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Recherche RAG pour MkDocs : Guide Complet

🎯 Transformez votre documentation MkDocs en une base de connaissances intelligente avec un système de recherche sémantique alimenté par RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Objectif du guide

Ce guide détaillé vous accompagne dans la création d'un moteur de recherche intelligent pour MkDocs, combinant recherche sémantique, indexation vectorielle et génération augmentée par récupération (RAG).

📚 Vue d'ensemble de la série

Cette documentation complète est organisée en 5 parties progressives :

🎯 Qu'est-ce que le RAG ?

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une approche d'IA qui combine :

  1. Retrieval (Récupération) : Recherche des informations pertinentes dans une base de connaissances
  2. Augmentation : Enrichissement du contexte avec les données récupérées
  3. Generation : Production de réponses précises basées sur le contexte enrichi

Architecture conceptuelle

graph TB
    subgraph "Utilisateur"
        U[Question/Requête]
    end

    subgraph "Système RAG"
        E[Encodeur de requête]
        VS[Recherche Vectorielle]
        DB[(Base Vectorielle)]
        LLM[Modèle de Langage]
        R[Réponse Générée]
    end

    U --> E
    E --> VS
    VS <--> DB
    VS --> LLM
    LLM --> R
    R --> U

    style U fill:#e1f5e1
    style R fill:#e1f5e1
    style DB fill:#fff3e0
    style LLM fill:#e3f2fd

🚀 Pourquoi RAG pour MkDocs ?

Limitations de la recherche traditionnelle

  • Recherche par mots-clés : Manque de compréhension sémantique
  • Résultats non contextualisés : Difficile de trouver l'information exacte
  • Pas de synthèse : L'utilisateur doit parcourir plusieurs pages

Avantages du RAG

  • ✅ Compréhension sémantique : Comprend l'intention derrière la requête
  • ✅ Réponses précises : Synthétise l'information de plusieurs sources
  • ✅ Contexte enrichi : Fournit des références et liens vers les sources
  • ✅ Expérience utilisateur : Interface conversationnelle naturelle

🏗️ Architecture technique

Stack technologique

Composant Technologie Rôle
Backend FastAPI API REST pour le traitement des requêtes
Vectorisation Sentence Transformers Création des embeddings sémantiques
Base vectorielle ChromaDB / Qdrant Stockage et recherche vectorielle
LLM OpenAI / Ollama Génération des réponses
Frontend JavaScript / Vue.js Interface utilisateur interactive
Intégration Plugin MkDocs Intégration native dans MkDocs

Flux de données

sequenceDiagram
    participant User as Utilisateur
    participant UI as Interface MkDocs
    participant API as API FastAPI
    participant VDB as Base Vectorielle
    participant LLM as Modèle LLM

    User->>UI: Pose une question
    UI->>API: Envoie la requête
    API->>API: Encode la requête
    API->>VDB: Recherche sémantique
    VDB-->>API: Documents pertinents
    API->>LLM: Contexte + Question
    LLM-->>API: Réponse générée
    API-->>UI: Réponse + Sources
    UI-->>User: Affiche le résultat

📋 Prérequis

Environnement de développement

# Python 3.9+
python --version

# Node.js 16+ (pour le frontend)
node --version

# Git
git --version

Dépendances principales

# requirements.txt
fastapi>=0.104.0
uvicorn>=0.24.0
sentence-transformers>=2.2.0
chromadb>=0.4.0
openai>=1.0.0
mkdocs>=1.5.0
mkdocs-material>=9.0.0
pydantic>=2.0.0

🎓 Cas d'usage

Documentation technique

  • Recherche de code : Trouver des exemples de code spécifiques
  • Résolution de problèmes : Obtenir des solutions à des erreurs
  • Tutoriels guidés : Assistance pas à pas pour les tâches complexes

Base de connaissances d'entreprise

  • Onboarding : Guide interactif pour les nouveaux employés
  • Support client : Réponses automatiques aux questions fréquentes
  • Formation : Assistant d'apprentissage personnalisé

Documentation produit

  • Guide utilisateur : Aide contextuelle intelligente
  • API Reference : Recherche d'endpoints et paramètres
  • Troubleshooting : Diagnostic assisté par IA

🔧 Fonctionnalités clés

Phase 1 : Fondations

  • [x] Extraction du contenu Markdown
  • [x] Chunking intelligent des documents
  • [x] Génération des embeddings
  • [x] Stockage vectoriel

Phase 2 : Recherche

  • [x] Recherche sémantique
  • [x] Scoring de pertinence
  • [x] Re-ranking des résultats
  • [x] Filtrage par métadonnées

Phase 3 : Génération

  • [x] Intégration LLM
  • [x] Prompt engineering
  • [x] Citation des sources
  • [x] Réponses multilingues

Phase 4 : Intégration

  • [x] Plugin MkDocs
  • [x] Interface utilisateur
  • [x] API REST
  • [x] Webhooks de mise à jour

Phase 5 : Production

  • [x] Optimisation des performances
  • [x] Monitoring et analytics
  • [x] Déploiement containerisé
  • [x] Scalabilité horizontale

📊 Métriques de performance

Métrique Objectif Mesure
Latence de recherche < 200ms P95 des requêtes
Précision > 90% Top-5 accuracy
Temps de génération < 2s Réponse complète
Taux de satisfaction > 85% Feedback utilisateur

🚦 Commencer

Prêt à construire votre système RAG ?

Commencez par la Partie 1 : Architecture Backend pour poser les fondations de votre moteur de recherche intelligent.

Structure du projet

mkdocs-rag-search/
├── backend/
│   ├── api/              # Endpoints FastAPI
│   ├── core/             # Logique métier
│   ├── indexing/         # Pipeline d'indexation
│   ├── search/           # Moteur de recherche
│   └── models/           # Modèles de données
├── frontend/
│   ├── components/       # Composants Vue.js
│   ├── assets/          # Ressources statiques
│   └── api/             # Client API
├── mkdocs-plugin/
│   ├── plugin.py        # Plugin MkDocs
│   └── templates/       # Templates Jinja2
├── docker/
│   ├── Dockerfile       # Image Docker
│   └── docker-compose.yml
└── tests/
    ├── unit/            # Tests unitaires
    └── integration/     # Tests d'intégration

📚 Ressources supplémentaires

Documentation

Articles et tutoriels

Communauté

Prochaine étape

Continuez avec la Partie 1 : Architecture Backend pour commencer l'implémentation de votre système RAG pour MkDocs.