zia-rag

Micro service pour exposer des fonctionnalités de Retrieval d’un Vector Store.

Endpoints REST

Base path : /zia-rag/api/v1/retrieval

Méthode	Chemin	Description
POST	/documents	Retourne les Document (objets Spring AI) les plus pertinents pour une question.
GET	/sources	Liste les valeurs distinctes de la métadonnée source.

Corps de la requête POST /documents

{
  "question": "Comment réinitialiser mon mot de passe ?",
  "config": {
    "topK": 10,
    "useReranker": false,
    "useBm25": false,
    "sources": ["handbook", "faq"]
  }
}

• topK : nombre maximum de documents retournés (défaut : 10).
• useReranker : active le reranking distant.
• useBm25 : ajoute une recherche plein-texte BM25 (extension PG pg_textsearch, index idx_vector_store_content_bm25) à la recherche vectorielle classique. Comme les scores des deux retrievers ne sont pas comparables, activer useBm25 force l'utilisation du reranker. Les résultats sont alors unis puis dédupliqués par identifiant de document avant reranking.
• sources : filtre optionnel sur la métadonnée source (vide = pas de filtre).

Note

lorsque sa métadonnée user_uuid est absente ou vide ; les documents rattachés à un utilisateur (user_uuid non vide) sont systématiquement exclus du retrieval.

Documentation Swagger

L'API est documentée via springdoc-openapi :

• UI : /zia-rag/swagger-ui.html
• Spécification OpenAPI : /zia-rag/v3/api-docs

Configuration

Variables d'environnement principales (voir application.yml) :

Variable	Description
DS_URL, DS_USERNAME, DS_PASSWORD	Datasource PostgreSQL (pgvector + pg_textsearch).
PGVECTOR_SCHEMA_NAME, PGVECTOR_TABLE_NAME	Schéma / table du vector store.
ZIA_EMBEDDING_*	Modèle d'embedding (base-url, api-key, model, dimensions).
ZIA_RERANK_BASE_URL, ZIA_RERANK_API_KEY, ZIA_RERANK_MODEL	Service de reranking distant.