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TaniaW777/burkina_tourisme_chatbot

Domaine:

natural language processing

Type de record:

software
Créateur:
Tan
HĂ´te:
Chatbot pour le tourisme au Burkina Faso # 🇧🇫 Burkina Tourisme Chatbot - Assistant IA Contextuel ## 1. Sujet Choisi et Justification **Sujet**: Tourisme au Burkina Faso. **Justification**: Le tourisme est un domaine clé pour le développement économique et culturel du Burkina Faso. Un assistant IA spécialisé peut aider à promouvoir le patrimoine national, faciliter l'accès à l'information pour les visiteurs et les citoyens, et répondre aux exigences du challenge en utilisant un sujet burkinabè documentable. ## 2. Architecture Technique Le projet est basé sur une architecture **Full-Stack Open Source** intégrant un système de **Génération Augmentée par Récupération (RAG)** pour fournir des réponses précises et sourcées. | Composant | Technologie | Rôle | Open Source | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **Frontend** (PWA) | HTML5, CSS3, JavaScript (Vanilla) | Interface utilisateur du Chatbot, fonctionnalités PWA (offline, installation) | Oui | | **Backend** (API) | FastAPI (Python) | API RESTful pour la communication avec le Frontend et le système RAG | Oui | | **Embeddings** | `sentence-transformers` | Conversion du texte en vecteurs numériques (multilingue) | Oui | | **Base de Données Vectorielle** | ChromaDB | Stockage et recherche par similarité des vecteurs de documents | Oui | | **Grand Modèle de Langage (LLM)** | `transformers` (GPT-2 pour démo) | Génération de la réponse finale basée sur le contexte récupéré | Oui | | **Dépendances** | `uvicorn`, `pydantic`, `python-dotenv` | Serveur ASGI, validation de données, gestion des variables d'environnement | Oui | ### Pipeline RAG 1. **Question de l'utilisateur** (Frontend) 2. **Requête API** (`/api/chat`) vers le Backend (FastAPI) 3. **Embedding de la question** (`sentence-transformers`) 4. **Recherche vectorielle** (ChromaDB) pour récupérer les documents pertinents (Top-K) 5. **Construction du Prompt** avec la question et les documents de contexte 6. **Génération de la Réponse** (LLM via `transformers`) 7. **Réponse API** (Backend) vers le Frontend av …

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