RePilot Recycle Chatbot 🤖♻️

Table des matières

• Présentation
• Fonctionnalités
• Architecture du projet
• Installation
• Utilisation
• Contribution
• Auteurs

Présentation

RePilot est un chatbot intelligent spécialisé dans le tri des déchets. Utilisant le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et l'API Mistral, il fournit des réponses contextualisées selon la ville de l'utilisateur tout en mesurant son impact environnemental (choix de la taille du modèle).

Fonctionnalités

• 🎯 RAG Intelligent

  • Reformulation automatique des questions
  • Réponses basées sur le contexte local (Système de tri des déchets selon la ville Paris/Grand Métropoel de Lyon)
  • Système de garde-fou pour requêtes inappropriées

• 📊 Monitoring Complet

  • Suivi de la latence des requêtes
  • Mesure de l'impact environnemental (GWP)
  • Analyse de la consommation d'énergie
  • Calcul des coûts par requête

• 🗄️ Choix du Data Warehouse

  • PostgreSQL : Base de données relationnelle puissante pour le scaling
  • MongoDB : Base NoSQL adaptée aux instructions de recyclage pour un apprentissage efficace du RAG
  • ChromaDB : Stockage des vecteurs (embeddings) en chunks avec SentenceTransformer

• 🚀 Quiz :

  • Questions Personnalisées :
    Générées automatiquement à partir de l'historique des interactions de l'utilisateur avec le chatbot.
  • Reformulation Intelligente :
    Les questions sont reformulées par le LLM pour plus de clarté et de pertinence.
  • Réponses Fausses Générées :
    Deux fausses réponses crédibles sont générées par le LLM pour augmenter la difficulté du quiz.
  • Filtrage par Pertinence :
    Les questions non pertinentes sont automatiquement exclues grâce à un score de similarité sémantique (BERTScore).
  • Suivi des Performances :
    Calcul du score final et affichage des résultats détaillés avec un système de feedback visuel.
  • Analyse des Réponses :
    Enregistrement des performances dans la base de données pour des analyses futures

• 👥 Gestion Utilisateurs

  • Interface admin dédiée
  • Système de quiz interactif
  • Historique des conversations
  • Feedback utilisateur

Architecture du projet

Installation

Vous avez deux façons d'initialiser localement le projet

DOCKER

Prérequis

• Docker
• Ficher .env

MISTRAL_API_KEY=${MISTRAL_API_KEY}
HF_TOKEN=${HF_TOKEN}

docker compose up --build -d

Local

Prérequis

• Python 3.11
• PostgreSQL
• Compte Mistral AI
• Un fichier .env contenant vos clés API (par exemple, MISTRAL_API_KEY)

Étapes d'installation

# Cloner le dépôt
git clone https://github.com/jdalfons/RePilot-recycle-chatbot.git
cd RePilot-recycle-chatbot

# Créer et activer l'environnement virtuel
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Sur macOS/Linux

# Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt

Configuration de la base de données

psql -U postgres -f database/init.sql

Configuration des variables d'environnement

Créer un fichier .env et y ajouter les informations suivantes :

POSTGRES_HOST=localhost
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_DB=poc_rag
POSTGRES_USER=your_user
POSTGRES_PASSWORD=your_password
MISTRAL_API_KEY=your_api_key

Utilisation

streamlit run app.py

Accès

• Interface utilisateur :
  • Login : user
  • Password : user123
• Dashboard admin :
  • Login : admin
  • Password : admin123

Contribution

1. Forker le projet

2. Créer une branche :

   git checkout -b feature/NouvelleFonctionnalite

3. Commiter vos modifications :

   git commit -m "Ajout nouvelle fonctionnalité"

4. Pousser vers le dépôt distant :

   git push origin feature/NouvelleFonctionnalite

5. Créer une Pull Request

Auteurs

Core Team

• Juan Diego A.
• Quentin Lim
• ADJARO
• Akrem Jomaa
• Yacine Ayachi

Contributions

Merci à tous les contributeurs qui ont participé à ce projet !