Ladebeze66/coffreobsidian
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/Ladebeze66/coffreobsidian.git synced 2025-12-13 09:06:48 +01:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity
coffreobsidian/Réunion 13 mars.md
Ladebeze66 e49d034b7d first commit
2025-03-20 11:51:38 +01:00

4.7 KiB
Raw Permalink Blame History

Objectifs du projet - Réunion du 13 mars

Organigramme du traitement des demandes

  • Séparation et récupération des demandes et des tickets

    • Mode d’entrée :

      • Suivi de du support directement par les tickets
      • Connexion par API base de donnée Odoo

    • Organisation:

      • Cas administratif : Maryam, Laurent
      • Cas technique (dysfonctionnement logiciel ...) : Fabien, Romuald
      • Problème Dev : Quentin, Fabien
      • Client star: Laurent, Quentin

    • Évaluation de la demande:

      • Fiche d’évaluation et scoring pour les demandes entrantes
      • Vérification du dysfonctionnement
      • Récupération de l’organisation actuelle du scoring
      • Analyse des dysfonctionnements et suggestions éventuelles

Changement du Process avec l’IA

  • Rédiger un cahier des charges
  • Voir gestion des requêtes et récupération des informations dans Odoo
  • Récupération des données existantes
    • Tickets, demandes
      • Historique des messages importants
      • Pièces-jointes (à analyser)
  • Analyse des discussions (mails, ...) pour recréer un fil de discussion cohérent (entrée ➡️ final)

Objectifs à venir

  • Visite guidée sur Webdev IA pour le site d’assistance utilisateur
  • Classification des demandes
    • Étape 1 : Identification du type de demande
    • Étape 2 : Attribution à un agent
    • Si catégorisation nécessaire : appel à la base Odoo (facturation, normes techniques…)

Intelligence Artificielle (LLM et RAGFLOW)

  • Étudier différents modèles selon les besoins
  • Utilisation d’un gros LLM pour tout gérer
  • Chat avec Mistral Large
  • Interprétation des documents réglementaires (AFNOR en HTML)
  • Maitriser utilisation RAGFLOW
    • Conversion RST ➡️ Markdown ➡️ HTML (Sphinx)
    • Mise en place de pipeline entre LLM, RAGFLOW, ...
  • Classification des LLM et exécution d’actions (système Crew codé)
  • Voir pour utilisation plusieurs LLM (vLLM, MIC)
    • Vision pour analyse des images
    • Fine-tuning des modèles

Interface & API

  • Page support avec iframe Webdev REST
    • Suggestion Gradio interface locale directe avec GPU (possibilité de l'intégrer en iframe)
  • Problème de compatibilité des flux REST ➡️ Recherche d’une solution
  • Fonction d’appel API REST via Visual Studio ➡️ Enrichissement de la fonction stream API authnet
  • Communication entre le site et Webdev (via messages et API REST)
  • Iframe & JavaScript pour récupérer les fiches normes et documents

Notes :

  1. Conversations Odoo ➡️ Fil de discussion structuré avant injection dans le RAG
  2. Manuel ➡️ Document technique de formulation
    • Ajout dans l’interface RAGFLOW ou via API
    • FAQ du manuel ➡️ Création d’une base de connaissances dynamique
  3. Canal d’entrée support IA ➡️ Automatisation et tri des demandes
  4. Base de données : BRG-LAB
  5. Logiciel de supervision : Étude des interactions avec les acteurs concernés
  6. Scoring des dialogues IA
  7. Gestion des erreurs et corrections dynamiques
  8. Fonction commerciale future
  9. Processus Caliopi ➡️ Cahier des charges pour les formations

Tâches à accomplir

  • Rédiger un cahier des charges pour récupération données d’Odoo Scripts requêtes Odoo
  • Récupérer l’existant (mails, tickets, Odoo)
    • scripts de récupérations (facilement exécutable par LLM)
  • Étudier l’accès et les fonctionnalités du RAGFLOW
    • Mise en place d'une base de donnée (vertorielle? voir selon les cas de figure)
    • Bibliothèque de scripts
    • Préparation des données toutes la documentation technique, normes ... (formatage des données, interprétation des images si besoin pour meilleure compréhension par LLM)
  • Analyser et classifier les demandes des clients
  • Implémenter le scoring des dysfonctionnements
  • Voir les solutions pour API REST et iframe Webdev
  • Automatiser l’intégration du manuel utilisateur

Ressources nécessaires

  • Accès aux bases de données et historiques des tickets
  • Documentation technique Odoo
  • Support technique interne
  • Documentation RAGFLOW
  • Référentiel des normes AFNOR
  • API Visual Studio / Webdev REST