Luciole Prime V4

Refonte complète de Luciole : plateforme d'assistant IA/RAG souveraine, offline et adaptable à tout cas d'usage métier, conçue pour interroger uniquement une base documentaire contrôlée afin de limiter les hallucinations et protéger la donnée.

Philosophie de conception

• Neutralité et adaptabilité : aucun paramètre métier n'est figé dans le code. Le chunking, le reranking, et les autres réglages du pipeline RAG sont exposés comme configuration par instance/cas d'usage (via l'UI admin, à venir), pas comme constantes codées en dur.
• RAG-only par défaut : le système répond en s'appuyant exclusivement sur les documents ingérés et sourcés, pour limiter les hallucinations et garder le contrôle sur la donnée.
• Construction incrémentale et vérifiée : chaque couche est validée par un jeu de test avant que la couche suivante ne s'appuie dessus. On ne repart pas d'une génération de code non supervisée pour l'ensemble de la pile.

Feuille de route architecturale

Les couches sont construites dans cet ordre, chacune sur la précédente :

1. RAG & ingestion (fondation, en cours) — construit from scratch selon les bonnes pratiques actuelles : ingestion structurée par type de document, chunking et reranking configurables, recherche hybride (dense + BM25) avec fusion RRF, métadonnées de traçabilité par chunk, journal d'audit.
2. Agent / harnais / boucle / graph — couche de décision et d'orchestration construite au-dessus du RAG validé. Reconstruite entièrement, avec un graphe d'état pensé comme pilote de la boucle agentique plutôt qu'une boucle implicite seule.
3. Interface de chat — interface utilisateur finale, une fois la pile agent+RAG opérationnelle et testée.
4. Interface d'administration — pilotage des paramètres RAG (chunking, reranking, sources, etc.), des profils d'agents, et supervision/traçabilité.

Structure du dépôt

src/
  ingestion/   # Pipeline d'ingestion documentaire (parsing, chunking, embedding)
  rag/         # Récupération, reranking, fusion, génération
docs/          # Documentation d'architecture et de décisions
configs/       # Configurations par instance/cas d'usage
tests/         # Jeux d'évaluation et tests de non-régression

État actuel

Squelette initial du dépôt. Aucune logique métier n'est encore implémentée — la phase en cours est la conception et l'implémentation de la fondation RAG/ingestion.