LumaVista
Plateforme de recherche approfondie par IA
LumaVista est une plateforme d'automatisation de la recherche auto-hébergée. Vous soumettez une question. Un agent planificateur la décompose en sous-tâches, dispatche des agents spécialisés — recherche, raisonnement, agrégation — à travers un graphe acyclique dirigé, et synthétise les résultats en un rapport cité. Le graphe de recherche complet est inspectable : chaque source, chaque découverte intermédiaire, chaque décision.
La plateforme fonctionne entièrement sur votre infrastructure. Stockage chiffré
par utilisateur (Badger DB par utilisateur), authentification WebAuthn (sans mots de passe),
protocole WebSocket temps réel avec trames protobuf binaires. Les données de
recherche ne quittent jamais votre périmètre organisationnel. La suppression
RGPD est rm -rf data/<userID>/.
Conçue pour les industries réglementées — juridique, santé, services financiers, défense — où la qualité de la recherche et la souveraineté des données sont non négociables. Fonctionne avec tout fournisseur LLM compatible OpenAI, ou associez-la à Meridian pour une inférence privée sur votre propre flotte GPU.
Capacités
Agents de recherche approfondie
Moteur DAG multi-agents. Un planificateur décompose les requêtes en sous-tâches, dispatchant des agents spécialisés — recherche, raisonnement, agrégation, rédaction de rapport — qui s'exécutent en parallèle sur le graphe. Profondeur maximale configurable, garde-fous budgétaires et points de contrôle humain à chaque expansion.
Gestion documentaire
Téléversez des documents dans n'importe quel format — PDF, DOCX, HTML, Markdown. Conversion via markitdown, indexation vectorielle via LeANN (embeddings locaux, aucune API externe). Collections, liaison par projet, recherche plein texte et récupération RAG. Vos documents alimentent directement le contexte des agents de recherche.
Workflows automatisés
Pipelines de recherche déclenchés par événement. Définissez des déclencheurs (planification, webhook, téléversement de document), configurez les paramètres de recherche et laissez la plateforme exécuter des investigations récurrentes. Modèles SOP pour les audits de conformité répétables, la veille marché et l'intelligence concurrentielle.
Sécurité entreprise
Chiffrement contrôlé par l'appareil avec des clés générées sur le terminal de l'utilisateur — le serveur ne voit jamais les clés en clair. Isolation des données par utilisateur (Badger DB séparée par utilisateur). Filtrage de contenu entrant, garde de données sortant, pipeline de sûreté IA avec classification automatique de sensibilité. Aucune donnée au repos sans chiffrement.
Système de mémoire
Graphe de connaissances persistant extrait automatiquement des résultats de recherche. Entités, thématiques et relations s'accumulent à travers les projets. Seuils d'approbation automatique pour les extractions fiables, file de révision pour les incertaines. Réutilisation des connaissances inter-projets — la plateforme s'enrichit à chaque investigation.
Recherche privée
Méta-moteur de recherche SearXNG auto-hébergé — aucune requête de recherche ne quitte votre infrastructure. Récupération de pages web via crawl4ai avec cache local. Scoring de crédibilité des sources basé sur la réputation du domaine, le type de publication et les motifs de citation. Aucune dépendance à une API de recherche tierce.
Spécifications techniques
| Backend | Go |
| Frontend | Next.js 15, React 19, TypeScript |
| Protocole | protobuf binaire sur WebSocket (temps réel), REST (gestion) |
| Stockage | Badger DB par utilisateur (données utilisateur), PostgreSQL (système), Redis (éphémère) |
| Authentification | WebAuthn / passkeys (sans mots de passe) |
| Chiffrement | Clés contrôlées par l’appareil, isolation par utilisateur, suppression RGPD = rm -rf data/<userID>/ |
| Support LLM | Toute API compatible OpenAI, intégration native Meridian |
| Déploiement | Docker Compose (nœud unique), clusterisé (prévu) |
| Recherche | SearXNG auto-hébergé, crawl4ai, markitdown |
| Recherche vectorielle | LeANN (gRPC, embeddings locaux — aucune API externe) |
Fonctionne avec Meridian
LumaVista fonctionne avec tout endpoint LLM compatible OpenAI dès l'installation. Associez-la à Meridian et vos agents de recherche bénéficient du routage par capacités, des files de priorité et de l'auto-scaling de flotte GPU — le tout sur votre propre infrastructure. L'intégration est transparente : pointez l'URL de base LLM de LumaVista vers votre gateway Meridian et la plateforme gère le reste.