Jevbox, la recherche documentaire sans base vectorielle

LLéna

Extend a publié Jevbox, une bibliothèque documentaire open source et auto-hébergeable, qui répond aux questions en citant les pages et les sections utilisées, selon AlphaSignal. Au lieu de convertir les fichiers en embeddings et de les chercher dans une base vectorielle, Jevbox les organise dans une hiérarchie de catégories, de documents et de sections, puis explore cette structure par recherche par faisceau hiérarchique. Les citations au niveau de la page et de la section permettent de retrouver les passages utilisés pour répondre, sans recourir à des embeddings ni à une base de données vectorielle. Jevbox vérifie aussi les autorisations des sources pendant la recherche : lorsqu’une source est révoquée, les conversations qui en dépendent sont bloquées. Son serveur MCP permet aux agents d’hériter automatiquement du périmètre d’accès de l’utilisateur. Côté technique, Jevbox s’appuie notamment sur Postgres, SpiceDB, pg-boss et Extend Parse, et prend en charge plus de 20 fournisseurs de modèles de chat. Il peut être déployé avec Docker Compose, Render ou Helm sur Kubernetes, ce qui permet aux équipes de l’installer dans leur propre infrastructure tout en gardant recherche, citations et contrôle des accès au sein du même outil.