Axel Remillat
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LIVE — testable//Architecture

VEGA — Assistant RAG

Un CV qu'on interroge à la voix. Pipeline RAG complet, en production sur ce site.

Pipeline // flux de données

1
Document (CV · Markdown)
ingestion + découpe en chunks
2
Embeddings
OpenAI text-embedding-3-large → 1536 d
3
pgvector · Supabase
recherche cosinus · top-k
4
gpt-4o-mini
génération de la réponse sourcée
5
Synthèse vocale
TTS → voix
Garde-fou tokens / jourRate-limit par IP

01 // Contexte

Un CV PDF est passif : un recruteur ou un prospect ne peut ni poser une question précise, ni vérifier une compétence en quelques secondes. Je voulais une preuve vivante de ce que je livre — un système RAG complet en production, pas une démo jetable.

02 // Le défi

Rendre un profil interrogeable en langage naturel, et à la voix, avec des réponses sourcées, une latence acceptable et des coûts maîtrisés — le tout hébergé en production, pas en local sur ma machine.

03 // Résultat / état

En production sur ce site. Pipeline déployé sur Vercel + Supabase : ingestion de documents → embeddings → recherche vectorielle (pgvector) → génération (gpt-4o-mini) → synthèse vocale. Garde-fou tokens/jour et rate-limit par IP pour contrôler les coûts. Testable maintenant.