Super idée 👍 Passons à un empilement 100% Odoo-centric (autant que possible) pour votre bot WhatsApp “multi-RAG”.

Architecture cible (maximiser Odoo)

• Backend applicatif : Odoo (modules custom en Python + ORM).
• Réception WhatsApp :
  • soit via un contrôleur Odoo (@http.route) exposant un webhook compatible Meta/agrégateur,
  • soit via l’app WhatsApp native d’Odoo (si disponible/éligible) ; sinon 360dialog/Twilio.
• DB principale : PostgreSQL d’Odoo (modèles Odoo).
• Recherche sémantique :
  1. Option A (idéal) : activer pgvector dans la base Odoo et stocker les embeddings en VECTOR.
  2. Option B (fallback) : stocker les embeddings en JSONB + recherche cosine en Python (moins rapide).
  3. Option C (mixte) : Qdrant externe pour le vecteur, Odoo pour le référentiel et l’orchestration.
• Stockage documents : Odoo Documents / ir.attachment (fichiers sources) + S3 compatible (MinIO) en backend si vous avez besoin d’objets.
• Ingestion : cron Odoo (Scheduled Actions) → découpe, nettoyage, extraction figures/tables, embeddings, versioning.
• Observabilité : modèle Odoo “rag.log” + OpenTelemetry exporter (si vous avez un agent) + tableaux de bord Odoo Spreadsheet ; et/ou Prometheus/Grafana si vous avez une stack infra.
• Sécurité/RGPD : données étudiants minimisées dans Odoo, clés API chiffrées en ir.config_parameter.

Choix d’infrastructure (résumé pratique)

Si vous visez “tout-en-Odoo” sans service externe, Odoo.sh ou On-prem sont les meilleurs choix.

Schéma fonctionnel dans Odoo

Modèles (minimalistes)

• agro.namespace : 1 par UE/sujet (≈ vos “10 RAG”).
• agro.document : métadonnées du document (lien vers ir.attachment).
• agro.chunk : un passage chunké (500–1 200 tokens) + embedding.
• agro.answer_log : traçabilité des réponses WhatsApp (qualité, citations, feedback).

Exemple (déclaration modèle)

# models/agro_namespace.py
from odoo import models, fields

class AgroNamespace(models.Model):
    _name = "agro.namespace"
    _description = "Espace de connaissance (UE/Sujet)"

    name = fields.Char(required=True, index=True)  # ex: "UE5 Permaculture"
    code = fields.Char(required=True, index=True)  # ex: "agro:UE5_permaculture"
    lang = fields.Selection([('fr','Français'),('mg','Malagasy'),('mix','Mix')], default='mix')

# models/agro_document.py
class AgroDocument(models.Model):
    _name = "agro.document"
    _description = "Document source RAG"

    name = fields.Char(required=True)
    namespace_id = fields.Many2one("agro.namespace", required=True)
    attachment_id = fields.Many2one("ir.attachment", required=True)
    url = fields.Char()                # si miroir S3/MinIO
    checksum = fields.Char(index=True) # pour éviter double ingestion
    page_count = fields.Integer()
    updated_at = fields.Datetime()

# models/agro_chunk.py
class AgroChunk(models.Model):
    _name = "agro.chunk"
    _description = "Passage chunké + embedding"

    document_id = fields.Many2one("agro.document", required=True, index=True)
    namespace_id = fields.Many2one(related="document_id.namespace_id", store=True)
    seq = fields.Integer()             # ordre dans le doc
    text = fields.Text(required=True)
    # Option A (pgvector) : champ SQL brut + colonne custom (voir plus bas)
    embedding = fields.Binary()  # si JSONB fallback : stocker bytes JSON (ou texte)
    token_len = fields.Integer()
    page = fields.Char()         # ex: "p.12"
    section = fields.Char()      # ex: "2.1"

Avec pgvector, on crée la colonne via SQL (server action init_pgvector) et on by-passe fields.Binary() pour requêter en SQL natif (voir requêtes ci-dessous).

Activation pgvector (Option A)

SQL d’initialisation (on-prem/Odoo.sh)

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
-- Colonne embedding sur 1 536 dims (ex. OpenAI text-embedding-3-large)
ALTER TABLE agro_chunk ADD COLUMN IF NOT EXISTS embedding_vec vector(1536);
-- Index (ex: HNSW pour ANN)
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_chunk_embed ON agro_chunk USING hnsw (embedding_vec vector_l2_ops);

Upsert embedding (pseudo-Python Odoo)

# Après avoir généré l'embedding (list[float] de taille 1536)
self.env.cr.execute(
    "UPDATE agro_chunk SET embedding_vec = %s WHERE id = %s",
    (f"[{','.join(str(x) for x in embedding)}]", chunk_id)
)

Recherche top-K (SQL)

def search_topk_pgvector(self, namespace_code, query_embedding, k=6):
    qvec = f"[{','.join(str(x) for x in query_embedding)}]"
    sql = """
    SELECT c.id, c.text, c.page, c.section, d.name as title
    FROM agro_chunk c
    JOIN agro_document d ON d.id = c.document_id
    JOIN agro_namespace n ON n.id = c.namespace_id
    WHERE n.code = %s
    ORDER BY c.embedding_vec <-> %s
    LIMIT %s
    """
    self.env.cr.execute(sql, (namespace_code, qvec, k))
    rows = self.env.cr.fetchall()
    # formater dicts [{text,title,page,section},...]
    ...

Remplacez <-> (L2) par <#> (cosine) selon l’opérateur indexé.

Fallback sans pgvector (Option B)

• Stocker l’embedding en JSON (fields.Text) ou Binary (bytes).
• Charger en Python, calculer cosine/L2 sur un np.array et trier en mémoire (OK pour quelques dizaines/centaines de milliers de chunks si vous batcher et mettez un cache).

import numpy as np

def cosine(a, b):
    a = np.array(a); b = np.array(b)
    return float(np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b) + 1e-9))

Ajoutez un cache LRU sur namespace_code + hash(question) pour limiter les coûts.

Pipeline d’ingestion (Scheduled Action Odoo)

1. Détection des nouveaux fichiers (dans Documents / ir.attachment, balisés par agro.namespace).
2. Extraction texte + tableaux/figures (pdfminer/pymupdf + heuristiques), nettoyage.
3. Chunking (longueur 500–1 200 tokens, overlap 50–150) ; stocker seq, page, section.
4. Embeddings (OpenAI) → stocker + upsert embedding_vec (pgvector) ou JSON fallback.
5. Versioning : si checksum change, invalidation des anciens chunks obsolètes.

Orchestration WhatsApp dans Odoo

Contrôleur webhook

from odoo import http

class WhatsAppWebhook(http.Controller):
    @http.route(['/whatsapp/webhook'], type='json', auth='public', methods=['POST'], csrf=False)
    def inbound(self, **payload):
        # 1) extraire message, user_id, langue détectée
        # 2) router vers namespace (LLM "router" ou règles simples)
        # 3) retrieval top-K
        # 4) appel OpenAI chat avec SYSTEM PROMPT FR/MG fourni
        # 5) formater réponse + citations
        # 6) envoyer via connecteur WhatsApp (natif Odoo si dispo, sinon API agrégateur)
        # 7) logger dans agro.answer_log
        return {"status": "ok"}

Modèle de log qualité

class AgroAnswerLog(models.Model):
    _name = "agro.answer_log"
    _description = "Traçabilité réponses RAG"

    question = fields.Text()
    answer = fields.Text()
    user_hash = fields.Char()  # hash phone
    namespace_code = fields.Char()
    topk_ids = fields.Many2many("agro.chunk", string="Chunks utilisés")
    eval_score = fields.Float()   # overall_score
    eval_decision = fields.Selection([('accept','Accept'),('revise','Revise'),('reject','Reject')])
    lang = fields.Selection([('fr','FR'),('mg','MG')])
    thumbs = fields.Selection([('up','👍'),('down','👎')])

Monitoring & back-office

• Tableau “Questions fréquentes” (pivot Odoo) par namespace_code.
• Qualité : intégrer votre évaluateur automatique (déjà fourni) comme cron post-réponse → remplir eval_score/decision.
• Annotation enseignants : petite vue kanban/liste sur agro.answer_log avec boutons Corriger, Valider, Marquer “bon passage” (écrit sur agro.chunk un champ gold=True).
• A/B prompts : modèle agro.prompt pour tester prompts système, températures.

Intégration S3/MinIO (optionnel)

• Utiliser ir.attachment en mode “url” pointant vers l’objet S3.
• Garder un miroir local si vous avez besoin d’OCR/parsings lourds.

Gouvernance & RGPD

• Clés OpenAI en ir.config_parameter (cryptées).
• Stocker un hash de numéro WhatsApp, jamais le numéro brut.
• Purge programmée des logs > X mois.
• Politique d’information étudiants (page Odoo Website).

Plan de mise en œuvre (Odoo)

1. Module agro_rag_core : modèles, menus, sécurité, vues.
2. Module agro_rag_ingest : actions planifiées, extracteurs PDF/Docx, embeddings.
3. Module agro_rag_bot : contrôleur webhook, routage, connecteur WhatsApp, prompts FR/MG, évaluateur + réécriture.
4. Option agro_rag_pgvector : scripts d’init extension + requêtes SQL dédiées.
5. Back-office qualité : vues, filtres, KPIs (pivot/graph).

Points d’attention

• Odoo Online : privilégiez Qdrant pour le vecteur.
• Latence : mettez un cache (question→top-K→réponse) et limitez la réponse WhatsApp à ~900–1 100 caractères (envoyer la version longue en doc).
• Multilingue : stocker lang au niveau agro.namespace et pré-filtrer les chunks par langue.
• Coûts : mutualisez embeddings FR/MG (les embeddings multilingues couvrent les deux).

Si vous voulez, je vous prépare l’ossature d’un module Odoo (__manifest__.py, models/, controllers/, data/cron.xml) avec les classes ci-dessus et un exemple de requête top-K pour pgvector et pour Qdrant — dites-moi simplement si vous êtes Odoo Online, Odoo.sh ou On-premise et je l’adapte.