Mémoire sourcée

Contexte

Ce que j’ai construit

• Découpage qui respecte la structure (titres, tableaux, blocs de code jamais coupés) et numéros de lignes exacts ; indexation incrémentale par empreinte SHA-256.
• Recherche hybride : BM25 et embeddings multilingues fusionnés (RRF), puis cross-encodeur qui reclasse ; abstention sur seuil gelé et règle d’ancrage.
• Scanner d’injection à l’ingestion, motifs et détection sémantique : chaque passage est fiable, suspect ou en quarantaine ; la quarantaine n’est jamais servie, seulement signalée. 16 injections paraphrasées sur 30 signalées (0 avec les motifs seuls), 0 faux positif en quarantaine sur 931 passages réels.
• Détecteur d’abstention appris et gelé : précision / rappel 0,95 / 0,79 sur 90 questions de test, abstentions à tort de 5 à 2.
• Trois accès : interface web, API et serveur MCP (recherche, passage exact, source, inventaire), avec une configuration Claude Desktop prête à coller.
• Protocole figé avant mesure : 90 questions de test (40 de la v2, 50 nouvelles dont 40 sans réponse), mesurées une seule fois ; l’ancienne version rejouée sur les mêmes questions ; 60 tests.

Architecture 7 briques

1. 01 · EntréeIngestionDécoupage structuré, lignes exactes, empreintes SHA-256
2. 02 · OutilScannerMotifs et sémantique : fiable, suspect ou quarantaine, par passage
3. 03 · DonnéesIndex SQLitePassages, vecteurs, confiance
4. 04 · OutilRappel hybrideBM25 et MiniLM multilingue, fusion RRF
5. 05 · ModèleReclassementCross-encodeur mmarco sur 24 candidats
6. 06 · OutilDécisionCiter la ligne, ou s’abstenir (détecteur gelé)
7. 07 · SortieServiceInterface web, API, serveur MCP

Fabrication 5 étapes

1. IngestionDécoupage structuré, scan d’injection.
2. RappelBM25 et dense, fusion RRF.
3. ReclassementCross-encodeur sur 24 candidats.
4. DécisionCiter la ligne, ou s’abstenir.
5. ServiceWeb, API, MCP.

Décisions le choix, la raison, l’alternative écartée

1. D1
   Geler la répartition des questions et leurs empreintes avant toute mesure de la v2.

   L’évaluateur refuse de mesurer si une question a changé : le chiffre de test n’est pas sur-ajusté.

   ÉcartéAjuster les seuils en regardant le test.

2. D2
   Rejouer l’ancienne version sur les mêmes questions de test.

   Le gain se lit sur le même jeu, métrique par métrique, sans changer de référence.

3. D3
   Traiter le contenu des documents comme une donnée non fiable dès l’ingestion.

   Les passages en quarantaine ne sont jamais servis ; le texte rendu est échappé et précédé d’un avertissement « données, pas instructions ».

4. D4
   CPU uniquement, vérifié au chargement.

   Le service tourne à côté des travaux GPU sans les gêner ; environ 0,8 Go de mémoire résidente pour une session MCP.

Résultats

Livrables 4

• Interface web (recherche, évaluation), API et serveur MCP stdio en lecture seule.
• Configuration Claude Desktop prête à coller.
• Protocole gelé (90 questions de test, dont 40 sans réponse jamais vues), résultats et analyse par question.
• 60 tests ; scanner : 0 faux positif en quarantaine sur 931 passages réels, 16 / 30 injections paraphrasées signalées.

Environnement

Reproduire commandes du README

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.venv/bin/atelier index
.venv/bin/atelier search "Comment RELAIS revient-il en arrière ?" -k 3
.venv/bin/atelier eval verifier
.venv/bin/atelier eval tester
.venv/bin/atelier serve
.venv/bin/atelier mcp
.venv/bin/python -m pytest

• Interface sur 127.0.0.1:8341 ; tout tourne sur CPU, modèles en cache local.
• Si le corpus change, les seuils se recalibrent sur le jeu de mise au point.

Galerie 3

Mémoire sourcée01 / 03

Mémoire sourcée02 / 03

Mémoire sourcée03 / 03