Un chatbot pensé pour aider à la compréhension d’articles scientifiques : on lui donne un document, il répond aux questions en s’appuyant dessus plutôt qu’en inventant une réponse.
Le principe (RAG, Retrieval-Augmented Generation) : le document est découpé et indexé dans une base vectorielle, puis les passages pertinents sont retrouvés et injectés dans le contexte du modèle de langage avant qu’il ne réponde — ce qui limite fortement les hallucinations et ancre les réponses dans le texte source.
Stack
- LangChain — orchestration du pipeline RAG
- Chroma — base vectorielle pour la recherche de passages pertinents
- Ollama (Llama 3.2) — modèle de langage exécuté en local
- Streamlit — interface de chat