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Assistants

Vos données dans vos réponses, sans pipeline à coder

Uploadez vos documents dans un contexte, liez-le à un assistant : les réponses s’appuient sur vos données. Chaque assistant a son modèle, son prompt système, ses coûts tracés — et peut être exposé en widget de chat sur votre site.

Atout
RAG sans infra
Atout
Coûts par assistant
Atout
Du dashboard à la prod
assistant-call.py
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user",
               "content": "Comment réinitialiser ma clé ?"}],
    extra_body={"assistant_id": "ast_support"},
)
# La réponse s'appuie sur vos documents ingérés

Ce que ça change

Assistants & RAG, en pratique.

Upload et ingestion

Déposez vos documents : ils sont découpés, vectorisés et indexés automatiquement. Statut d’ingestion visible.

Contextes réutilisables

Un même contexte documentaire peut alimenter plusieurs assistants — mise à jour en un seul endroit.

Assistants configurables

Modèle, prompt système, contextes liés : chaque assistant est une unité métier avec ses propres réglages.

Coûts ventilés

Le coût de chaque assistant apparaît séparément dans vos traces et votre facturation.

Comment ça marche

Le RAG, depuis votre client OpenAI

  1. 1Créez un contexteUploadez vos documents (docs produit, FAQ, base de connaissances) et laissez l’ingestion tourner.
  2. 2Liez-le à un assistantChoisissez le modèle et le prompt système, attachez un ou plusieurs contextes.
  3. 3Appelez-le comme un modèlePassez l’assistant_id dans votre appel : le RAG est appliqué côté gateway, votre code ne change pas.

Un identifiant d’assistant dans l’appel — la recherche documentaire et l’injection de contexte sont gérées par le gateway.

assistant-call.py
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user",
               "content": "Comment réinitialiser ma clé ?"}],
    extra_body={"assistant_id": "ast_support"},
)
# La réponse s'appuie sur vos documents ingérés

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