Dans les secteurs réglementés comme la finance ou la santé, l'exposition accidentelle de documents sensibles peut entraîner des conséquences opérationnelles et légales sévères. Les solutions d'intelligence artificielle basées sur des modèles cloud externes présentent des risques inhérents de fuite de données.

Langchain-Chatchat émerge comme alternative open source pour déployer localement des assistants conversationnels sécurisés. Ce framework combine les capacités de LangChain avec des modèles linguistiques locaux (LLM), permettant le traitement de documents privés (PDF, Word) sans transmission externe.

L'architecture repose sur une implémentation optimisée de RAG (Retrieval-Augmented Generation) :

1. Extraction textuelle via PyPDF2 ou python-docx
2. Segmentation adaptative du contenu
3. Vectorisation locale des segments
4. Requêtes contextuelles au LLM

Exemple de segmentation :

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

segmentateur = RecursiveCharacterTextSplitter(
    longueur_segment=450,
    recouvrement_segment=75
)
documents_segmentes = segmentateur.decouper_documents(docs_bruts)

La vectorisation utilise des modèles multilingues exécutables localement :

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma

encodage = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2"
)
base_vecteurs = Chroma.from_documents(
    documents=documents_segmentes, 
    embedding=encodage
)

Le mécanisme de question-réponse intègre la recherche contextuelle :

from langchain.chains import RetrievalQA

systeme_qa = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=model_local,
    chain_type="map_reduce",
    retriever=base_vecteurs.as_retriever(search_kwargs={"k": 4}),
    return_source_documents=True
)

reponse = systeme_qa.invoke({"query": "Quelle est la politique de congés payés ?"})
print("Réponse :", reponse["result"])

La personnalisation des prompts limite les réponses hallucinées :

from langchain.prompts import PromptTemplate

modele_prompt = """En tant qu'assistant spécialisé de l'entreprise, 
formulez une réponse précise basée exclusivement sur le contexte :
{contexte}

Question : {question}
Réponse structurée :"""

prompt = PromptTemplate(
    template=modele_prompt,
    input_variables=["contexte", "question"]
)

Les exigences matérielles varient selon la taille des modèles :

Architecture de déploiement type :

[Interface utilisateur] → [API REST] → [Service Langchain]
    ↓                       ↑              ↓
[Stockage documents]   [Base vecteurs]  [Modèle local]

Mesures de sécurité complémentaires :

• Authentification via JWT
• Journalisation des requêtes
• Vérification des types MIME
• Anonymisation des données sensibles

Cette approche maintient les données dans l'infrastructure interne, répondant aux exigences réglementaires tout en fournissant des réponses contextualisées et traçables.