Contexte code et RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Contexte code et RAG (Retrieval‑Augmented Generation)
Comment le chat utilise automatiquement le contexte indexé de votre projet pour enrichir et fiabiliser les réponses
Le guide complet pour comprendre la portée du contexte injecté automatiquement, maîtriser son usage et obtenir des réponses pertinentes sans effort.
Ce que couvre cette page
Recherche automatique dans l'index
Le chat interroge automatiquement l’index RAG du projet pour retrouver les extraits pertinents issus des sources du projet et les joindre à votre demande.
Portée contrôlée du contexte
Comprendre quelles informations sont utilisées (contexte global, extraits locaux) et comment la portée peut être réduite ou élargie selon votre besoin.
Bonnes pratiques & coûts
Conseils pratiques pour formuler vos questions, éviter le bruit, et limiter la consommation de crédits liée aux recherches et requêtes LLM.
Scénarios d'usage
Exemples concrets : question rapide, diagnostic de bug, génération de documentation enrichie par le contexte projet.
Contrôle et resynchronisation
Comment forcer une resynchronisation du contenu indexé (si vous avez pushé des changements) et vérifier l’état des dépôts.
Limitations et pièges
Ce qu’il faut savoir sur les limites de taille, la pertinence et les cas où le contexte peut être trompeur.
Rappel rapide
Le chat inclut automatiquement le “contexte projet” indexé via RAG pour enrichir vos prompts. Vous n’avez rien à activer : lorsque vous posez une question depuis l’onglet de conversation, le système recherche et assemble le contexte pertinent avant d’interroger le modèle.
Flux principal : poser une question et recevoir une réponse enrichie via RAG
Étape 1 — Ouvrir l'onglet 'Chat avec le code'
Accédez au projet souhaité, puis sélectionnez l’onglet “Chat avec le code”. C’est l’interface qui déclenche automatiquement les recherches dans l’index contextuel du projet.
Étape 2 — Rédiger votre question
Formulez votre demande dans la zone de saisie. Soyez clair sur l’objectif (ex. : comprendre le comportement d’une fonctionnalité, localiser l’origine d’une erreur, générer une doc utilisateur).
Étape 3 — Envoyer la requête
Cliquez sur Envoyer. Le système va automatiquement : 1) générer des mots‑clés pertinents, 2) interroger l’index RAG du projet pour retrouver les extraits les plus proches sémantiquement, 3) combiner ces extraits avec le pré‑prompt du projet (si défini) et 4) appeler le modèle pour produire la réponse.
Étape 4 — Lecture de la réponse enrichie
La réponse affichée indique le résultat du modèle, souvent appuyée par extraits de contexte ou références. Si nécessaire, vous pouvez demander des précisions ou demander d’afficher les extraits utilisés pour la réponse.
Étape 5 — Itération
Si la réponse manque de détails, reformulez en ajoutant : éléments recherchés (par ex. “où se trouve la logique d’authentification ?”), contexte temporel (commit récent, version) ou requête de profondeur (ex. “donne un pas à pas pour reproduire”).
Astuce : guider la recherche par mot‑clé
Avant d’envoyer votre question, ajoutez un court préambule du type : “Cherche dans l’implémentation de la fonctionnalité X” ou “Focalise sur la partie API/contrôleur”. Cela oriente la génération de mots‑clés et améliore la précision des extraits récupérés.
Workflow : forcer la resynchronisation (synchroniser l'index RAG après changements) — quand et comment
Quand forcer la resynchronisation ?
Faites‑le après avoir intégré des changements significatifs (nouvelle fonctionnalité, correction critique, renommage important) si la réponse du chat semble obsolète ou contradictoire.
Où déclencher la resynchronisation ?
Dans la section dépôts du projet, repérez l’action de synchronisation (étiquetée ‘Resynchroniser Git’ ou ‘Sync RAG’). Cliquez sur l’action correspondante pour lancer un nouveau traitement d’indexation.
Suivi
Après demande de resync, surveillez l’état de progression indiqué par le tableau de bord. Attendez la fin du traitement avant de poser des questions qui dépendent des modifications récentes.
Que faire en cas d'échec ?
Si la resync échoue, relancez l’opération puis, si nécessaire, vérifiez la configuration du dépôt depuis l’interface de diagnostic (autorisations, token expiré). Une ré-authentification peut être requise.
Astuce : valider rapidement que le nouveau contenu est pris en compte
Posez une question ciblée contenant un mot ou une phrase issue explicitement du dernier changement (ex. nom d’une nouvelle fonction ou d’un nouveau message). Si le chat répond en se basant sur ce texte, le nouvel index est actif.
Consommation de crédits et limites à connaître
Chaque recherche dans l’index RAG et chaque requête au modèle consomment des crédits. Les requêtes très longues ou les itérations multiples augmentent la consommation. En cas de budget limité, privilégiez des questions ciblées et la réutilisation des réponses obtenues plutôt que des requêtes répétées. De plus, un contexte trop volumineux peut être automatiquement résumé, ce qui réduit le niveau de détail.
Workflow : obtenir des réponses précises — bonnes pratiques pas à pas
1 — Commencer par une question claire et ciblée
Évitez les formulations vagues. Indiquez l’objectif, la cible (composant/flux) et le niveau d’expertise attendu (ex. explication non technique, pas à pas).
2 — Donner des indices contextuels utiles
Si vous savez qu’une partie spécifique du projet est concernée, mentionnez‑la (ex. “fonction d’import”, “page de paiement”). Cela améliore la génération de mots‑clés et la précision du contexte récupéré.
3 — Demander des sources ou extraits
Si vous voulez vérifier la réponse, demandez explicitement : “Peux‑tu montrer les extraits utilisés pour cette réponse ?” Le chat pourra alors afficher les passages référencés.
4 — Si la réponse est trop générale, demander une profondeur
Demandez “Plus de détails”, “exemples de cas d’utilisation”, ou “procédure pour reproduire” pour que l’assistant génère une réponse plus technique ou plus actionnable.
5 — Réaffiner en plusieurs itérations
Utilisez les suivis successifs pour préciser la zone d’investigation : corriger, restreindre, ou demander des contre‑exemples.
Sans RAG — comportement typique :
- Réponses générales basées uniquement sur le modèle.
- Risque d’imprécision avec des détails spécifiques au projet.
- Nécessité de fournir manuellement des extraits pour contextualiser.
Avec RAG — bénéfices observables :
- Réponses contextualisées par des extraits pertinents du projet.
- Moins de reformulation : le système retrouve lui‑même l’information.
- Possibilité d’extraire sources référencées et d’itérer précisément.
- Posez la question simple.
- L’outil va chercher les extraits pertinents et renvoyer une synthèse concise.
- Si la synthèse manque de précision, demandez “Donne un exemple d’appel / résultat”.
Limite de taille et résumé automatique
Si la quantité d’informations pertinentes dépasse la limite maximale gérée, le système peut automatiquement résumer le contexte. Le résumé réduit le niveau de détail : pour un diagnostic très fin, privilégiez des questions ciblées ou forcez la resynchronisation si le contenu récent est critique.
Astuce pour réduire la consommation de crédits
- Préférez des requêtes ciblées (une question précise vaut mieux que plusieurs vagues).
- Si vous prévoyez d’automatiser des analyses fréquentes, regroupez les questions en une seule session structurée plutôt que d’envoyer de nombreuses petites requêtes séparées.
Workflow avancé : contrôler la portée du contexte utilisé par le chat
Étape 1 — Utiliser le pré‑prompt de projet
Si votre projet comporte un pré‑prompt (texte préparatoire), adaptez‑le pour orienter systématiquement les réponses (ton, niveau de détail, règles de non divulgation).
Étape 2 — Indiquer explicitement la portée dans la question
Formulez des restrictions : “Ne cherche que dans la partie paiement” ou “Ignore les tests”. Cela oriente la sélection des extraits.
Étape 3 — Vérifier les extraits retournés
Demandez à voir les extraits pour confirmer que le contexte utilisé est approprié. Si pas satisfaisant, reformulez la portée.
Étape 4 — Resynchroniser si nécessaire
Si la portée recherchée contient des changements récents, effectuez une resynchronisation avant d’interroger à nouveau.
Frequently Asked Questions
Résumé pratique
- Le chat enrichit automatiquement vos questions en recherchant dans l’index RAG du projet.
- Pour de meilleures réponses : posez des questions claires, indiquez la portée, demandez les extraits et resynchronisez après les changements majeurs.
- Attention aux crédits : chaque recherche et chaque génération coûtent. Privilégiez les requêtes ciblées pour optimiser coût et qualité.
Besoin d'aide pour configurer ou resynchroniser ?
Consultez la section dépôts pour vérifier l’état des connexions, forcer une resynchronisation et diagnostiquer les autorisations.