Problème d’intégration ChatGPT dans mon application SaaS

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Bonjour à tous !

Je me présente rapidement : je suis développeur et je travaille actuellement sur un projet SaaS qui intègre ChatGPT pour offrir une assistance intelligente aux utilisateurs directement dans l’application.

J’ai bien avancé, mais je rencontre présentement un gros blocage technique et j’aurais besoin de vos lumières. :blush:

Voici la situation :
J’utilise l’API ChatGPT (modèle GPT-4.1 nano) avec un système de conversations persistantes pour garder le contexte entre les sessions utilisateur. Tout fonctionnait bien jusqu’à ce que :

Le modèle commence à répondre de manière incohérente, comme s’il « oubliait » certaines parties du contexte.

La latence a soudainement augmenté, rendant l’expérience utilisateur moins fluide.

Dans certains cas, les messages sont tronqués ou incomplètement traités par l’API.

Mes hypothèses :
Peut-être que je dépasse une certaine limite de tokens que je gère mal.

Problème de gestion de threads ou de stockage de contexte.

Mauvaise structuration des prompts lors de la relance des conversations.

Mes questions :
Est-ce que quelqu’un ici a déjà mis en place une intégration ChatGPT avec gestion multi-session et pourrait partager son approche ou ses bonnes pratiques ?

Comment optimisez-vous la taille des prompts sans perdre la qualité contextuelle des réponses ?

Avez-vous rencontré des problèmes de latence liés à l’API OpenAI et comment les avez-vous atténués ?

Je suis preneur de vos conseils, expériences ou même de ressources fiables (articles, formations, vidéos) pour approfondir cette intégration.

Merci beaucoup d’avance pour votre aide ! :pray:

Au plaisir d’échanger avec vous,
[BoogieBeckman]

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C’est normal, ta fenêtre de contexte n’est pas infinie! Et plus tu fournis de tokens, plus tu augmente la latence.

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Effectivement, je me doutais que la taille de la fenêtre contextuelle pouvait être un facteur limitant. Je vais revoir ma façon de condenser l’historique pour garder l’essentiel sans surcharger inutilement le prompt.

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Salut, j’aimerais savoir ce que tu as fait concrètement pour solutionné. J’ai regroupé mes chats dans des projets/collections alors j’essaie de jouer dans la mémoire de ce regroupement de chats plutôt que dans la mémoire générale de mon compte chatgpt mais arrivé a un niveau de performance de réponses où j’ai presque le gout de le féliciter il commence à divaguer et je redouble de prompt qui résume toutes les données de la conversations pour qu’il se rattrape mais ça dégringole pareil il commence a en oublier de chat en chat. Je suis intéressée a voir comment tu y arrives concrètement (plus micro, plus effaces quoi, où et remet de l’info en recap où?) merci d’avance de ton partage! Ariane

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De mon côté, j’ai aussi structuré les conversations par projets, mais j’essaie de limiter le contexte envoyé en ne gardant que les derniers échanges pertinents, plus un court résumé des infos clés. J’évite de renvoyer tout l’historique à chaque fois, sinon le modèle finit par se perdre.

Je teste aussi un système de résumé automatique pour alléger les prompts tout en gardant le fil.

Je suis encore en phase d’ajustement, mais je peux partager quelques exemples concrets si ça t’intéresse.

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La gestion du contexte est assez importante. C’est entre-autre une des raison pourquoi j’ai commencer à utiliser Cursor pour pas mal tous mes projets (rédaction & gestion de projet inclus, pas juste programmation).

On peut se créer des chunks de texte qu’on insère dynamiquement dans sa fenêtre de contexte. Ou encore on peut lui laisser fouiller dans des dossiers où on a des « templates » de réponses qu’il doit respecter.

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Dans mon screenshot, on peut voir les templates que j’ai avec la flèche rouge, on peut choisir le modèle qu’on veut avec la flèche verte et contrôler quel document ajouter au contexte avec la flèche bleue.

C’est vraiment un game changer…