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Idée

La mémoire d'un projet n'est pas un document : c'est un graphe de conversations, de décisions et d'états.

Problème

Sur la durée, le contexte d'un projet se disperse entre conversations, documents et dépôts — et les agents comme les humains perdent la cohérence.

Pourquoi une solution classique ne suffisait pas

Un simple chatbot RAG sur des documents ne capture ni les décisions, ni les liens entre conversations et artefacts. Il faut une mémoire d'ingénierie, pas une recherche documentaire.

Mécanisme original

Recherche hybride combinée à un graphe de connaissances : BM25 et vector search fusionnés par RRF, parcours du graphe pour relier conversations, décisions et artefacts, avec agents spécialisés qui maintiennent la cohérence.

Difficultés

• Fusionner des sources hétérogènes (conversations, code, documents) sans perte
• Maintenir la cohérence entre l'index et les évolutions du projet
• Éviter le « chatbot RAG » creux : répondre avec l'historique des décisions

Choix techniques

Résultat actuel

Un contexte de projet reconstruit sur la durée, interrogable par les humains et par les agents.

Ce que ce projet nous a appris

Un contexte de projet reconstruit sur la durée, interrogable par les humains et par les agents.

Ingestion (conversations, projets, documents) -> index hybride BM25+vectoriel (RRF) -> graphe (GraphRAG) -> agents spécialisés + mécanismes de cohérence