend automatisés
  • Jest - 44 tests frontend
  • React Testing Library - Tests composants
  • Couverture - 76% de code coverage
  • CI/CD - Pipeline automatisé

Déploiement & Monitoring

  • Docker - Containerisation
  • Render - Hébergement backend
  • Netlify - Hébergement frontend
  • Logging structuré - Traces détaillées
  • Métriques temps réel - Performance monitoring

Métriques de Performance

2-10s
Temps de réponse (selon complexité)
< 500ms
Recherche vectorielle
137
Tests automatisés (Backend + Frontend)
76%
Couverture de code
50k mots
Contenu technique indexé (34 docs)
250
Chunks vectoriels (1000 chars, overlap 200)
24/7
Disponibilité multilingue

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