FélixGPT

docs – chunks –
idle
Coût: – (0 tokens)
Défaut
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.txt .md .rst .pdf — max 50 Mo

💡 Chunking — Découpe tes documents en petits blocs. Plus petits = plus précis mais plus de coûts. Plus gros = moins de coûts mais moins de précision. Les chunks se chevauchent (overlap) pour garder du contexte.
Fichier Chunks Ctx Date

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1 Indexation

Fichier→ Chunking→ Contextualisation→ Embeddings TEI→ Qdrant

Chunking

Découpage en blocs de 512 tokens avec overlap de 64. Séparateurs : paragraphes → lignes → phrases.

Contextualisation (Anthropic CR)

Pour chaque chunk, Claude Haiku génère 2-3 phrases de contexte à partir du document complet. Coût : ~0.001 $/chunk. Désactivable.

Embeddings + Sparse

Le chunk contextualisé est encodé via multilingual-e5-large (1024D, local) + vecteur sparse BM25-like. 100% local.

Qdrant

Chaque chunk est stocké avec ses vecteurs dense + sparse, texte original, texte contextualisé, métadonnées (fichier, date, ID).

2 Requête

Question→ Embed query→ Hybride dense+sparse→ Fusion RRF→ Claude Haiku

Recherche hybride

Qdrant exécute en parallèle une recherche dense (cosinus) et sparse (lexicale), fusionne via RRF.

Génération

Les top-K chunks sont injectés dans un prompt structuré. Claude Haiku génère la réponse. Seul appel externe.

3 Gestion des données

Ajouter

Upload via l'interface ou POST /api/index/upload.

Mettre à jour

Re-uploadez le même fichier : les anciens chunks sont automatiquement supprimés et remplacés.

Supprimer

Par document : DELETE /api/documents/{id}. Reset total : DELETE /api/collection.

Backup Qdrant

curl -X POST "http://localhost:6333/collections/rag_documents/snapshots"

4 API

POST /api/ask → Question RAG complète POST /api/search → Recherche hybride seule POST /api/index/upload → Upload + indexation POST /api/index/reindex/{id} → Ré-indexer un doc GET /api/documents → Lister les documents DEL /api/documents/{id} → Supprimer un doc GET /api/stats → Stats vector store DEL /api/collection → Reset complet GET /api/health → Santé

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