🧠 RAGFLOW - Traitement des Normes Techniques avec Schémas (v1.0)

🎯 Objectif

Définir une stratégie de traitement des documents normatifs techniques (comme les normes AFNOR) contenant :

Du texte technique en français
Des schémas annotés et figures
Des formules mathématiques ou physiques
Des références croisées complexes

Dans le cadre de l’indexation dans Ragflow avec accès aux LLMs puissants (via Ollama + H100), et en exploitant un modèle multimodal tel que llama3.2-vision:90b.

🧩 Problèmes identifiés

Langue : les modèles vision fonctionnent mieux avec des prompts en anglais.
Contenu PDF : difficulté à extraire proprement les images/schémas.
Mise en contexte : les légendes et commentaires doivent être reliés au texte environnant.
Traduction : risque de perte d’information dans le va-et-vient FR ↔ EN.

🔁 Pipelines suggérés

Étape	Description	LLM recommandé	Langue
1. Extraction du contenu	Extraction OCR + structure (texte, images, sections)	-	-
2. Traduction technique	Traduire le texte + légendes en anglais si nécessaire	`mistral`, `qwen2.5:72b-instruct`	FR → EN
3. Annotation schéma	Screenshot manuel, lien au texte, ajout de légende traduite	-	FR ou EN
4. Interprétation schéma	Analyse via `llama3.2-vision:90b` ou `llava:34b`	`llama3.2-vision`, `llava`	EN (préférable)
5. Reconstitution document	Recombine : [texte original + interprétation + schéma]	-	FR recomposé
6. Chunking avancé	Chunker selon sens/structure : sections normatives, schéma + explication	Ragflow chunker	FR (ou bilingue)
7. Indexation Ragflow	Intégrer chaque chunk + métadonnées (type, schéma, source)	Ragflow (via interface ou API)	-

🧪 Exemple de stratégie pour un schéma de norme

Faire un screenshot de la figure.
Traduire le contexte textuel en anglais.

Poser un prompt du type :

Analyze this civil engineering diagram and explain the classification shown.
Provide key terms, units, and any thresholds.

Traduire la réponse (si besoin) en français.
Associer cette réponse avec le texte original en chunk unique ou adjacent.

🧱 Chunking dans Ragflow (conseils)

Chunk "intelligent" : un chunk = une unité sémantique cohérente.
Ajouter des métadonnées :
- type: "norme", "figure", "formule"
- langue: "fr", "en", "mixte"
- schéma_interprété: true/false
Regrouper dans des bases thématiques :
- NORME_PRODUIT, ESSAI_LABO, FORMULATION_BETON

🧠 Conseils LLM

Traduire les légendes avant vision.
Utiliser llama3.2-vision:90b pour interpréter finement.
Utiliser mistral ou deepseek pour structurer ou corriger les textes français.
Préférer l'anglais pour les prompts visuels (LLM vision).

⏭️ Étapes suivantes

Isoler un premier schéma significatif
Créer son prompt d’analyse en anglais
Chunker la réponse avec son contexte
Indexer manuellement dans Ragflow
Tester l’interrogation par LLM

Ce document sera enrichi au fur et à mesure de tes tests. N’hésite pas à créer des sous-sections pour chaque norme, figure, ou stratégie alternative.

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