AI RAG App

Application de Retrieval-Augmented Generation utilisant le module AI de RIVORA.

Modules utilises

• RVR.Framework.AI : RAG, vector store, embeddings
• RVR.Framework.AI.Guardrails : Prompt injection detection, PII masking
• RVR.Framework.Security : JWT, RBAC

Entites

Entite	Description
Document	Document ingere (titre, contenu, chunks)
Conversation	Session de chat avec historique
Message	Message dans une conversation

Fonctionnalites

• Ingestion de documents (PDF, TXT, MD)
• Chunking avec sliding window
• Vector search (cosine similarity)
• Chat avec contexte RAG
• Guardrails (injection detection, PII masking)

Demarrage

cd samples/ai-rag-app
docker compose up -d    # Qdrant + PostgreSQL + Ollama
dotnet run --project src/RVR.AI.RAG.App.Api

Architecture

src/
├── RVR.AI.RAG.App.AI/         # Providers IA (OpenAI, Ollama)
├── RVR.AI.RAG.App.Api/        # API REST
├── RVR.AI.RAG.App.Application/ # Services, DTOs
└── RVR.AI.RAG.App.Blazor/     # Interface Blazor