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# Recherche de documents avec Paradigm (avec & sans vision)

> L'analyse RAG peut être réalisée à 100% avec l'API Paradigm. Elle permet aux utilisateurs de soumettre une requête, que le système traite pour fournir des réponses pertinentes en s'appuyant sur les documents associés.

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.

<Note>
  **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.**
</Note>

<Info>
  À partir de la version **Victorious Vicuna** (janvier 2026) et suivantes, l'utilisation de l'[API Agent](/fr/developer-resources/chat-and-ai-models/agent-api) est la méthode préférée pour accomplir cette tâche.
</Info>

## 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](/fr/developer-resources/files/add-document) pour les instructions de téléchargement.

## Exemple de Requête API

Exemple de requête API utilisant le package *requests* :

<Info>
  Pour plus d'information : voir la documentation de l'[API Agent](/fr/developer-resources/chat-and-ai-models/agent-api) qui est la méthode recommandée pour accomplir cette tâche.
</Info>

```python theme={null}
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)
```