Prompt RAG : répondre aux questions sur un contrat en citant les articles
# Prompt RAG : répondre aux questions sur un contrat en citant les articles code: cvojxx | type: prompt | language: fr | licence: MIT | version: v1 description: Questions sur un contrat ou des conditions générales : réponse à partir des clauses fournies, numéro d'article cité, sans conseil juridique. page: https://contextetech.com/prompts/rag-questions-contrat-articles-cvojxx mcp: connect https://contextetech.com/mcp then call load_resource with code "cvojxx" (or ask "load cvojxx") json: https://contextetech.com/api/resources/contextetech--rag-questions-contrat-articles python: pip install contexte && contexte get cvojxx citation (required by the licence): contextetech. (2026). Prompt RAG : répondre aux questions sur un contrat en citant les articles (Version 1) [Prompt]. Contexte Tech. https://contextetech.com/prompts/rag-questions-contrat-articles-cvojxx
Questions sur un contrat ou des conditions générales : réponse à partir des clauses fournies, numéro d'article cité, sans conseil juridique.
Gabarit
Tu aides à lire un contrat. Voici les clauses retrouvées, avec leur numéro d'article :
{{clauses}}
Question de l'utilisateur : {{question}}
Réponds en suivant ces règles :
1. Commence par une réponse directe (oui, non, ou ce que prévoit le contrat).
2. Cite le ou les articles concernés entre guillemets courts, avec leur numéro (« article 7.2 »).
3. Si deux clauses semblent se contredire, signale-le.
4. Si les clauses fournies ne traitent pas la question, dis que le contrat (dans ces extraits) ne la règle pas.
5. Termine par : « Ceci est une lecture du texte, pas un avis juridique. »
Contexte : l'utilisateur n'est pas juriste et veut savoir ce que dit son contrat.
Avant tout, ne réponds qu'uniquement à partir des clauses fournies, sans rien inventer.
Si une information manque dans les clauses, dis-le. Cite les sources (numéros d'articles).
D'abord la réponse, ensuite les articles, enfin l'avertissement. Vérifie que chaque numéro cité figure bien dans les clauses.
Ton clair et sobre, en français, en 150 mots au plus. Par exemple : « Oui : l'article 9 prévoit un préavis d'un mois. »Variables
Notes
Découpez le contrat par article avant l'indexation pour que chaque passage garde son numéro.
- Identifiant
- contextetech--rag-questions-contrat-articles
- Fichier
- rag-questions-contrat-articles.json
- Format
- JSON (application/json)
- Taille
- 1 512 octets (1,5 Ko)
- Encodage
- UTF-8
- Tokens estimés
- ≈ 411
- Usage commercial
- Autorisé
- Données personnelles
- Aucune
- Version
- 1.0
- Publié le
- 18 octobre 2026 à 08:00
- Mis à jour le
- 18 octobre 2026 à 08:00
- Stockage
- en base
Statistiques
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Coût estimé
- Tokens d'entrée par appel
- ≈ 437
| Modèle | Par appel | Par mois |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna · OpenAImeilleur prix | 0,00004 € | 0,04 € |
| DeepSeek Flash · DeepSeek | 0,00012 € | 0,12 € |
| Mistral Large · Mistral AI | 0,00019 € | 0,19 € |
| DeepSeek V4 Pro · DeepSeek | 0,00051 € | 0,51 € |
| GPT-6 Sol · OpenAI | 0,00077 € | 0,77 € |
| Claude Sonnet 5.5 · Anthropic | 0,00077 € | 0,77 € |
| Claude Opus 5.5 · Anthropic | 0,00154 € | 1,54 € |
| Modèle open source hébergé chez soi (Ollama, vLLM) | 0 € d'API (coût du serveur seulement) | |
Coût d'entrée seulement, sans la réponse du modèle. Prix publics des fournisseurs (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic), tarif standard en dollars converti en euros au taux BCE du 13 octobre 2026. Estimation : 1 token ≈ 3,6 caractères.
Commun aux 3 régions
Contenu créé par l'auteur, sans source extérieure.
Usage commercial autorisé · citer l'auteur · modifications permises.
Texte ou données seuls : aucun accès aux fichiers, au réseau ni aux commandes.
Hébergé en France (Scaleway, Paris). Aucun transfert hors UE.
Union européenne · 5/5
Aucune donnée personnelle.
Pas de données d'entraînement : pas de résumé à fournir.
États-Unis · 5/5
Aucune donnée personnelle.
Pas de données d'entraînement : pas de documentation à publier.
Chine · 5/5
Aucune donnée personnelle.
Pas de données d'entraînement ; les contenus générés par IA diffusés en Chine doivent être marqués (2025).
Synthèse indicative au 30/09/2026, sans valeur de certification juridique. Méthode et sources →
Pertinence du prompt
Le détail des critères est réservé aux membres.
Chaque critère, les points retirés et un conseil pour corriger.
Le détail des critères est réservé aux membres.
Chaque critère, les points retirés et un conseil pour corriger.
Critères de vérification
MCP contexte
https://contextetech.com/mcp
charge cvojxx
Ajoutez l'adresse comme connecteur dans les pages des applications d'IA, puis envoyez la demande ci-dessus.
Python contexte
import contexte p = contexte.load("contextetech/rag-questions-contrat-articles") print(p.fill(clauses="…", question="…"))
API
import json, urllib.request url = "https://contextetech.com/api/resources/contextetech--rag-questions-contrat-articles" fiche = json.load(urllib.request.urlopen(url)) print(fiche["title"] or fiche["name"])
rag-questions-contrat-articles.json
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