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llm_rag Documentation › LLM_RAG_DOCUMENTATION_FR

Llm Rag Documentation Fr

Fonctionnalité : LLM RAG #

Moteur de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Permet aux utilisateurs de constituer une base documentaire personnelle qui est automatiquement injectée en contexte lors des conversations avec le LLM. Le moteur découpe les documents en fragments, les indexe et les retrouve par recherche plein texte.

Installation et Configuration

Par FTP : Déposer le répertoire llm_rag/ dans /plugins/.

Par package manager : Sélectionner llm_rag dans la liste des plugins disponibles.

Chemins :

  • Plugin principal : /plugins/llm_rag/llm_rag.php
  • Configuration : /plugins/llm_rag/conf/llm_rag.conf.inc.php
  • Bibliothèque : /plugins/llm_rag/lib/llm_rag.lib.inc.php
  • Handler AJAX : /plugins/llm_rag/handlers/llm_rag.mod.php
  • JavaScript : /plugins/llm_rag/js/llm_rag.js
  • CSS : /plugins/llm_rag/css/llm_rag.css

Paramètres de configuration (llm_rag.conf.inc.php) :

| Paramètre | Valeur par défaut | Description |

|---|---|---|

| CHUNK_SIZE | 500 | Taille d'un fragment (en tokens) |

| CHUNK_OVERLAP | 50 | Chevauchement entre fragments |

| TOP_K_CHUNKS | 5 | Nombre de fragments injectés en contexte |

| MIN_RELEVANCE_SCORE | 0.6 | Score minimum de pertinence |

| USE_EMBEDDINGS | false | Utilise actuellement le matching par mots-clés |

| ALLOWED_SOURCE_TYPES | text, markdown, url, file, manual | Types de sources acceptés |

| ENABLE_AEGIS_WARNINGS | true | Intégration avec le plugin aegis_corpus |

| WARNING_INJECTION_THRESHOLD | 0.6 | Seuil de détection d'injection |

| MIN_QUERY_LENGTH | 20 | Longueur minimale d'une requête |

| MIN_QUERY_WORDS | 5 | Nombre minimum de mots |

| MIN_MEANINGFUL_RATIO | 0.6 | Ratio de mots significatifs |

Tables SQL requises :

  • llm_rag_sources — métadonnées des sources (source_id, user_id, title, source_type, content, url, is_global)
  • llm_rag_chunks — fragments indexés (chunk_id, source_id, chunk_index, chunk_text, chunk_tokens, metadata)
  • llm_rag_user_config — paramètres par utilisateur (user_id, auto_inject, top_k, min_relevance)
  • llm_rag_usage — journal d'utilisation (optionnel)

Utilisation

Gestion des sources #

Les utilisateurs ajoutent des documents depuis :

  • texte libre — copier-coller direct
  • markdown — fichier .md
  • URL — le contenu de la page est récupéré
  • fichier uploadétxt, md, etc.
  • manuel — entrée structurée

Chaque source est découpée automatiquement en fragments avec chevauchement.

Les sources créées par un administrateur (is_global = 1) sont accessibles à tous les utilisateurs.

Paramètres utilisateur #

Chaque utilisateur peut ajuster via l'interface :

  • Activation du RAG automatique
  • Nombre de fragments (top_k)
  • Score de pertinence minimum

Hooks et Points d'entrée

Handler AJAX (llm_rag.mod.php) #

| Action | Description |

|---|---|

| list_sources | Liste paginée des sources (20 par page) |

| get_source | Détail d'une source par ID |

| add_source | Création d'une source (POST) |

| delete_source | Suppression d'une source |

| get_chunks | Fragments d'une source |

| get_config | Configuration RAG de l'utilisateur |

| update_config | Mise à jour des préférences |

| get_stats | Statistiques (sources, fragments, usages sur 30 j) |

| test_rag | Test de récupération avec une requête |

| test_query | Endpoint de test simple |

Dépendances

  • Beamreactor\Database\SQL
  • Beamreactor\Sanitizer\Parser
  • Beamreactor\LLMConnector\ContextHelper — intégration avec le plugin llm_connector
  • Plugin aegis_corpus (optionnel) — détection d'injections dans les fragments récupérés
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