Bot eLearning adapatif > cadre d’architecture + un squelette de code

Cadre général (vue d’ensemble)

 1- Odoo = source d’auth & d’aiguillage

 

  • Créez un petit modèle @gabriel (Odoo Studio suffit) qui associe chaque élève à :
    • classe (ex. 5eA, 2nde2, TerminaleG4…)
    • niveau (fort, moyen, fragile)
    • (optionnel) matière_courante, langue, accommodations (dys, temps majoré…)
  • Ajoutez une table de mapping RAG @Finary   (classe × niveau → un ou plusieurs vector_store_id d’OpenAI).
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2-  Backend du bot (Node/TS)

 


  • Un Policy Router  ( @Finary ) lit le profil élève via un token / code de login → récupère classe, niveau → résout les vector_store_ids prioritaires.


  • Appelle la Responses API avec l’outil file_search en priorité (tool_choice forcé), puis fallback vers le modèle général uniquement si la recherche n’a rien donné ou si le score est trop faible.
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3- Organisation des RAG


  • Option A (simple & scalable) : 1 vector store par classe (ex. VS_CLASSE_2nde2), et vous taguez chaque doc avec niveau: fort|moyen|fragile. Le routage utilise le même store + un filtre métadonnées sur le niveau.
  • Option B (granulaire) : 1 vector store par couple classe×niveau (ex. VS_2nde2_FORT, VS_2nde2_MOYEN…). Plus simple à router, mais plus de stores à gérer.

Recommandation : commencez par Option A (moins d’explosion de stores), puis passez à B si vous avez besoin d’isoler très fort les contenus.

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Modélisation rapide (Odoo Studio)


A. Fiche élève (ex. extension de res.partner)

  • x_classe (Char ou Many2one vers un modèle x_school_class)
  • x_niveau (Selection: fort, moyen, fragile)
  • x_langue_pref (Selection: fr, en, …)
  • x_accommodations (Text)

B. Table de mapping RAG

Modèle x_rag_map :

  • x_classe (Many2one → x_school_class)
  • x_vector_store_id (Char)
  • (si Option A) x_niveau (Selection) + x_filter_json (Text) pour stocker des filtres (ex. {"metadata":{"niveau":"fort"}})
  • (si Option B) un enregistrement par niveau avec le vector_store_id dédié.

Webhook simple (controller Odoo) qui expose :

GET /api/student_profile?code=XYZ → { classe, niveau, vector_store_ids, filters }

Check-list de mise en route (en clair)

  • Créer dans Odoo : x_classe, x_niveau, x_rag_map (+ endpoint /student_profile).
  • Créer les vector stores par classe (Option A) et taguer les docs par niveau.
  • Déployer le backend ci-dessus (/chat) avec la logique “RAG d’abord”.
  • Brancher votre front React (login par code → chat → affichage sources).
  • Tester latence et qualité → ajuster filtres, k, taille des stores.

Sous parties fonctionnelles 

Flux d’identification (login par code)

  1. Élève saisit un code (ou SSO Odoo).
  2. Backend interroge Odoo (/student_profile) → récupère classe, niveau, vector_store_ids, filters.
  3. Stockez ces infos en session (cache 15–30 min).
  4. Chaque message du chat passe par chatHandler (ci-dessus), qui applique la politique RAG d’abord.

Workflow de contenu (corps professoral)

  • Les profs uplodent dans le store de la classe (ou via un drive surveillé) avec tags:
    • matiere: maths, niveau: fort|moyen|fragile, lang: fr, type: cours|exercices|corrigés.
  • Les quiz et exos pour chaque niveau sont donc récupérables par filtre.
  • Pensez à une convention de nommage stricte + un README.md par classe pour expliquer la taxonomie.

Sécurité, traçabilité, conformité

  • Journalisez user_id, classe, niveau, vector_store_ids utilisés et citations renvoyées.
  • Un mode enseignant peut afficher les sources + la difficulté détectée.
  • Respect RGPD : minimiser les données dans OpenAI (n’envoyez jamais d’identifiants réels, seulement le contexte pédagogique).

Quelques références officielles et ressources techniques utiles

Voici quelques références officielles et ressources techniques utiles pour creuser cette architecture (RAG / vector stores / File Search / Responses API), et quelques notes critiques à garder en tête :

🔗 Références & documentation utiles

SujetURLCe qu’on y trouve / pourquoi c’est utile
File Search (outil OpenAI)« New file search tool » — OpenAI Platform Guides OpenAI Platformdescription de l’outil file_search, comment l’utiliser dans Responses API
Vector stores (API)API Reference — Vector Stores OpenAI Platform+1endpoints, objets, syntaxe, operations sur les vector stores
Cookbook / exemplesDoing RAG on PDFs using File Search (OpenAI Cookbook) OpenAI Cookbooktutoriel étape par étape pour uploader des documents, les chunker, les interroger via file_search
Guide global RetrievalOpenAI Docs — Retrieval (guide) OpenAI Platformprincipes de retrieval, stratégies, bonnes pratiques
Responses API & tools intégrésWeb Search & States avec Responses API (OpenAI Cookbook) OpenAI Cookbookfonctionnement de l’API Responses, gestion des outils, historique, etc.
Problèmes / limitations signalés par la communautéDiscussions “file_search tool + custom tools” Microsoft Learn
“Assistant API File Search filter vectorstore” Communauté OpenAI
“metadata dans vector DB” Communauté OpenAI+1		témoignages sur les contraintes, façons de contourner, limites actuelles

🛠 Points d’attention / limites à connaître

  • La filtration déterministe (préalable) avec métadonnées dans file_search est encore quelque peu limitée selon les versions / API — certains utilisateurs signalent qu’on ne peut pas filtrer finement certains fichiers ou segments. Communauté OpenAI+2Communauté OpenAI+2


  • Certains combos d’outils (ex. file_search + outils custom) peuvent entraîner que file_search ne soit jamais invoqué, selon la configuration du modèle / de l’agent. Microsoft Learn


  • Le support des métadonnées attachées aux documents dans les vector stores OpenAI est encore en évolution : certains travaux disent qu’on ne peut pas (ou pas encore) attacher des métadonnées aux fichiers eux-mêmes mais plutôt aux vector stores ou via des attributs. Communauté OpenAI


  • Le coût / latence : l’usage de file_search a un coût associé (nombre d’appels, taille de store) et la latence dépend fortement de la taille des stores, du nombre de chunks, de la colocalisation. Le cookbook mentionne l’upload, chunking, recherche. OpenAI Cookbook+2OpenAI Platform+2

Code >

Routage & appel OpenAI (Node/TypeScript)

Voir 


Découvrir plus

Audio temps réel

@Tous, uniquement nécessaire pour la phase levée de fonds > déjà concentrons nous sur la partie bot texte

  • La Realtime API n’appelle pas file_search nativement : déclarez un tool custom côté Realtime qui ping votre endpoint /chat (celui-ci fait la File Search) et renvoie les passages au flux Realtime.

Performance & latence (audio < 500 ms)


@Tous, uniquement nécessaire pour la phase levée de fonds > déjà concentrons nous sur la partie bot texte

  • Routage ultra-rapide : résolvez vector_store_ids et filtres avant l’appel OpenAI (pas de ping-pong).
  • Stores compacts : évitez >5–6 k documents par classe au début. Scindez par matière si besoin (Maths, Physique…).
  • Filtres métadonnées (ex. niveau, lang) = index plus petit → search plus rapide.
  • k (passages retournés) modéré (4–6).
  • Colocalisation : hébergez votre backend dans la même région que l’endpoint OpenAI choisi.
  • Streaming côté front + débit binaire court (pas de pièces jointes inutiles).


Check-list de mise en route (en clair)

  • Créer dans Odoo : x_classe, x_niveau, x_rag_map (+ endpoint /student_profile).
  • Créer les vector stores par classe (Option A) et taguer les docs par niveau.
  • Déployer le backend ci-dessus (/chat) avec la logique “RAG d’abord”.
  • Brancher votre front React (login par code → chat → affichage sources).
  • Tester latence et qualité → ajuster filtres, k, taille des stores.