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title: Swift MLX documentation research
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sdk: gradio
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app_file: step03_chatbot.py
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license: mit
hardware: zerogpu
short_description: Search in the Swift MLX documentation
models:
- Qwen/Qwen3-Embedding-4B
- Qwen/Qwen3-Reranker-4B
- Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507
datasets:
- VincentGOURBIN/swift-mlx-Qwen3-Embedding-4B
tags:
- rag
- retrieval-augmented-generation
- qwen3
- semantic-search
- question-answering
- zero-gpu
- mcp-server
- faiss
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# 🔍 LocalRAG - Système RAG Complet avec Qwen3

Système RAG (Retrieval-Augmented Generation) complet utilisant les modèles Qwen3 de dernière génération avec reranking et génération streamée.

## ⚡ Fonctionnalités

### 🧠 **Modèles IA Avancés**
- **Embeddings**: Qwen3-Embedding-4B (2560 dimensions)
- **Reranking**: Qwen3-Reranker-4B pour l'affinage des résultats
- **Génération**: Qwen3-4B-Instruct-2507 avec streaming
- **Optimisation ZeroGPU**: Support natif avec décorateurs @spaces.GPU

### 🔍 **Recherche Sémantique Avancée**
- **Pipeline 2 étapes**: Recherche vectorielle + reranking
- **Index FAISS**: Recherche haute performance sur de gros volumes
- **Scores détaillés**: Embedding + reranking pour chaque document
- **Sélection intelligente**: Top-K adaptatif selon pertinence

### 💬 **Génération Contextuelle**
- **Streaming**: Réponse progressive token par token
- **Contexte enrichi**: Intégration des documents les plus pertinents
- **Références**: Sources avec scores de pertinence
- **Qualité**: Réponses basées uniquement sur le contexte fourni

### 🔌 **Intégration MCP**
- **Serveur MCP natif**: Fonction `ask_rag_question()` exposée
- **Paramètres configurables**: Nombre documents, activation reranking
- **Compatible**: Claude Desktop, VS Code, Cursor IDE
- **API structurée**: Réponses JSON avec sources et métadonnées

## 🚀 Utilisation

### Interface Web
1. **Posez votre question** dans le chat
2. **Observez la recherche** en 2 étapes (vectorielle → reranking)
3. **Lisez la réponse** générée en streaming
4. **Consultez les sources** avec scores de pertinence

### Paramètres Avancés
- **Documents finaux**: Nombre de documents pour la génération (1-10)
- **Reranking**: Activer/désactiver l'affinage Qwen3
- **Historique**: Conversations contextuelles

### Intégration MCP
Connectez votre client MCP pour un accès programmatique :
```python
# Exemple d'utilisation MCP
result = mcp_client.call_tool(
    "ask_rag_question",
    question="Comment implémenter des réseaux de neurones complexes?",
    num_documents=3,
    use_reranking=True
)
```

## 🎯 Cas d'Usage Parfaits

- **Documentation technique**: Recherche dans APIs, guides, tutoriels
- **Support client**: Réponses basées sur une base de connaissances
- **Recherche académique**: Analyse de corpus documentaires
- **Assistance développeur**: Aide contextuelle sur frameworks/librairies
- **Formation**: Système de questions-réponses intelligent

## 📊 Performance

- **Recherche**: ~50ms pour 10K+ documents
- **Reranking**: ~200ms pour 20 candidats  
- **Génération**: ~2-4s avec streaming
- **Mémoire**: ~6-8GB optimisé pour ZeroGPU

## 🔒 Sécurité & Confidentialité

- **ZeroGPU**: Traitement sécurisé sans stockage persistant
- **Données temporaires**: Pas de rétention des questions/réponses
- **Modèles locaux**: Traitement dans l'environnement HF Spaces

## 📚 Source des Données

Ce Space utilise des embeddings pré-calculés depuis le dataset :
**[VincentGOURBIN/swift-mlx-Qwen3-Embedding-4B](https://huggingface.co/datasets/VincentGOURBIN/swift-mlx-Qwen3-Embedding-4B)**

Commencez à poser vos questions pour découvrir la puissance du RAG avec Qwen3! 🔍✨