OpenClassrooms · P7 · Validated project
Finding events with RAG
Connecting a natural-language request to an events corpus and evaluating responses.
Question→Retrieval→Answer
The work
Permettre à un utilisateur de trouver des événements culturels en langage naturel, en reliant un modèle de langage à une base d’informations événementielles.
- Pipeline LangChain/LCEL, embeddings Mistral, recherche FAISS et génération avec Mistral ; distinction entre conversation simple et recherche documentaire.
- API FastAPI et frontend React/TypeScript ; persistance des sessions PostgreSQL et monitoring, ajoutés au-delà du minimum demandé selon le jury.
Available results
- Le fichier du 16 janvier 2026 contient 12 questions : 9 requêtes RAG et 3 conversations. Latence moyenne enregistrée : 2,412 s ; couverture moyenne de mots-clés : 0,815.
- ragas_scores est vide. Les deux questions temporelles ont une couverture moyenne de 0,5. La présence de mots-clés ne garantit ni exactitude ni fidélité à la source.
Results and feedback preserved in the 9 October 2026 audit. They were not reproduced while preparing this portfolio.
What I take away
La qualité d’un RAG dépend aussi de la fraîcheur des données et de la recherche : citer une source ne suffit pas à rendre une réponse correcte.
Limitations and next steps
- Échantillon d’évaluation réduit ; pas de mesure générale établie d’hallucinations, de rappel du retrieval ou de qualité humaine.
- Les résultats enregistrés ne prouvent pas la latence actuelle du service, ni sa capacité sous charge.