Agents IA & Jumeau Digital v2

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// Flux de mémorisation Message user → 1. Embed (OpenAI text-embedding-3-small) 2. Store vector → pgvector (user_id + embedding + text) 3. À chaque nouvelle question : - Similarity search (top 5 souvenirs pertinents) - Injecté dans le context window 4. ai_profile JSONB mis à jour (faits clés) // Structure ai_profile v2 { travel_style: "backpacker/confort/luxury", budget_range: "low/mid/high", trip_pace: "slow/moderate/fast", food_prefs: ["street_food","vegan"], avoid: ["cruise","resort"], fav_regions: ["southeast_asia","latam"], languages: ["fr","en","es"], health_notes:"vegetarian, no gluten" }

id UUID PRIMARY KEY user_id UUID REFERENCES users(id) content TEXT NOT NULL -- texte original embedding vector(1536) -- pgvector source ENUM('chat','post','itinerary','explicit') created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() INDEX USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops)

Agent IA messagerie — règles de comportement

L'agent ne répond jamais à des demandes financières, médicales urgentes, ou émotionnelles critiques. Si détecté → désactive automatiquement et notifie l'humain. Ton adapté au jumeau digital.

Transparence absolue

Chaque message envoyé par l'agent est stocké avec is_ai_generated=true. L'interlocuteur voit un bandeau orange "Ce message a été envoyé par l'IA de @X". Non masquable.

Limite tokens agent

Agent IA limité à 50 messages/jour par défaut (Premium : illimité). Compteur Redis par user+jour. Après 50 messages → notification à l'utilisateur.

Similarity search pgvector

Requête : SELECT content FROM ai_memories WHERE user_id=? ORDER BY embedding <=> $query_embedding LIMIT 5. Index IVFFlat pour performance (< 20ms sur 100k vecteurs).

Droit à l'oubli

DELETE /ai/memory/:key → supprime le vecteur + met à jour ai_profile. RGPD : export complet possible (/ai/memory/export). Purge complète sur suppression compte.