Présentation du projet
Backend d’un assistant conversationnel qui utilise une base de connaissances pour préparer ses réponses et conserve le contexte de la conversation en cours.
La documentation FINKO décrit une approche RAG : l’assistant consulte la base de connaissances et utilise les informations trouvées dans sa réponse. Le dialogue est ainsi lié au contenu des documents connectés.
Le backend repose sur FastAPI avec une intégration OpenAI. Le README indique une mémoire de session et quatre variantes linguistiques : russe, ouzbek en caractères latins et cyrilliques, et anglais. Docker est prévu pour le déploiement.
Fonctions et modules
Dialogue: API backend de l’assistant conversationnel.
Connaissances: Recherche dans les documents connectés via un Vector Store.
Contexte: Mémoire de la session en cours.
Langues: Russe, ouzbek dans deux écritures et anglais.
Intégrations
Les documents disponibles ne précisent pas les connexions externes ; la description des intégrations nécessite la documentation du projet.
Intelligence artificielle : L’IA au cœur de l’assistant
Décrit dans la documentation
FINKO utilise un modèle de langage associé à la recherche dans les connaissances. L’IA constitue le cœur du produit, tandis que les sources et la mémoire donnent un contexte aux réponses.
Recherche RAG dans la base de connaissances.
Génération d’une réponse tenant compte du contexte de la session.
Dialogue en plusieurs langues.
À propos de cette description
Description fondée sur le README du projet. Le stade d’exploitation et les résultats mesurés ne sont pas confirmés.