RAG Pokémon — Système de QA avec récupération enrichie
- Système de questions-réponses RAG sur l'univers Pokémon, combinant PokeAPI, Poképédia, Gemini et ChromaDB pour traiter des requêtes factuelles, descriptives et comparatives.
Avril – Juin 2025
UTC
Technologies utilisées
PythonLangChainGemini 2.0 FlashGoogle EmbeddingsChromaDBStreamlitWeb ScrapingÉvaluation RAG
Détails du projet
- Enrichissement des documents avec des métadonnées métier (types, statut légendaire/mythique, habitat, couleur) pour améliorer la précision de la récupération.
- Pipeline d'évaluation avec faithfulness, answer relevancy, context precision et context recall (RAGAS).
- Interface Streamlit interactive avec réglage de température, affichage des passages sources et détection des hallucinations.
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