Bixzare/airtel-chatbot

Frontend and backend for a rag chatbot for airtel niger # Airtel Chatbot - Documentation Un chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) production-ready utilisant LangGraph, LangChain, Google embeddings et un système d'outils extensible. ## 🚀 Vue d'ensemble Le chatbot Airtel Niger offre : - **Agent RAG intelligent** avec appel d'outils (LangGraph) - **Recherche vectorielle** avec Google text-embedding-004 et FAISS - **Mémoire conversationnelle** persistante - **API FastAPI** avec streaming - **Système de cache** optimisé - **Architecture modulaire** et extensible ## 📚 Table des matières ### 🏁 Démarrage - Guide de démarrage rapide - Installation et première utilisation - Déploiement local - Configuration locale - Déploiement Vercel - Déploiement sur Vercel ### ⚙️ Configuration - Optimisations de performance - Paramètres et optimisations - Configuration des timeouts - Gestion des délais d'attente - Configuration du streaming - Activation/désactivation du streaming ### 🔧 Fonctionnalités - Système de préchargement - Chargement optimisé des documents - Architecture mémoire - Gestion de la mémoire conversationnelle - Système RAG - Recherche et génération augmentée ### 🛠️ Dépannage - Problèmes courants - Solutions aux erreurs fréquentes - Guide de débogage - Techniques de débogage ## 🎯 Quick Start ```bash # 1. Cloner le projet git clone cd airtel-chatbot # 2. Configuration backend cd backend pip install -r requirements.txt cp env.example .env # Éditer .env avec vos clés API # 3. Lancer le serveur python start_server.py # 4. Configuration frontend cd ../frontend npm install npm run dev ``` ## 📊 Architecture ``` airtel-chatbot/ ├── backend/ # API FastAPI avec RAG │ ├── src/ │ │ ├── agent/ # Agent LangGraph │ │ ├── rag/ # Système RAG │ │ ├── tools/ # Outils extensibles │ │ └── api/ # Endpoints FastAPI │ └── tests/ # Tests automatisés ├── frontend/ # Interface Next.js │ ├── app/ # Pages et API route …