MarketPulse AI
Agents IA & moteur de recommandation basé sur RAG
Architecture du système
- 01
Ingestion temps réel
Kafka + FastAPI — collecte et traitement automatisés
- 02
Agents autonomes
LangGraph orchestre les workflows de bout en bout
- 03
RAG personnalisé
LangChain + ChromaDB — réponses selon profil & contexte
- 04
Réponse évaluée
DeepEval — multi-fournisseurs OpenAI / Mistral / HuggingFace
MarketPulse.AI combine un moteur de recommandation basé sur RAG (LangChain + ChromaDB) — qui personnalise les réponses selon le profil et le contexte utilisateur — avec des agents IA autonomes (LangGraph) capables d'orchestrer des workflows automatisés complexes de bout en bout. La collecte et le traitement des données sont automatisés en temps réel (Kafka + FastAPI), et les réponses sont évaluées avec DeepEval sur une architecture multi-fournisseurs (OpenAI, Mistral, HuggingFace).
Ce qui a été construit
- Moteur de recommandation basé sur RAG (LangChain + ChromaDB) pour personnaliser les réponses selon le profil et le contexte utilisateur
- Agents IA autonomes (LangGraph) capables d'orchestrer des workflows automatisés complexes de bout en bout
- Automatisation des flux de collecte et de traitement de données en temps réel (Kafka + FastAPI)
- Évaluation des réponses avec DeepEval ; architecture multi-fournisseurs (OpenAI, Mistral, HuggingFace)
Le vrai défi
L'enjeu central : faire collaborer des agents autonomes et un moteur RAG personnalisé de façon fiable, en automatisant tout le flux de données en temps réel — de la collecte à la réponse évaluée.
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