Créer un chatbot intelligent multi-domaines avec des capacités avancées de compréhension contextuelle, mémoire conversationnelle, et apprentissage continu.
- 🧠 Intelligence contextuelle avancée
- 🔄 Apprentissage continu
- 🌐 Support multimodal
- 🎯 Système de recommandation personnalisé
- 🚀 Performances optimisées
- 🔒 Sécurité renforcée (OWASP compliant)
- 📊 Monitoring en temps réel
- 🐳 Déploiement containerisé
neural-chat-engine/
├── src/
│ ├── models/ # Modèles IA (Transformers, Classifications, RAG)
│ ├── data/ # Pipeline de données et preprocessing
│ ├── training/ # Scripts d'entraînement et fine-tuning
│ ├── api/ # Backend API FastAPI
│ └── frontend/ # Interface utilisateur (Streamlit/React)
├── notebooks/ # Expérimentation Jupyter
├── tests/ # Tests unitaires et d'intégration
├── docker/ # Configuration Docker et déploiement
├── docs/ # Documentation technique
├── configs/ # Fichiers de configuration
└── data/ # Datasets et embeddings
├── raw/ # Données brutes
├── processed/ # Données traitées
└── embeddings/ # Vectors et embeddings
- Assistant technique pour développeurs (documentation, debugging)
- Conseiller e-commerce personnalisé avec analyse de sentiment
- Assistant RH avec screening automatique
- Chatbot multilingue avec traduction contextuelle
- PyTorch 2.0 : Modèles principaux
- Transformers (Hugging Face) : Fine-tuning
- LangChain : Orchestration LLM
- Pinecone : Vector database
- Weights & Biases : Tracking expériences
- CLIP/BLIP : Analyse d'images et vision
- Whisper/SpeechT5 : Traitement audio et TTS
- Scikit-learn : Algorithmes de recommandation
- EasyOCR : Reconnaissance de texte
- Librosa : Traitement du signal audio
- FastAPI : API REST haute performance
- Celery : Tâches asynchrones
- Redis : Cache et sessions
- PostgreSQL : Base de données principale
- Streamlit : Prototype rapide
- React + TypeScript : Interface production
- Socket.IO : Communication temps réel
- Docker : Containerisation
- GitHub Actions : CI/CD
- Prometheus + Grafana : Monitoring
- Compréhension des références implicites
- Raisonnement logique avec chaînes de pensée
- Gestion de conversations multi-tours complexes
- Détection proactive des besoins utilisateur
- Analyse automatique du style utilisateur
- Adaptation du ton de réponse
- Maintien de la cohérence conversationnelle
- Filtrage Collaboratif : Recommandations basées sur utilisateurs similaires
- Recommandations Basées sur le Contenu : Analyse de similarité des éléments
- Approche Hybride : Combinaison optimisée des algorithmes
- Analyse Contextuelle : Adaptation aux conversations en cours
- Apprentissage Continu : Mise à jour des préférences en temps réel
- Explications Transparents : Raisonnement derrière chaque suggestion
- Vision : Analyse d'images, descriptions, Q&A visuel, OCR
- Audio : Transcription, synthèse vocale, identification de locuteurs
- Fusion Modale : Intégration vision-audio pour compréhension enrichie
- Performance Optimisée : Cache intelligent et traitement GPU
- ✅ Précision > 95% sur classification d'intentions
- ⚡ Temps de réponse < 500ms
- 📝 Score BLEU > 0.8 pour génération
- 🔄 Uptime > 99.9%
- 😊 Taux de satisfaction > 90%
- ⏱️ Réduction temps de résolution de 60%
- 🔥 Engagement utilisateur > 15 min/session
- 💰 Taux de conversion amélioré de 25%
- Python 3.9+
- CUDA (pour GPU)
- Docker & Docker Compose
- Git
# Cloner le projet
git clone https://github.com/codeGeekPro/neural-chat-engine.git
cd neural-chat-engine
# Créer l'environnement virtuel
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# ou venv\Scripts\activate # Windows
# Installer les dépendances de base
pip install -r requirements.txt
# Installer les capacités multimodales (optionnel)
python install_multimodal.py
# Installer le système de recommandations (optionnel)
python install_recommendations.py
# Démarrer avec Docker
docker-compose up -d
# Lancer l'interface Streamlit
streamlit run src/frontend/app.py# Tester les capacités multimodales
python examples/multimodal_demo.py
# Tester le système de recommandations
python examples/recommendation_demo.py
# Exécuter les tests
python -m pytest src/multimodal/tests/ src/recommendations/tests/ -v- Structure du projet
- Configuration environnement
- Pipeline de données de base
- Tests unitaires
- Classification d'intentions (DistilBERT)
- Générateur de réponses (T5/GPT)
- Système de mémoire contextuelle
- Pipeline de données avancé
- Capacités multimodales - Vision et audio complètement implémentés
- Système de recommandations - Moteur hybride avec apprentissage contextuel
- Intelligence contextuelle avancée
- Personnalité adaptative
- Interface utilisateur avancée
- Dashboard analytics
- Mode debug développeur
- Personnalisation interface
- Tests automatisés complets
- Optimisation performance
- Quantization des modèles
- Benchmarking
- Infrastructure cloud avec Docker et support CUDA
- CI/CD complet avec GitHub Actions
- Monitoring avec Prometheus/Grafana
- Scalabilité & sécurité avec gestion des conteneurs
- Audit de code automatisé
- Benchmarks de performance
- Sécurité renforcée (OWASP compliant)
- Documentation complète
- Programme de beta testing avec gestion des testeurs
- Framework A/B testing avec calcul statistique
- Boucle de feedback automatisée multi-canal
- Dashboard analytics et métriques utilisateur
- Infrastructure Kubernetes production-ready avec HPA et haute disponibilité
- CDN CloudFlare avec edge caching et protection DDoS
- Optimisation base de données avec read replicas et partitioning
- Infrastructure model serving optimisée avec TorchServe et GPU
- Intégrations tierces : Slack, Discord, WhatsApp, Telegram, MS Teams
- APIs externes : Zapier, Google, Salesforce, Zendesk, GitHub, Jira
- Système de plugins extensible avec marketplace et sandbox sécurisé
- Workflow automation builder no-code avec templates prédéfinis
Voir CONTRIBUTING.md pour les guidelines de contribution.
Ce projet est sous licence MIT. Voir LICENSE pour plus de détails.
🚀 Prêt à révolutionner l'IA conversationnelle !