Construire un RAG Conversationnel avec Mémoire Long-Terme

9 janvier 2026

18 min

Ailog Team

Guide complet pour implémenter un système de mémoire persistante permettant des conversations contextuelles sur plusieurs sessions.

RAG Conversationnel avec Mémoire Long-Terme

Name: Ailog - RAG as a Service Platform
Availability: InStock
Rating: 4.8 (156 reviews)

Introduction

Un système RAG classique traite chaque requête indépendamment. Mais les utilisateurs s'attendent à des conversations continues, où l'assistant se souvient des échanges précédents. Ce guide explique comment implémenter une mémoire persistante.

Types de Mémoire

1. Mémoire de Session (Court-Terme)

Durée : Une conversation
Contenu : Historique des messages
Usage : Maintenir le contexte immédiat
Stockage : Redis

2. Mémoire Utilisateur (Long-Terme)

Durée : Permanente
Contenu : Préférences, informations apprises
Usage : Personnalisation
Stockage : PostgreSQL

3. Mémoire Épisodique

Durée : Permanente
Contenu : Conversations passées marquantes
Usage : Référencer des échanges antérieurs
Stockage : Qdrant (vectoriel)

Architecture

Le flux comprend : User Message > Memory Retrieval Layer (Session Memory Redis + User Profile Postgres + Episodic Memory Qdrant) > Context Builder > RAG Pipeline > Memory Update Layer.

Implémentation

1. Gestion de la Mémoire de Session

Utiliser Redis avec TTL de 24h, garder les N derniers messages pour éviter l'explosion.

DEVELOPERpython
class SessionMemory:
    def __init__(self, redis_client, session_id, max_messages=20):
        self.redis = redis_client
        self.session_id = session_id
        self.max_messages = max_messages
        self.ttl = 86400  # 24h

2. Extraction de Faits Utilisateur

Extraire les faits durables : profession, niveau d'expertise, technologies utilisées, préférences.

3. Mémoire Épisodique Vectorielle

Créer des résumés mémorables des sessions, calculer l'importance, stocker dans Qdrant.

4. Construction du Contexte

Combiner profil utilisateur + souvenirs pertinents + historique de session.

Bonnes Pratiques

1. Gestion de la Vie Privée

Implémenter un mécanisme forget_user pour RGPD : supprimer profil, mémoire épisodique, et sessions.

2. Limitations de Taille

MAX_FACTS = 20
MAX_EPISODIC_MEMORIES = 100
MAX_SESSION_MESSAGES = 50

Nettoyer régulièrement les vieux souvenirs en gardant les plus importants/récents.

Conclusion

La mémoire long-terme transforme un chatbot en véritable assistant personnel. Les utilisateurs apprécient de ne pas avoir à se répéter, et la personnalisation améliore significativement la qualité des réponses.

Points clés :

Séparer les types de mémoire selon leur durée et usage
Extraction intelligente des faits persistants
Recherche sémantique pour les souvenirs épisodiques
Respect de la vie privée avec mécanismes d'oubli