Concevoir un assistant documentaire privé

Le contexte

Un acteur du secteur médical souhaitait faciliter la consultation des connaissances internes de son équipe informatique, avec un hébergement dans son propre périmètre.

L'intervention

Conception d'un assistant documentaire associant modèles locaux, recherche vectorielle et filtrage des documents selon les droits Active Directory. Supervision des développements, tests et validation technique.

L'API utilise Python et FastAPI, avec une interface React, Qdrant pour la recherche vectorielle et des modèles Mistral servis localement. L'historique des interactions conserve des métadonnées, avec une durée de rétention de trois mois.

Le résultat

La première partie consacrée aux connaissances IT a été livrée. Le projet est encore en développement ; les usages médicaux envisagés ne font pas partie de cette livraison.

Environnement : Python, FastAPI, React, Qdrant, PostgreSQL, vLLM, Mistral, Docker, Active Directory.