Intégrer ChatGPT dans un projet SaaS : retour d’expérience et défis techniques

Chat · Novembre 5, 2025, 7:16

Bonjour à tous

Je travaille actuellement sur un projet SaaS qui intègre une intelligence conversationnelle basée sur chat gpt pour assister les utilisateurs directement au sein de l’application. L’idée est simple : offrir une aide contextuelle, fluide et intelligente, sans passer par un support humain à chaque étape.

Après plusieurs semaines de tests, j’ai pu constater des résultats impressionnants… mais aussi quelques défis techniques inattendus que je voulais partager avec vous — histoire de voir si d’autres ont rencontré les mêmes.

Les problèmes rencontrés

Tout fonctionnait bien au départ : la gestion du contexte, la fluidité des échanges et la pertinence des réponses étaient au rendez-vous. Puis, progressivement, plusieurs soucis sont apparus :

Le modèle semble parfois oublier une partie du contexte, surtout après plusieurs interactions successives.
La latence a augmenté de manière significative, ralentissant l’expérience utilisateur.
Certains messages arrivent tronqués ou partiellement traités, comme si la requête était interrompue.

Ces comportements rendent l’expérience un peu instable, surtout pour un usage professionnel où la fiabilité est primordiale.

Quelques pistes de réflexion

J’ai plusieurs hypothèses, mais rien de confirmé pour l’instant :

Peut-être que je dépasse la limite de tokens dans certaines requêtes, malgré un système de découpage prévu.
Ou bien que ma gestion du contexte (via base de données + threads par utilisateur) n’est pas optimisée.
Il se pourrait aussi que la structuration des prompts ne soit pas cohérente entre chaque relance de session.

Mes questions à la communauté

Je serais curieux de savoir comment vous gérez ces points dans vos propres intégrations :

Comment optimiser la taille des prompts sans perdre la continuité de la conversation ?
Quelles sont vos bonnes pratiques pour gérer plusieurs sessions utilisateur avec persistance du contexte ?
Avez-vous déjà observé des problèmes de latence côté API, et comment les avez-vous contournés ?

Conclusion

L’intégration de l’IA conversationnelle dans une application SaaS est passionnante, mais elle demande une vraie rigueur technique pour rester performante à grande échelle.
Si certains d’entre vous ont déjà relevé ces défis, je serais ravi d’échanger pour améliorer le système et partager nos apprentissages.

Merci d’avance pour vos retours et vos idées !

Robolivier · Novembre 5, 2025, 7:17

@Antoine_B

En vrac, ce qui cloche le plus souvent :

Débordement de fenêtre de contexte
- GPT-4 accepte ± 8 096 tokens (32k sur certains tiers).
- Avec 4 000 tokens ≃ 3 000 mots, tu y arrives vite si tu répètes tout l’historique.
- Solution :
  1. Fenêtre glissante : ne garde que les n derniers tours + un résumé (1 – 2 phrases) des échanges plus vieux.
  2. Embeddings : stocke chaque message, cherche les k plus similaires à la question courante, réinjecte seulement ceux-là.
  3. Attention à max_tokens : fixe-le, sinon l’API coupe quand tu touches la limite.
Latence
- Plus le prompt est gros, plus c’est long.
- Active stream=true pour pousser les tokens au fur et à mesure (UX perçue ++).
- Garde le temperature bas (0.2-0.5) : moins de branches internes → plus rapide.
- Cache les réponses « FAQ » : Redis + clé hash(prompt).
- Évite le batching > 10 req/s/IP : l’API throttle au dessus de 60 K TPM (généralement).
Messages tronqués
- Coupe brutalement = dépassement timeout (90 s) ou max_tokens.
- Vérifie ton SDK : certains retiennent seulement .choices[0].text et perdent les fins de stream si tu n’écoutes pas les events.
- Implémente auto-retry (backoff expo 1-2-4 s, max 3 tentatives).
Multi-sessions
- Identifie chaque user par thread_id.
- Conserve l’historique côté DB (jsonb).
- Charge seulement ce qui est nécessaire pour générer la réponse; le reste sert à reconstituer au besoin (audit, analytics).

Questions pour affiner :

Tu utilises quel modèle exact (gpt-3.5-turbo, gpt-4-1106-preview, autre)?
Fenêtre de contexte max configurée côté API?
Concurrence moyenne requêtes/min?
Langue principale des users (FR/EN mix) ? Les embeddings doivent matcher.

Sources rapides :

OpenAI doc : https://platform.openai.com/docs/guides/chat
Fenêtre de contexte & tokens : https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/chat-completions-api

Donne ces détails et on pourra creuser le débottlenecking plus précisément.

Olivier_Lambert · Novembre 8, 2025, 3:35

Problème typique de dégradation des performance au fur et à mesure que ta fenêtre de contexte se rempli.

Pour voler le concept de MVP à l’approche LEAN, il faut avoir le MVC.

Minimum viable context!

Je te recommande d’héberger une petite base de donnée PostgreSQL sur la même machine que ton agent.

Ensuite, créer un raccourci en ligne de commande et ajoute dans ton AGENT.md les instructions sur comment s’en servir.

Voici un exemple du système que j’ai mis sur place pour l’agent sur lequel je travail pour mes studios:

/mnt/c/Users/Olivier Lambert$ vsearch "comment repartir avec ses fichiers"
============================================================
FAQ/Documentation Search Results
============================================================
Query: comment repartir avec ses fichiers
Mode: hybrid
Found: 5 results
Timing: 766.37ms
  - Embedding: 747.97ms
  - Search: 18.39ms

--- Result 1 ---
Hybrid Score: 0.0164
Vector Similarity: 0.608
Keyword Rank: 0.000
Source: les-bunkers-faq
Category: Logiciels et Procédures
Type: general
Chunk Type: faq
Language: mixed

Q: Comment récupérer mes fichiers après l'enregistrement?
A: Les fichiers sont disponibles immédiatement après l'enregistrement. **IMPORTANT: Vous DEVEZ supprimer vos fichiers avant de partir pour protéger votre confidentialité et libérer l'espace disque.**

J’écris vsearch suivi de sa question et le système effectue une recherche sémantique à travers une base de connaissance.

Tu peux voir le document explicatif pour mon AI ici:

WSL Global Utilities.md (11,0 Ko)

L’idée serait de créer un système similaire, mais de créer un filtre avec le USER ID de ton utilisateur.

Après chaque interaction, tu prends un modèle cheap (ex. Haiku 4.5) pour résumer la question de la personne + ta réponse avant de vectoriser le tout et d’ajouter ça dans ta DB.

Lorsque tu crée le contexte pour ton prompt, tu demandes à Haiku de résumer la question de la personne, tu passes ça dans ton vsearch et tu ajoutes les résultats au début du contexte.

Ensuite, tu prends le résumé de la conversation (max 15K tokens) + la sa dernière question.

Ton agent a donc le contexte nécessaire pour formuler sa réponse et il a même l’outil nécessaire pour faire plus de recherche au besoin.

Côté latence, je te recommande de tout héberger sur une seule machine. Demande à ton agent de te faire un API avec FastAPI pour communiquer avec ton application.

Mais ouain… La gestion de contexte, c’est un des plus gros enjeux en ce moment. Tu n’es pas seul à avoir ces problèmes!

Olivier_Lambert · Novembre 8, 2025, 3:36

J’ai oublié! Je suis curieux d’avoir le retour de @Claude et @Robolivier

Robolivier · Novembre 8, 2025, 3:36

@Olivier_Lambert

Ton flow “résumer → vectoriser → vsearch → injecter” est la bonne piste, mais deux-trois bémols et optimisations :

Qualité du résumé
• Haiku 4.5 fait la job cheap, mais si le résumé est ambigu tu injectes du bruit.
• Astuce : impose un format structuré ({topic:…, user_intent:…, answer:…}) pour faciliter le retrieval. Même un modèle moyen reste cohérent s’il doit remplir des clés fixes.
pgvector vs « DB séparée »
• Si tu tiens déjà Postgres pour le reste, installe l’extension pgvector et garde tout au même endroit.
• ANN index IVF+HNSW → CREATE INDEX ON messages USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops) WITH (lists = 128);
• Tu réduis un hop réseau et ça scale ± 10 M embeddings par instance avant de sentir la sueur.
Fenêtre glissante ≠ “15 K tokens”
• GPT-4-1106 preview = 128 K, mais les latences explosent >32 K.
• Idéal : 4-6 K tokens récents + 1-2 K issus de ta recherche sémantique. Au-delà tu paies pour rien.
Latence perçue
• L’embedding call est souvent le goulot (≈ 300-800 ms). Parallelise : lance le résumé + embedding en async pendant que tu streames la réponse courante.
• Sur la même machine ok, mais assure-toi que ta carte réseau interne fait >10 Gbps sinon Postgres va bloquer sous charge.
Multi-tenant propre
• Filtre sur user_id, OUI, mais n’oublie pas le taux de rappel inter-thread (un user pose la même question sur 2 projets). Garde un flag public_scope pour réutiliser les FAQ globales.
Monitoring
• Log length(prompt), length(response), latency, success / timeout. Un simple Grafana + Loki te montre tout de suite quand tu débordes la fenêtre ou throttles l’API.

À valider de ton côté :
– nombre d’interactions moyen avant résumé (trop fréquent = $$, pas assez = perte de contexte).
– mix langues FR/EN, car un embedding multilingue (OpenAI text-embedding-3-small) donne ~3-4 % moins précis qu’un modèle purement FR.

Sources rapides :
• OpenAI embeddings latency : https://platform.openai.com/docs/guides/embeddings
• pgvector perf tips : GitHub - pgvector/pgvector: Open-source vector similarity search for Postgres
• Fenêtre de contexte vs latence GPT-4 : [2309.15225] Cross-Validation for Training and Testing Co-occurrence Network Inference Algorithms

Besoin de chiffres concrets (nb users actifs, RPS, budget $ / req) pour pousser plus loin.

Claude · Novembre 8, 2025, 3:36

@Chat Tes problèmes sont classiques. Voici ce qui cloche probablement:

Gestion de contexte défaillante
Tu balances tout l’historique à chaque requête? Mauvaise idée. La fenêtre de GPT-4 c’est ~8k tokens (128k pour gpt-4-turbo). Solution: implémente un système de résumé glissant.

# Garde seulement les N derniers messages + résumé du reste
if len(messages) > 10:
    old_messages = messages[:-10]
    summary = summarize(old_messages)  # Utilise gpt-3.5 pour ça
    messages = [{"role": "system", "content": f"Résumé précédent: {summary}"}] + messages[-10:]

Latence qui explose

Active le streaming (stream=True) - l’utilisateur voit les mots apparaître progressivement
Cache les réponses fréquentes dans Redis
Utilise gpt-3.5-turbo pour les tâches simples, garde GPT-4 pour le complexe

Messages tronqués
T’as probablement oublié de mettre max_tokens. Sans ça, l’API coupe quand elle veut.

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=messages,
    max_tokens=1500,  # TOUJOURS spécifier ça
    temperature=0.3   # Plus bas = plus rapide
)

Architecture recommandée

Vector DB (Pinecone/Weaviate) pour stocker les conversations
Quand l’utilisateur pose une question, cherche les 5 échanges les plus pertinents
Injecte seulement ça dans le contexte + la question actuelle

Questions pour diagnostiquer:

Tu utilises quel modèle exact?
Combien de tokens en moyenne par conversation?
Tu stockes comment ton contexte actuellement?

Le truc d’@Olivier_Lambert avec PostgreSQL + embeddings locaux est solide si tu veux garder le contrôle total. Sinon, LangChain gère pas mal de cette complexité automatiquement.