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Ce projet est une plateforme de génération augmentée par récupération (RAG) agentique et un framework d'orchestration conçu pour connecter les grands modèles de langage aux données privées d'entreprise. Il sert de passerelle IA auto-hébergée qui intègre des bases de données vectorielles et des outils externes pour automatiser des tâches complexes de récupération et de génération d'informations. Le système se différencie par un constructeur de flux de travail d'agents IA qui orchestre plusieurs agents spécialisés avec des rôles distincts pour résoudre des problèmes en plusieurs étapes. Il inclut une interface d'intégration de base de données vectorielle dédiée pour l'indexation de documents privés et un bac à sable sécurisé pour exécuter du code dynamique et de l'analyse de données pendant les conversations. La plateforme couvre un large éventail de capacités, y compris l'indexation de données d'entreprise, le reranking des résultats pour la précision, et la fourniture d'interfaces de chat interactives et d'API programmatiques. Elle fournit également des contrôles administratifs pour la gestion du comportement de l'IA, l'authentification des utilisateurs et la limitation de l'utilisation de l'API pour contrôler la consommation des ressources. Le déploiement est géré via des outils d'orchestration de conteneurs tels que Docker Compose, avec une prise en charge du routage de trafic basé sur un reverse-proxy et du chiffrement TLS pour des environnements auto-hébergés sécurisés.