À propos du projet
🚀 End of Year Project: Graph Knowledge System with LLMs and GNN Models 🎉 En collaboration avec Chaima Takali, Asma Frikha, Razi Sniha, Manai Seif et Zeineb Maatoug, supervisé par Madam Wiem Zaouga, nous avons conçu un système combinant LLMs (GPT-4 Mini), Graph Neural Networks et un moteur de recommandations RAG pour améliorer l'analyse et la gestion des risques de projet.
Ce que fait le projet
Le système extrait des données depuis le PMI Standard Book et PMBOK 6 à l'aide de GPT-4 Mini pour construire un graphe de connaissance initial. Les GNN (GAT, GraphSAGE) entraînés avec PyTorch réalisent la classification de nœuds (ex. niveaux de risque) et la prédiction de liens.
Use case
Dans l'application Django, l'utilisateur saisit la description d'un projet ; le LLM génère un graphe, traité par GraphSAGE pour la classification et la prédiction de liens. Le résultat est une interface visuelle permettant d'identifier risques, dépendances et recommandations.
Recommendation System (RAG)
Un système RAG indexe les documents avec Pinecone et fournit des recommandations contextualisées basées sur la situation projet via la combinaison recherche + génération (LLM).
Fonctionnalités principales
Extraction & Construction de Graphes
Extraction automatique depuis PMBOK & PMI, création du knowledge graph via GPT-4 Mini.
GNN pour classification
GraphSAGE et GAT pour la classification de nœuds (identification de risques).
Link Prediction
Prédiction de relations entre éléments de projet pour anticiper dépendances et impacts.
RAG + Recommandations
RAG (Pinecone) fournit des recommandations pratiques et contextualisées aux utilisateurs.
Interface Django
Interface web sécurisée pour visualiser le graphe, naviguer les risques et appliquer recommandations.
Défis techniques rencontrés
Accessibilité
Conception d'une interface accessible aux personnes dyslexiques avec polices adaptées, couleurs contrastées et navigation simplifiée.
Contenu sensible
Gestion éthique du contenu médical et éducatif avec validation par des experts et respect de la confidentialité des utilisateurs.
Multilinguisme
Adaptation du contenu dans plusieurs langues avec prise en compte des spécificités linguistiques liées à la dyslexie.
