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Recherchez dans vos documents téléchargés en utilisant des requêtes en langage naturel. Le système utilise RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour trouver du contenu pertinent et générer des réponses contextuelles basées sur votre bibliothèque de documents.
Cet endpoint est utile pour :
  • Rechercher du contenu à travers plusieurs documents et portées.
  • Intégrer la recherche de documents dans les flux de travail basés sur le chat.
  • Permettre des réponses contextuelles et ciblées en utilisant des données de fichiers ou d’espaces de travail spécifiques.
À partir de la version Victorious Vicuna (janvier 2026) et suivantes, l’utilisation de l’API Agent est la méthode préférée pour accomplir cette tâche.

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Prérequis

  • Une clé API Paradigm : si vous n’en avez pas, rendez-vous sur votre profil Paradigm (/settings/api-key dans votre instance) et générez une nouvelle clé API.
  • Documents téléchargés : Vous avez besoin de documents dans votre instance Paradigm pour effectuer des recherches. Voir Ajouter un document pour les instructions de téléchargement.

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Exemple de Requête API

Exemple de requête API utilisant le package requests :
Pour plus d’information : voir la documentation de l’API Agent qui est la méthode recommandée pour accomplir cette tâche.
import requests
import os

# Get API key and base URL from environment
api_key = os.getenv("PARADIGM_API_KEY")
base_url = os.getenv("PARADIGM_BASE_URL", "https://paradigm.lighton.ai/api/v3")

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
  "chat_setting_id": 1,
  "ml_model": "alfred-ft5",
  "query": "How do we sign an NDA at Lighton ?",
  "force_tool": "document_search"
  # Optional parameters (if not filled, same as UI search)
  # "file_ids": ["abc123-file-id"],
  # "workspace_ids": [],
  # "tag_ids": [] 
}

response = requests.post(f"{base_url}/threads/turns", headers=headers, json=payload)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print("Answer:", data["answer"])
else:
    print("Error:", response.status_code, response.text)