Core
AI Knowledge Copilot
Assistant documentaire grounded — retrieval avant génération, extraits visibles, signaux de confiance. Pas un chatbot générique.
- Problème
- La connaissance interne est fragmentée. La recherche renvoie du bruit ; un LLM sans retrieval invente avec assurance.
- Pourquoi ça compte
- C’est le pattern que Ask My Lab devra suivre. Retrieval, citations et incertitude explicite avant toute réponse.
Stack: Python · React · RAG
Architecture
Ingestion de fichiers → chunks → retrieval → narrowing du contexte → génération → affichage des extraits, de la confiance et d’un « pourquoi cette réponse ».
Modes produit : Ask, résumé d’un document, comparaison, synthèse transversale, filtres de metadata, historique de session.
UX FR d’abord, bascule FR/EN.
Données
PDF, DOCX, TXT, MD, CSV. Pas d’OCR sur PDF scannés. Pas encore de XLSX, PPTX, email ni connecteurs.
Approche
- Retrieval avant génération.
- Narrowing des sources avant la réponse finale.
- Signaux de confiance plutôt que fausse certitude.
- Workflows (summary, compare, synthesis) plutôt qu’un chat unique.
Résultats
Preuve : architecture, workflows et couche de confiance dans le repo public. Pas de benchmark retrieval chiffré publié ici.
Limites
Pas d’auth, pas de frontières d’espace de travail, pas de permissions. Pas d’OCR. C’est un produit interne de démonstration, pas un SaaS déployé chez un client.
Learnings
« Grounded » n’est pas un slogan : extraits, confiance et comparaison de documents doivent être dans l’UI. Ask My Lab réutilisera cette discipline, avec un jeu de 30+ questions dès V3.