Nous intégrons des Agents RAG dans des monolithes Laravel sans imposer de refonte. L’objectif est clair : enrichir une FAQ ou un support existant avec de l’IA fiable, tout en respectant votre architecture, vos règles d’authentification et la confidentialité des données. Cette approche convient à tous ceux qui souhaitent proposer une valeur concrète sans risques techniques inutiles.
- Intégration dans l’existant : aucune réécriture du monolithe, ajout par middleware ou endpoint dédié.
- Sécurité et confidentialité : respect des rôles, scopes et règles d’accès côté Laravel.
- Performance maîtrisée : indexation ciblée dans Qdrant et requêtes optimisées côté LLM (OpenAI, Gemini, ou Ollama selon le contexte).
- Maintenabilité : architecture modulaire, versioning du contenu et supervision légère.
- Réversibilité : composants découplés (Node.js/Fastify en façade) pour changer de modèle ou de base vecteur si nécessaire.
Analyser — Audit rapide et cadrage technique
Nous commençons par un audit court, orienté usage et contraintes. L’objectif est d’identifier ce qui doit réellement être indexé, comment le protéger et où brancher l’agent dans votre Laravel existant. Nous examinons la base documentaire (FAQ, articles d’aide, tickets résolus, pages CMS), la structure des métadonnées et les critères de filtrage utiles (produit, langue, statut public/privé).
Côté intégration, nous évaluons les points d’entrée possibles : middleware minimal sur une route de support, contrôleur dédié, ou service interne appelé depuis vos vues Blade ou une SPA. Nous validons aussi les contraintes d’authentification et d’autorisation déjà en place afin de conserver les règles d’accès actuelles. La volumétrie et la fréquence de mise à jour guident le découpage des lots d’indexation, la politique de rafraîchissement et la stratégie de cache.
Nous cadrons enfin les exigences de confidentialité, les environnements autorisés (cloud, on-premises), les budgets d’inférence et les exigences de latence côté front. Ce travail d’analyse nous permet de proposer un plan d’intégration précis, pragmatique et sans dépendances superflues.
Créer — Prototype modulaire sans toucher au cœur du monolithe
Nous concevons un prototype modulaire branché sur votre existant. L’extraction ETL minimale s’appuie sur vos sources actuelles (base MySQL/MariaDB ou PostgreSQL, CMS, documents) avec un pré-processing léger pour nettoyer, segmenter et enrichir les contenus. Les données utiles sont indexées dans Qdrant avec des champs de filtrage adaptés à vos règles d’accès.
Un microservice Node.js/Fastify encapsule la logique de récupération et d’orchestration des prompts. Il interroge Qdrant pour récupérer les passages pertinents, applique les contrôles d’accès et appelle un LLM (OpenAI, Gemini, ou modèle local via Ollama selon vos politiques). Ce service expose une API stable consommée par Laravel, ce qui évite toute modification profonde du monolithe et facilite la maintenance.
Côté application, nous ajoutons un point d’intégration ciblé : une route sécurisée, un composant UI, ou une action de contrôleur. Nous pouvons y adjoindre un mécanisme de retour qualité (like/dislike, commentaire) afin d’alimenter une boucle d’amélioration continue, sans alourdir votre code métier. L’ensemble reste découplé, testable et remplaçable, tout en respectant vos standards.
Faire évoluer — Déploiement incrémental, monitoring léger et maintenance
Nous déployons par étapes pour limiter les risques. D’abord un périmètre restreint (ex. agents pour la FAQ interne), puis extension progressive vers le support client. Des feature flags permettent d’activer/désactiver l’agent par groupe d’utilisateurs et de comparer les parcours. Côté supervision, nous mettons en place une journalisation centrée sur la valeur métier, avec des métriques simples : taux de réponses utiles, latence moyenne, volume d’appels et feedbacks des utilisateurs.
La knowledge base évolue par versions. Nous planifions les cycles de rafraîchissement, les reconstructions d’index après mises à jour majeures et la purge des contenus obsolètes. Le pipeline reste minimal mais robuste : extraction incrémentale, contrôle de qualité, réindexation ciblée. En cas de changement de modèle (par exemple OpenAI vers Gemini, ou ajout d’Ollama), la façade Node.js limite l’impact côté Laravel. Cette approche garantit stabilité, performances et coûts maîtrisés dans la durée.
Conclusion
Vous souhaitez proposer un Agent RAG à vos clients sans toucher à leur monolithe Laravel ni à leur stack existante ? Nous concevons une intégration mesurée, orientée résultats et pérenne. Parlons de votre contexte et des contraintes réelles. Contactez-nous via notre page contact pour cadrer un premier audit et établir un plan d’intégration adapté.