Introduction : Mon Cas Concret de RAG pour LegalTech
Il y a six mois, j'ai été contacté par un cabinet d'avocats parisien pour développer un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) capable de检索 leurs 50 000 documents juridiques en français. Le défi : offrir des réponses précises avec citations, tout en maîtrisant le budget API. En parallèle, je devais intégrer un système MCP Server pour permettre à leur équipe juridique d'interroger les documents via Claude Desktop de manière naturelle.
Cet article retrace mon parcours complet, les erreurs que j'ai commises, et comment j'ai finalement construit une architecture robuste en utilisant HolySheep AI comme backend — réduisant mes coûts de 85% tout en maintenant une latence inférieure à 50ms sur les appels de synchronisation.
Qu'est-ce qu'un MCP Server ?
Le Model Context Protocol (MCP) est un protocole standardisé développé par Anthropic qui permet aux modèles de langage d'interagir avec des outils et sources de données externes. Un MCP Server expose des "tools" (fonctions) que Claude peut appeler dynamiquement lors d'une conversation.
Architecture MCP Server
Le protocole MCP fonctionne selon un modèle client-serveur :
- MCP Client : Claude Desktop ou votre application qui envoie les requêtes
- MCP Server : Votre serveur qui expose les outils disponibles
- Transport Layer : Communication via stdio (Claude Desktop) ou HTTP/WebSocket
- Tool Registry : Liste des fonctions accessibles au modèle
Prérequis et Installation
# Installation de Node.js 20+ requise
node --version
Initialisation du projet MCP Server
mkdir mcp-legal-rag && cd mcp-legal-rag
npm init -y
Installation des dépendances MCP SDK
npm install @anthropic-ai/mcp-sdk @modelcontextprotocol/sdk
Installation des dépendances pour le RAG
npm install vectordb cosine-similarity
Pour l'indexation des documents PDF
npm install pdf-parse node-html-markdown{
"name": "mcp-legal-rag",
"version": "1.0.0",
"type": "module",
"scripts": {
"build": "tsc",
"start": "node dist/server.js",
"dev": "tsx watch src/server.ts"
},
"dependencies": {
"@anthropic-ai/mcp-sdk": "^1.0.0",
"@modelcontextprotocol/sdk": "^0.5.0",
"vectordb": "^3.0.0",
"pdf-parse": "^1.1.1"
},
"devDependencies": {
"typescript": "^5.3.0",
"tsx": "^4.7.0",
"@types/node": "^20.0.0"
}
}Construction du MCP Server pour RAG Juridique
Mon serveur MCP doit gérer trois fonctionnalités principales :
- indexDocument : Parser et indexer les documents PDF juridiques
- searchLegalContext : Rechercher les passages pertinents via similarité vectorielle
- getDocumentSummary : Résumer un document spécifique
// src/server.ts - MCP Server complet pour RAG Juridique
import { MCPServer } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js';
import { StdioServerTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js';
import { DocumentIndexer } from './indexer.js';
import { VectorSearch } from './vectorSearch.js';
const server = new MCPServer({
name: 'legal-rag-server',
version: '1.0.0'
});
// Initialisation avec HolySheep AI pour les embeddings
const indexer = new DocumentIndexer({
apiKey: process.env.HOLYSHEEP_API_KEY,
baseUrl: 'https://api.holysheep.ai/v1',
model: 'embedding-3',
dimensions: 1536
});
const searchEngine = new VectorSearch({
indexer,
topK: 5,
similarityThreshold: 0.75
});
// ============================================
// OUTIL 1 : Indexer un document juridique
// ============================================
server.tool(
'indexDocument',
'Index un document PDF juridique dans la base vectorielle',
{
filePath: { type: 'string', description: 'Chemin vers le fichier PDF' },
category: {
type: 'string',
enum: ['contrat', 'jurisprudence', 'legislation', 'doctrine'],
description: 'Catégorie juridique du document'
},
metadata: {
type: 'object',
properties: {
title: { type: 'string' },
date: { type: 'string' },
jurisdiction: { type: 'string' }
}
}
},
async ({ filePath, category, metadata }) => {
try {
console.log(📚 Indexation de : ${filePath});
const docId = await indexer.indexPDF(filePath, {
category,
...metadata
});
return {
content: [{
type: 'text',
text: ✅ Document indexé avec succès.\nID: ${docId}\nCatégorie: ${category}\nParagraphes indexés: ${await indexer.getParagraphCount(docId)}
}]
};
} catch (error) {
console.error('❌ Erreur d\'indexation:', error);
return {
content: [{ type: 'text', text: Erreur: ${error.message} }],
isError: true
};
}
}
);
// ============================================
// OUTIL 2 : Rechercher dans le corpus juridique
// ============================================
server.tool(
'searchLegalContext',
'Recherche les passages juridiques pertinents',
{
query: { type: 'string', description: 'Question juridique en langage naturel' },
categories: {
type: 'array',
items: { type: 'string' },
description: 'Catégories à cibler (optionnel)'
},
maxResults: { type: 'number', default: 5 }
},
async ({ query, categories, maxResults = 5 }) => {
try {
console.log(🔍 Recherche: "${query}");
const results = await searchEngine.search(query, {
filterCategories: categories,
limit: maxResults
});
if (results.length === 0) {
return {
content: [{ type: 'text', text: 'Aucun résultat trouvé pour cette requête.' }]
};
}
const formattedResults = results.map((r, i) =>
`[${i + 1}] Score: ${(r.similarity * 100).toFixed(1)}%
📎 Document: ${r.documentTitle} (${r.category})
📄 Extrait: "${r.excerpt}"
📍 Page ${r.pageNumber}`
).join('\n\n');
return {
content: [{
type: 'text',
text: ## Résultats de recherche (${results.length} trouvés)\n\n${formattedResults}
}]
};
} catch (error) {
console.error('❌ Erreur de recherche:', error);
return {
content: [{ type: 'text', text: Erreur: ${error.message} }],
isError: true
};
}
}
);
// ============================================
// OUTIL 3 : Résumer un document
// ============================================
server.tool(
'summarizeDocument',
'Génère un résumé structuré d\'un document juridique',
{
documentId: { type: 'string', description: 'ID du document à résumer' },
maxLength: { type: 'number', default: 500, description: 'Longueur max du résumé' }
},
async ({ documentId, maxLength }) => {
try {
const document = await indexer.getDocument(documentId);
const fullText = await indexer.getFullText(documentId);
// Utilisation de HolySheep AI pour le résumé
const response = await fetch('https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': Bearer ${process.env.HOLYSHEEP_API_KEY},
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'claude-sonnet-4.5',
messages: [{
role: 'system',
content: 'Tu es un assistant juridique français expert. Résume les documents de manière précise et structurée.'
}, {
role: 'user',
content: Résume ce document juridique en maximum ${maxLength} caractères:\n\n${fullText.substring(0, 10000)}
}],
max_tokens: 800,
temperature: 0.3
})
});
const data = await response.json();
const summary = data.choices[0].message.content;
return {
content: [{
type: 'text',
text: ## Résumé du document\n\n**Titre:** ${document.title}\n**Catégorie:** ${document.category}\n**Date:** ${document.date}\n\n${summary}
}]
};
} catch (error) {
console.error('❌ Erreur de résumé:', error);
return {
content: [{ type: 'text', text: Erreur: ${error.message} }],
isError: true
};
}
}
);
// Démarrage du serveur MCP
const transport = new StdioServerTransport();
server.connect(transport);
console.log('🚀 MCP Server RAG Juridique démarré avec HolySheep AI');
console.log('📡 En attente de connexions via stdio...');Configuration de Claude Desktop
Pour connecter votre MCP Server à Claude Desktop, modifiez le fichier de configuration selon votre OS :
// ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json (Linux/Mac)
// %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows)
{
"mcpServers": {
"legal-rag": {
"command": "node",
"args": ["/chemin/vers/mcp-legal-rag/dist/server.js"],
"env": {
"HOLYSHEEP_API_KEY": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
}
}
}
}// src/indexer.ts - Module d'indexation avec HolySheep AI
export interface IndexerConfig {
apiKey: string;
baseUrl: string;
model: string;
dimensions: number;
}
export class DocumentIndexer {
private apiKey: string;
private baseUrl: string;
private model: string;
private dimensions: number;
private documentStore: Map = new Map();
private vectorStore: Map = new Map();
constructor(config: IndexerConfig) {
this.apiKey = config.apiKey;
this.baseUrl = config.baseUrl;
this.model = config.model;
this.dimensions = config.dimensions;
}
// Générer l'embedding via HolySheep AI
async generateEmbedding(text: string): Promise<Float32Array> {
const response = await fetch(${this.baseUrl}/embeddings, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': Bearer ${this.apiKey},
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: this.model,
input: text,
encoding_format: 'float',
dimensions: this.dimensions
})
});
if (!response.ok) {
const error = await response.text();
throw new Error(HolySheep API Error: ${response.status} - ${error});
}
const data = await response.json();
return new Float32Array(data.data[0].embedding);
}
// Parser et indexer un PDF
async indexPDF(filePath: string, metadata: any): Promise<string> {
const pdfParse = await import('pdf-parse');
const fs = await import('fs');
const pdfBuffer = fs.readFileSync(filePath);
const pdfData = await pdfParse.default(pdfBuffer);
// Extraction du texte par paragraphes
const paragraphs = this.chunkText(pdfData.text, 500);
// Génération des embeddings par lot (efficacité API)
const batchEmbeddings = await this.batchEmbed(paragraphs);
// Stockage
const docId = doc_${Date.now()}_${Math.random().toString(36).substr(2, 9)};
this.documentStore.set(docId, {
id: docId,
path: filePath,
title: metadata.title || filePath,
category: metadata.category,
date: metadata.date,
jurisdiction: metadata.jurisdiction,
paragraphCount: paragraphs.length,
fullText: pdfData.text
});
// Stockage des vecteurs avec métadonnées
paragraphs.forEach((para, idx) => {
const paraId = ${docId}_p${idx};
this.vectorStore.set(paraId, batchEmbeddings[idx]);
});
console.log(✅ ${paragraphs.length} paragraphes indexés pour ${docId});
return docId;
}
// Embedding par lot pour optimiser les appels API
private async batchEmbed(texts: string[]): Promise<Float32Array[]> {
const BATCH_SIZE = 100;
const embeddings: Float32Array[] = [];
for (let i = 0; i < texts.length; i += BATCH_SIZE) {
const batch = texts.slice(i, i + BATCH_SIZE);
const response = await fetch(${this.baseUrl}/embeddings, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': Bearer ${this.apiKey},
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: this.model,
input: batch
})
});
const data = await response.json();
const batchEmbeddings = data.data.map((item: any) =>
new Float32Array(item.embedding)
);
embeddings.push(...batchEmbeddings);
// Rate limiting意识 - HolySheep offre <50ms latence
if (i + BATCH_SIZE < texts.length) {
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10));
}
}
return embeddings;
}
private chunkText(text: string, chunkSize: number): string[] {
const sentences = text.split(/(?<=[.!?])\s+/);
const chunks: string[] = [];
let currentChunk = '';
for (const sentence of sentences) {
if ((currentChunk + sentence).length <= chunkSize) {
currentChunk += (currentChunk ? ' ' : '') + sentence;
} else {
if (currentChunk) chunks.push(currentChunk);
currentChunk = sentence;
}
}
if (currentChunk) chunks.push(currentChunk);
return chunks;
}
async getParagraphCount(docId: string): Promise<number> {
const doc = this.documentStore.get(docId);
return doc?.paragraphCount || 0;
}
async getDocument(docId: string): Promise<any> {
return this.documentStore.get(docId);
}
async getFullText(docId: string): Promise<string> {
const doc = this.documentStore.get(docId);
return doc?.fullText || '';
}
} Test et Débogage du MCP Server
Avant de configurer Claude Desktop, je recommande de tester votre serveur en local :
// src/test-server.ts - Script de test MCP Server
import { spawn } from 'child_process';
async function testMCPServer() {
console.log('🧪 Test du MCP Server Legal RAG...\n');
// Démarrage du serveur MCP en mode test
const serverProcess = spawn('node', ['dist/server.js'], {
env: {
...process.env,
HOLYSHEEP_API_KEY: process.env.HOLYSHEEP_API_KEY || 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY'
},
stdio: ['pipe', 'pipe', 'pipe']
});
// Protocole MCP JSON-RPC sur stdio
const sendRequest = (method: string, params: any) => {
const request = {
jsonrpc: '2.0',
id: Date.now(),
method,
params
};
console.log(📤 Envoi: ${method});
serverProcess.stdin.write(JSON.stringify(request) + '\n');
};
// Réception des réponses
serverProcess.stdout.on('data', (data) => {
const lines = data.toString().trim().split('\n');
for (const line of lines) {
try {
const response = JSON.parse(line);
console.log(📥 Réponse:, JSON.stringify(response, null, 2));
} catch {
console.log('📥 Sortie:', line);
}
}
});
serverProcess.stderr.on('data', (data) => {
console.error('❌ Erreur serveur:', data.toString());
});
// Tests séquentiels
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500));
// Test 1: Initialisation MCP
sendRequest('initialize', {
protocolVersion: '2024-11-05',
capabilities: { tools: {} },
clientInfo: { name: 'test-client', version: '1.0.0' }
});
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 300));
// Test 2: Lister les outils disponibles
sendRequest('tools/list', {});
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 300));
// Test 3: Rechercher (si documents indexés)
sendRequest('tools/call', {
name: 'searchLegalContext',
arguments: {
query: 'responsabilité contractuelle',
maxResults: 3
}
});
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
console.log('\n✅ Tests terminés');
serverProcess.kill();
process.exit(0);
}
testMCPServer().catch(console.error);Intégration Complète : Client RAG avec HolySheep AI
Voici le client complet qui utilise le MCP Server et HolySheep AI pour les générations :
// src/ragClient.ts - Client RAG complet avec HolySheep AI
import { DocumentIndexer } from './indexer.js';
interface SearchResult {
documentId: string;
documentTitle: string;
category: string;
excerpt: string;
pageNumber: number;
similarity: number;
}
class HolySheepRAGClient {
private apiKey: string;
private baseUrl = 'https://api.holysheep.ai/v1';
private indexer: DocumentIndexer;
constructor(apiKey: string) {
this.apiKey = apiKey;
this.indexer = new DocumentIndexer({
apiKey,
baseUrl: this.baseUrl,
model: 'embedding-3',
dimensions: 1536
});
}
// ==========================================
// Méthode principale : Query RAG
// ==========================================
async query(userQuestion: string): Promise<string> {
console.log(\n🔔 Question: ${userQuestion});
// Étape 1: Rechercher le contexte pertinent
const searchResults = await this.searchContext(userQuestion);
if (searchResults.length === 0) {
return 'Je n\'ai pas trouvé d\'information pertinente dans ma base documentaire.';
}
// Étape 2: Construire le prompt RAG
const context = this.buildContext(searchResults);
// Étape 3: Appeler Claude via HolySheep AI
const response = await this.generateResponse(userQuestion, context);
return response;
}
private async searchContext(query: string): Promise<SearchResult[]> {
// Génération de l'embedding de la requête
const queryEmbedding = await this.indexer.generateEmbedding(query);
// Recherche par similarité cosinus dans le vector store
// (Simplifié pour l'exemple - utilisez une vraie BDD vectorielle en prod)
const results: SearchResult[] = [];
for (const [paraId, embedding] of this.indexer.vectorStore.entries()) {
const similarity = this.cosineSimilarity(queryEmbedding, embedding);
if (similarity > 0.7) {
const [docId] = paraId.split('_p');
const doc = this.indexer.documentStore.get(docId);
results.push({
documentId: docId,
documentTitle: doc?.title || 'Unknown',
category: doc?.category || 'Unknown',
excerpt: this.extractExcerpt(doc?.fullText || '', query),
pageNumber: parseInt(paraId.split('_p')[1] || '0'),
similarity
});
}
}
return results.sort((a, b) => b.similarity - a.similarity).slice(0, 5);
}
private buildContext(results: SearchResult[]): string {
const contextSections = results.map((r, i) =>
`[Document ${i + 1}] ${r.documentTitle} (${r.category})
Source: Page ${r.pageNumber} | Pertinence: ${(r.similarity * 100).toFixed(0)}%
${r.excerpt}`
).join('\n\n---\n\n');
return ## Contexte documentaire\n\n${contextSections};
}
private async generateResponse(question: string, context: string): Promise<string> {
const startTime = Date.now();
const response = await fetch(${this.baseUrl}/chat/completions, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': Bearer ${this.apiKey},
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'claude-sonnet-4.5',
messages: [{
role: 'system',
content: Tu es un assistant juridique français expert. Tu réponds en français de manière précise, en citant toujours tes sources documentaires. Structure ta réponse avec des titres et listes quand c'est pertinent.
}, {
role: 'user',
content: ${context}\n\n## Question\n\n${question}\n\nRéponds en citant les sources entre crochets [Document X].
}],
max_tokens: 1500,
temperature: 0.2
})
});
const latency = Date.now() - startTime;
if (!response.ok) {
throw new Error(HolySheep API Error: ${response.status});
}
const data = await response.json();
console.log(✅ Réponse générée en ${latency}ms);
return data.choices[0].message.content;
}
private cosineSimilarity(a: Float32Array, b: Float32Array): number {
let dotProduct = 0;
let normA = 0;
let normB = 0;
for (let i = 0; i < a.length; i++) {
dotProduct += a[i] * b[i];
normA += a[i] * a[i];
normB += b[i] * b[i];
}
return dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
}
private extractExcerpt(text: string, query: string): string {
// Extraire un passage autour du mot-clé le plus pertinent
const words = query.toLowerCase().split(' ');
let bestIdx = 0;
let bestScore = 0;
const lowerText = text.toLowerCase();
for (const word of words) {
const idx = lowerText.indexOf(word);
if (idx !== -1 && idx > bestScore) {
bestScore = idx;
bestIdx = idx;
}
}
const start = Math.max(0, bestIdx - 100);
const end = Math.min(text.length, bestIdx + 300);
return (start > 0 ? '...' : '') +
text.substring(start, end).trim() +
(end < text.length ? '...' : '');
}
}
// ==========================================
// Utilisation
// ==========================================
const client = new HolySheepRAGClient(process.env.HOLYSHEEP_API_KEY!);
// Exemple d'utilisation
(async () => {
await client.query(
'Quelles sont les conditions de résiliation d\'un contrat de bail commercial ?'
);
})();Erreurs courantes et solutions
Erreur 1 : "Invalid API Key" ou 401 Unauthorized
// ❌ ERREUR : Clé API mal configurée ou expiré
// Erreur retournée: {"error": {"code": "invalid_api_key", "message": "..."}}
// ✅ SOLUTION : Vérifier la configuration de la clé
const HOLYSHEEP_API_KEY = process.env.HOLYSHEEP_API_KEY;
if (!HOLYSHEEP_API_KEY) {
throw new Error(`
❌ HOLYSHEEP_API_KEY non configurée!
Configurez votre variable d'environnement:
Linux/Mac:
export HOLYSHEEP_API_KEY="votre_clé_ici"
Windows (CMD):
set HOLYSHEHEP_API_KEY=votre_clé_ici
Obtenez votre clé sur: https://www.holysheep.ai/register
`);
}
// Vérification supplémentaire de format
if (!HOLYSHEEP_API_KEY.startsWith('sk-')) {
console.warn('⚠️ Attention: Les clés HolySheep commencent par "sk-"');
}
// Configuration robuste avec retry
async function callHolySheepAPI(endpoint: string, payload: any, retries = 3) {
for (let attempt = 1; attempt <= retries; attempt++) {
try {
const response = await fetch(https://api.holysheep.ai/v1${endpoint}, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': Bearer ${HOLYSHEEP_API_KEY},
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify(payload)
});
if (response.status === 401) {
throw new Error('Clé API invalide ou expirée. Vérifiez sur holysheep.ai');
}
if (response.status === 429) {
// Rate limit - attendre et réessayer
const retryAfter = response.headers.get('Retry-After') || 1;
console.log(⏳ Rate limit atteint. Retry dans ${retryAfter}s...);
await new Promise(r => setTimeout(r, retryAfter * 1000));
continue;
}
return response;
} catch (error) {
if (attempt === retries) throw error;
await new Promise(r => setTimeout(r, 1000 * attempt));
}
}
}Erreur 2 : "Connection timeout" ou latence excessive
// ❌ ERREUR : Timeouts fréquents ou latence > 200ms
// Symptômes: Requêtes qui échouent aléatoirement
// ✅ SOLUTION : Configuration de timeout et fallback
interface RequestConfig {
timeout: number;
baseUrl: string;
}
class RobustHolySheepClient {
private apiKey: string;
private baseUrl = 'https://api.holysheep.ai/v1';
private timeout = 30000; // 30s pour les gros payloads
constructor(apiKey: string) {
this.apiKey = apiKey;
}
async *streamChat(messages: any[], model: string) {
const controller = new AbortController();
const timeoutId = setTimeout(() => controller.abort(), this.timeout);
try {
const response = await fetch(${this.baseUrl}/chat/completions, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': Bearer ${this.apiKey},
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model,
messages,
stream: true
}),
signal: controller.signal
});
clearTimeout(timeoutId);
if (!response.ok) {
throw new Error(HTTP ${response.status}: ${response.statusText});
}
// Parser le stream SSE
const reader = response.body!.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
const chunk = decoder.decode(value);
const lines = chunk.split('\n');
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('data: ')) {
const data = line.slice(6);
if (data === '[DONE]') return;
const parsed = JSON.parse(data);
if (parsed.choices?.[0]?.delta?.content) {
yield parsed.choices[0].delta.content;
}
}
}
}
} catch (error: any) {
if (error.name === 'AbortError') {
throw new Error(Timeout après ${this.timeout}ms. +
HolySheep AI garantit <50ms de latence. Vérifiez votre connexion.);
}
throw error;
} finally {
clearTimeout(timeoutId);
}
}
}
// Alternative: Ping de santé avant requête intensive
async function healthCheck(): Promise<boolean> {
try {
const start = Date.now();
const response = await fetch(${baseUrl}/models, {
headers: { 'Authorization': Bearer ${apiKey} }
});
const latency = Date.now() - start;
console.log(💓 HolySheep AI health: ${latency}ms);
return response.ok && latency < 100;
} catch {
return false;
}
}Erreur 3 : "Model not found" ou mauvaise sélection de modèle
// ❌ ERREUR : Modèle non disponible
// Erreur: {"error": {"code": "model_not_found", "message": "..."}}
// ✅ SOLUTION : Mapping robuste des modèles disponibles
const HOLYSHEEP_MODELS = {
// Claude (Anthropic-compatible)
'claude-sonnet-4.5': {
provider: 'anthropic',
contextWindow: 200000,
costPerMToken: 15, // $15/MTok vs $18+ ailleurs
bestFor: 'Raisonnement complexe, juridique, code'
},
// GPT (OpenAI-compatible)
'gpt-4.1': {
provider: 'openai',
contextWindow: 128000,
costPerMToken: 8, // $8/MTok
bestFor: '通用对话, créativité'
},
// Gemini (Google-compatible)
'gemini-2.5-flash': {
provider: 'google',
contextWindow: 1000000,
costPerMToken: 2.50, // $2.50/MTok
bestFor: 'Haute vitesse, tâches simples'
},
// DeepSeek (Haute性价比)
'deepseek-v3.2': {
provider: 'deepseek',
contextWindow: 64000,
costPerMToken: 0.42, // $0.42/MTok - 85% moins cher!
bestFor: 'Budget serré, tâches standards'
}
} as const;
async function getOptimalModel(task: string): Promise<string> {
const taskLower = task.toLowerCase();
if (taskLower.includes('juridique') ||
taskLower.includes('code') ||
taskLower.includes('complexe')) {
return 'claude-sonnet-4.5'; // Meilleur pour raisonnement
}
if (taskLower.includes('rapide') || taskLower.includes('summary')) {
return 'gemini-2.5-flash'; // Plus rapide et économique
}
if (taskLower.includes('économique') || taskLower.includes('batch')) {
return 'deepseek-v3.2'; // Plus économique
}
return 'claude-sonnet-4.5'; // Par défaut
}
// Validation du modèle avant appel
async function validateAndCall(model: string, payload: any) {
const normalizedModel = model.toLowerCase().replace('-', '_');
if (!HOLYSHEEP_MODELS[normalizedModel as keyof typeof HOLYSHEEP_MODELS]) {
const available = Object.keys(HOLYSHEEP_MODELS).join(', ');
throw new Error(
Modèle "${model}" non disponible.\n +
Modèles HolySheep AI:\n${available}\n\n +
💰 Économisez 85% avec DeepSeek V3.2: $0.42/MTok
);
}
// Vérification du budget basé sur le modèle
const modelInfo = HOLYSHEEP_MODELS[normalizedModel as keyof typeof HOLYSHEEP_MODELS];
console.log(📊 Modèle: ${model} | Coût: $${modelInfo.costPerMToken}/MTok);
// Appel API...
}Erreur 4 : Documents PDF non parsés correctement
// ❌ ERREUR : Texte illisible ou vide après parsing PDF
// Symptômes: L'indexation ne fonctionne pas, texte "undefined"
// ✅ SOLUTION : Multi-format avec fallback
import pdfParse from 'pdf-parse';
import mammoth from 'mammoth';
import { readFile } from 'fs/promises';
async function parseDocument(filePath: string): Promise<string> {
const ext = filePath.toLowerCase().split('.').pop