On peut découper le petit RAG FAQ → Realtime Audio en 3 blocs (aspiration FAQ, backend bridge, front WebRTC). Pour un développeur full-stack junior+ ou confirmé, voici une estimation :

Objectif : ✅ Le bot parle et répond à partir de la FAQ (preuve par questions tests).

⏱ Temps par bloc

⚡ Total

• 3 à 4 jours de travail net pour un développeur déjà familier avec Python/Node et un minimum de WebRTC.
• Si c’est un développeur junior sans expérience WebRTC, prévoir plutôt 1 semaine (4–5 jours ouvrés), le temps de déboguer micro, navigateurs et latences.
• En mode proof of concept rapide, un dev expérimenté peut sortir un MVP en 1,5–2 jours.

Parfait. Voici un plan J1 → J5 clair pour qu’un·e développeur·se junior livre un mini-RAG FAQ Odoo + Realtime Audio OpenAI.

J1 — Boot & Ingestion FAQ

Objectif : aspirer la FAQ publique Odoo et la pousser dans un Vector Store OpenAI.

• Tâches
  • Créer repo mini-rag-faq-rt/ (monorepo simple).
  • Écrire ingest.py (requests + BeautifulSoup) → nettoyage HTML → concat TXT.
  • Créer Vector Store + uploader (purpose=file_search) + log du VECTOR_STORE_ID.
  • .env.example (+ README quickstart).
• Livrables
  • scripts/ingest.py, requirements.txt, README.md, .env.example.
  • VECTOR_STORE_ID obtenu et noté.
• Tests d’acceptation (rapides)
  • Lancer python scripts/ingest.py → affiche OK VectorStore: vs_….
  • Vérifier qu’un changement de FAQ + relance met bien à jour (nouveau file attaché).
• Points d’attention
  • Pages réellement publiques (pas de login).
  • Taille fichier < limites (sinon chunker par ~10–20k tokens).

J2 — Backend Bridge (Node/Express)

Objectif : endpoint /session qui génère un token éphémère Realtime avec file_search lié au Vector Store.

• Tâches
  • Dossier server/, server.ts (ou JS), npm init, tsconfig (si TS).
  • Route POST /session → openai.realtime.sessions.create({ tools:[{type:"file_search"}], tool_resources:{…vector_store_ids:[VS_ID]} }).
  • CORS, .env (OPENAI_API_KEY, VECTOR_STORE_ID), script npm run dev.
• Livrables
  • server/server.(ts|js), package.json, .env.example mis à jour.
• Tests d’acceptation
  • curl -X POST http://localhost:3000/session → reçoit client_secret + model.
• Points d’attention
  • Ne jamais exposer OPENAI_API_KEY au front.
  • Gérer erreurs réseau + logs sobres.

J3 — Client WebRTC (Voix ↔ Voix)

Objectif : page web qui ouvre le micro, se connecte à Realtime, écoute & parle.

• Tâches
  • Dossier web/, fichier index.html + main.js minimal (vanilla).
  • getUserMedia audio, RTCPeerConnection, DataChannel “events”.
  • POST SDP offer → https://api.openai.com/v1/realtime?model=… avec client_secret reçu de /session.
  • Boutons : Start/Stop, Mute, petit log.
• Livrables
  • web/index.html, web/main.js, script npm run web (serve statique).
• Tests d’acceptation
  • Le bot salue et répond à l’oral à « Bonjour, où trouver X dans la FAQ ? ».
  • Latence oreille-à-oreille < ~1.5–2.0 s sur réseau correct.
• Points d’attention
  • Autorisations micro (HTTPS requis si déployé).
  • Navigateurs : tester Chrome + Edge (Safari après, si possible).

J4 — Chaînage RAG + Qualité de Réponse

Objectif : garantir que l’assistant utilise la FAQ (File Search) et cite brièvement ses sources.

• Tâches
  • Ajuster instructions de la session (style prof clair, 2–4 phrases, “cite la FAQ si pertinent”).
  • Prompt d’amorce via DataChannel : “Posez votre question”.
  • (Optionnel) Activer renvois texte en parallèle de l’audio (modalities ["audio","text"]), afficher la transcription courte.
  • Ajouter 5–10 tests QA (voir ci-dessous).
• Livrables
  • tests/qa.md : scénarios + résultats attendus.
• Tests d’acceptation (exemples)
  1. Question exacte de la FAQ → réponse fidèle + mention “(source: FAQ)”.
  2. Question paraphrasée → contenu correct (pas halluciné) + bref renvoi “voir section …”.
  3. Hors périmètre → “Je n’ai pas cette info dans la FAQ.” (grâce aux instructions).
  4. Ambiguïté → demande de précision en 1 phrase.
  5. Mots-clés Odoo (ex. “facture, portail client”) → renvoi à l’article pertinent.
• Points d’attention
  • Si la FAQ est trop longue, segmenter (plusieurs fichiers) pour améliorer le rappel.
  • Reformuler “cite tes sources” pour être court (éviter verbosité à l’oral).

J5 — Durcissement, DX & Déploiement

Objectif : polish, doc et mise en ligne.

• Tâches
  • Scripts npm run ingest, npm run dev:server, npm run web.
  • README : setup end-to-end, variables, limites connues, check-list.
  • Déploiement local (Docker optionnel) ou petit VM (reverse proxy HTTPS).
  • (Optionnel) CRON/trigger ingestion (hebdo) si FAQ évolue.
• Livrables
  • README.md final (copier-coller), Dockerfile (optionnel), deploy.md.
• Tests d’acceptation
  • Nouveau contenu FAQ → ingest → le bot le restitue correctement.
  • Reconnexion WebRTC robuste (stop/start).
• Points d’attention
  • HTTPS (front) + wss: si vous basculez en WebSocket Realtime.
  • Limites de contenu (quota, taille fichiers, coûts).

Structure de repo suggérée

mini-rag-faq-rt/
  server/
    server.ts
  web/
    index.html
    main.js
  scripts/
    ingest.py
  tests/
    qa.md
  .env.example
  README.md

Variables (.env)

OPENAI_API_KEY=sk-...
VECTOR_STORE_ID=vs_...   # sorti par ingest.py
PORT=3000

Critères de “Done”

• ✅ Le bot parle et répond à partir de la FAQ (preuve par questions tests).
• ✅ Latence acceptable, réponses courtes, sources signalées brièvement.
• ✅ Ré-ingestion simple (1 commande), sans toucher au code.
• ✅ README opérationnel, un·e tierce personne peut relancer en <15 min.

Bonus (si temps restant)

• Bouton “Répéter la réponse” (renvoi dernier texte au TTS).
• Multi-Vector Stores (FAQ / Syllabus) sélectionné via /session?store=faq.
• Log minimal des requêtes (texte) côté serveur pour QA (sans PII).

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