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Introduction

nAI'vi Bots

nAI'vi est une plateforme interne d'Amplitudes pour créer et déployer des chatbots et sites web spécialisés sur une architecture multi-bots scalable. Chaque bot dispose d'une personnalité configurable (YAML) et peut être déployé indépendamment tout en partageant une infrastructure commune.

nAI'vi combine deux approches complémentaires pour fournir des réponses fiables et contextualisées:

  • Fine-tuning (connaissances stables et long terme)
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour les informations dynamiques et fréquemment mises à jour

Avantages de nAI'vi Bots

  • Centraliser et structurer la connaissance documentaire à l'échelle.
  • Offrir des réponses expertes adaptées à chaque domaine via des personnalités dédiées.
  • Déployer plusieurs bots spécialisés rapidement, avec une base technique commune.

Fonctionnalités

  • Architecture multi-bots: personnalités modulaires, configuration par bot via Helm/ConfigMaps, déploiements indépendants.
  • RAG per-role + Fine-tuning: index FAISS contextualisés par rôle applicatif, persistés en DB, rechargés sans recalcul.
  • Gestion documentaire: ingestion multi-format (PDF, DOCX, XLSX, CSV, MD, JSON), catégorisation chunks/QA, tags, assignations.
  • Tags & Rôles applicatifs: système de tags pour filtrer les chunks par audience; rôles avec héritage pour contrôler le périmètre RAG.
  • Auth & RBAC: Better Auth, sessions, rôles Better Auth (user/admin), OAuth Microsoft, routes protégées.
  • Mode orchestrateur: classification d'intention NORMAL/ALTER pour router vers un agent externe via SSE (optionnel).
  • Entrée audio: transcription vocale via Voxtral dans l'interface Chainlit.
  • Sources traçables: chaque réponse RAG expose ses chunks sources; liens directs vers la visualisation web pour les admins.
  • Document Processor: microservice FastAPI dédié au parsing multi-format avec OCR optionnel (Tesseract).
  • API type RPC: ORPC côté serveur/client pour des appels typés et ergonomiques.
  • Prêt pour le déploiement: Helm Kubernetes, CI/CD GitLab, migrations Drizzle, CORS/cookies configurables.

Composants principaux

ComposantStackRôle
ChatbotPython, Chainlit, FAISS, MistralMoteur RAG per-role, orchestrateur, audio, logos dynamiques
Document ProcessorPython, FastAPIMicroservice de parsing multi-format
ServeurBun, Hono, ORPC, Drizzle, Better AuthAPI backend, auth, gestion des données
WebReact, Vite, TanStack Router/Query, Shadcn UIInterface admin et utilisateur

Kalli

Cette documentation est spécialisée pour le bot Kalli, tout en restant applicable à d'autres bots de la plateforme.

Spécificités Kalli (résumé)

  • Mission: assistante pour accélérer les réponses aux appels d'offres.
  • Périmètre: interne Amplitudes.
  • Langue par défaut: français (modifiable).
  • Sources: anciens AO et documentation technique interne.
  • Ton: professionnel, concis, orienté exactitude.

À spécialiser via values.yaml (exemple minimal)

Exemple indicatif (les clés exactes dépendent de votre chart):

# values.yaml (exemple)
bot:
  name: Kalli
  persona: >-
    Assistante IA pour aider à répondre aux appels d'offres,
    s'appuyant sur des AO historiques et la documentation technique interne.
  defaultLanguage: fr
ui:
  brandColor: "#0EA5E9"

Guide de prise en main

Objectifs de la plateforme

  • Accélérer la capitalisation: transformer la doc en réponses actionnables.
  • Multi-bots scalables: mêmes fondations, identités/paramètres spécifiques.
  • Qualité et sécurité: auth, RBAC, observabilité, gouvernance des données.

Composants et périmètre

  • Web (apps/web/): UI, auth, orpc client, gestion des fichiers/chunks/QA.
  • Serveur (apps/server/): API ORPC, auth, DB PostgreSQL, logique fichiers/chunks/QA.
  • Chatbot (apps/chatbot/): moteur RAG + (optionnel) fine-tuning, Chainlit pour debug local.
  • Déploiement (helm/): chart Helm pour multiplier les bots via bot.id.

Démarrage rapide

  1. Local: lisez get-started/installation.mdx puis get-started/structure.mdx.
  2. Variables: configurez .env et apps/web/src/utils/runtime-env.ts si nécessaire.
  3. Lancer: web + server + chatbot; valider /health, /ready et la connexion.
  4. Importer: chargez quelques fichiers, créez des chunks et testez le RAG.

Personnalisation par bot

  • Identité: couleurs, logo, textes d’intro, langue par défaut.
  • Persona: prompt système et ton (ex: apps/chatbot/src/config/i18n.json).
  • Données: sources documentaires, règles de chunking, few-shots.
  • Déploiement: helm/values.yaml + overrides par bot (--set bot.id=...).

Poursuivez avec get-started/structure.mdx pour une vue architecturale détaillée et où intervenir.

Installation

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