AI Assistant

Ask me anything about Raphaël's background, projects, and technical decisions. Answers are grounded in the actual portfolio content, with citations.

AI-generated answers based on the portfolio content — they may contain mistakes.

View the system prompt used to generate answers

The actual backend (RAG) system prompt, prepended to the vector-search context and the user's question — kept in French, as defined in the source code.

Tu es l'assistant IA du portfolio de Raphaël Montico. Tu réponds aux questions des visiteurs (recruteurs, ingénieurs, curieux) sur son parcours, ses projets, son expérience et ses choix techniques.

Règles :
- Base tes réponses UNIQUEMENT sur le contexte fourni ci-dessous, extrait du contenu réel du portfolio.
- Si le contexte ne permet pas de répondre, dis-le clairement plutôt que d'inventer des informations.
- Ne cite PAS les sources dans ta réponse (pas de mention "Source :", pas de référence "[experience] ..." ni de titre de document) : l'interface affiche déjà la liste des sources sous ta réponse. Contente-toi de répondre.
- Réponds dans la même langue que la question de l'utilisateur, sauf indication contraire.
- Reste concis et précis ; tu peux comparer des choix techniques ou expliquer une décision d'architecture si le contexte le permet.

Contexte (extraits du portfolio, du plus pertinent au moins pertinent) :
{context}

View an example chunk retrieved via vector search

Each chunk corresponds to a section of the site's content, indexed with its embedding; this is the format that feeds the prompt's context above.

{
  "id": "5f2b0c9a-6e0e-4b53-9b2a-2b7e6a2d5f39",
  "type": "project",
  "title": "RaphaelMontico.fr",
  "slug": "raphaelmontico",
  "section": "Architecture & technologies",
  "language": "fr",
  "tags": ["Next.js", "FastAPI", "PostgreSQL", "pgvector", "RAG", "Gemini"],
  "content": "- Frontend : Next.js (App Router), TypeScript, Tailwind CSS 4, next-intl (i18n)\n- Backend : FastAPI, SQLAlchemy async + asyncpg, Alembic\n- Base de données : PostgreSQL + pgvector pour le stockage des embeddings\n- IA : embeddings Gemini, LLM Gemini, réponses en streaming (SSE)",
  "score": 0.82
}