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Étude de cas · Gouvernement et secteur public

Assistant RAG à fort volume pour le secteur public

Un assistant RAG à double point d’accès qui sert le public et les équipes de terrain d’une organisation politique nationale depuis une base de connaissances unique et gouvernée. Dimensionné pour plus de 10 000 requêtes par jour, avec routage temporel des questions et recherche isolée par espace de noms.

Client
Organisation politique nationale · Afrique de l’Ouest
Projet
Civic Intelligence Assistant
Statut
Livré
Requêtes par jour (capacité)
10K+
Points d’accès par public
2
Base de connaissances gouvernée
1

Le défi

L’organisation avait besoin d’un seul assistant IA pour deux publics très différents : les citoyens qui s’informent sur les politiques et les programmes, et les équipes de terrain qui ont besoin de détails opérationnels.

Les réponses devaient distinguer ce qui a déjà été réalisé de ce qui est prévu, le contenu réservé au terrain ne devait jamais atteindre le public, et le système devait tenir lors des pics d’intérêt.

civic-assistant · dual endpoint
10K+/day
“When does the youth scholarship program expand?”temporal router → planned

Publicns: public

The expansion is part of the next program cycle. Eligibility criteria and official announcements are listed on the program page.

2 public sources

Field teamns: field

Rollout guidance for coordinators: priority regions, required documents and the household briefing checklist.

3 field sources · restricted

one knowledge base · two namespacesno cross-audience leakage

Illustrative interface · client data never shown

Architecture · 5 étapes

  1. 01

    Entrée

    Points d’accès public et terrain

  2. 02

    Routage

    Classifieur temporel : réalisé ou prévu

  3. 03

    Recherche

    Espaces de noms Pinecone par public

  4. 04

    Génération

    Réponses ancrées Claude / OpenAI

  5. 05

    Service

    API Flask, 10K+ requêtes/jour

La solution

J’ai conçu une architecture à double point d’accès, l’un public et l’autre pour les équipes de terrain, sur une base de connaissances unique dans Pinecone. La base est partitionnée en espaces de noms afin que chaque public ne récupère que le contenu auquel il a droit.

Un routeur temporel classe chaque question comme tournée vers le passé ou vers l’avenir et oriente la recherche vers les données des programmes réalisés ou prévus : les réponses restent exactes sur ce qui a été fait et ce qui est promis.

La génération s’appuie sur les modèles Claude et OpenAI derrière une API Flask dimensionnée pour plus de 10 000 requêtes par jour.

Points forts techniques

  • Deux points d’accès, public et terrain, depuis une seule source de vérité
  • Recherche isolée par espace de noms : aucune fuite entre publics
  • Routage temporel des requêtes : programmes réalisés ou prévus
  • Génération multi-modèles avec Claude et OpenAI
  • Capacité prévue pour plus de 10 000 requêtes par jour

Technologies

  • Python
  • Flask
  • Pinecone
  • Claude API
  • OpenAI

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