Comment prototyper un système RAG avec Airtable et GPT facilement ?

Pour prototyper rapidement un système RAG léger, Airtable sert de base de connaissance textuelle tandis que GPT génère les réponses contextuelles. Cette combinaison no-code via Pipedream facilite la création d’un prototype efficace, accessible et modulaire.

3 principaux points à retenir.

• Airtable stocke la base de données textuelle exploitable pour le système RAG.
• GPT d’OpenAI génère des réponses précises fondées sur ces données.
• Pipedream orchestre sans coder le flux entre Airtable, GPT et l’utilisateur.

Qu’est-ce qu’un système RAG et pourquoi l’utiliser ?

Le système RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, fait sensation dans le monde des modèles de langage et pourquoi devrait-on s’en soucier ? En combinant la recherche d’informations précises dans une base de données (ici grâce à Airtable) avec la génération de réponses par un modèle de langage comme GPT, il franchit un cap dans la manière d’interagir avec l’information. Cela ne se limite pas à un simple chatbot qui coûte des milliards en développement lourd. Non, ici, on parle de répondre à des questions avec des informations contextualisées, fournies directement à partir de la base de données.

Alors, quels sont les avantages concrets d’un système RAG ? D’abord, les réponses fournies sont factuelles. Cela signifie qu’une question telle que « Quelle est la capitale du Japon ? » ne reçoit pas une réponse vague, mais bien « Tokyo », ce qui est, finalement, ce qu’on attend. Ensuite, l’amélioration de la pertinence dans les réponses d’un modèle de langage est indéniable, car cela réduit drastiquement le phénomène des hallucinations, où l’IA invente des détails non fondés.

Cette simplicité d’usage ne doit pas cacher la profondeur de la technique. Ce prototype RAG léger est conçu pour démontrer que des outils no-code peuvent nous aider à créer des solutions accessibles. On évite ainsi de déployer des infrastructures techniques lourdes qui pourraient rebuter beaucoup de monde. En effet, pourquoi commencer à se plonger dans le code dès que l’on peut obtenir des résultats de manière visuelle et intuitive ? Pour voir cela en action, je vous invite à jeter un œil à cette vidéo ici, qui démontre pourquoi et comment cela fonctionne.

Donc, si vous en avez assez de chercher dans des masses de documents, le RAG pourrait bien être la solution à vos problèmes de recherche d’informations précises et efficaces. Et le meilleur dans tout ça ? Pas besoin d’être un expert en informatique pour vous lancer. Un simple compte Airtable et une clé API OpenAI suffisent à démarrer l’aventure. Alors, prêts à plonger ?

Comment configurer Airtable comme base de connaissances pour RAG ?

Pour créer une base de données Airtable dédiée à votre système RAG, commencez par ouvrir votre compte Airtable et créer un nouveau “base” dans votre espace de travail. Donnez-lui un nom pertinent, par exemple “Base RAG”. À l’intérieur de cette base, vous aurez besoin de créer une table dotée des champs essentiels : ID (champ texte d’une ligne), Source (champ texte d’une ligne), et Contenu (champ texte long).

Une fois votre table créée, il est temps d’y importer des données. Pour illustrer ce processus, prenons l’exemple d’un petit jeu de données sur les pays asiatiques, que vous trouverez sous ce lien. Téléchargez le fichier CSV et utilisez les options d’importation d’Airtable pour l’intégrer dans votre nouvelle table. Cela vous permettra d’avoir un début de base d’informations structurées.

La structuration des données est essentielle pour une récupération rapide et efficace par la suite. Assurez-vous que chaque entrée dans votre champ “Contenu” soit claire et concise. Plus vos données sont clairement définies, meilleures seront les réponses générées par votre système RAG, car elles s’appuient sur ces textes. Pensez également à “tagger” vos informations en utilisant le champ “Source”, car cela facilitera la vérification de l’origine des données lors des réponses.

Voici quelques conseils pour optimiser votre base : utilisez des termes cohérents dans vos champs et évitez les abréviations obscures, qui pourraient prêter à confusion lors des requêtes. Par ailleurs, pensez à réviser régulièrement votre contenu, en ajoutant les nouvelles données pertinentes et en supprimant celles qui ne sont plus d’actualité. Cela garantira que votre RAG sera toujours alimenté par des informations à jour et pertinentes, ce qui est crucial pour la fiabilité et l’efficacité de vos réponses.

Pour des exemples d’implémentation, vous pouvez explorer des discussions sur des plateformes comme Reddit, où d’autres utilisateurs partagent leurs expériences et configurations de systèmes RAG avec Airtable. Vous pouvez consulter ces expériences ici.

Comment orchestrer le flux entre Airtable, GPT et l’utilisateur avec Pipedream ?

Pipedream se positionne comme un orchestrateur clé lorsqu’il s’agit de relais entre l’utilisateur, les données d’Airtable et les modèles GPT d’OpenAI. Avec ce petit bijou d’automatisation, on va pouvoir transformer les requêtes des utilisateurs en réponses pertinentes, le tout sans avoir besoin de se plonger dans une mer de code.

La création d’un workflow avec Pipedream se déroule en trois étapes majeures. La première étape, c’est le déclencheur web. Ce composant agit comme le point d’entrée : il reçoit la requête de l’utilisateur. Imaginons que l’utilisateur souhaite savoir quelle est la capitale du Japon. À cet instant, le déclencheur capture cette question et la prépare à être traitée.

• Ensuite, on passe à la deuxième étape, celle de l’action « List records ». C’est ici que la magie opère réellement. On va aller chercher dans notre base Airtable les données pertinentes. Attention, ici, il peut y avoir des pièges ! Les choix des actions Airtable sont cruciaux. Assurez-vous de sélectionner l’option juste : « List records » doit être votre choix pour swiper les informations nécessaires. On veut juste éviter d’être coincé avec un bloc qui ne fait pas ce qu’on lui demande.

Pour configurer le champ, veillez à utiliser les bons paramètres. Par exemple, le déclencheur doit être configuré avec {{ steps.trigger.event.body.test }}, afin de transmettre la question posée par l’utilisateur. De même, la connexion avec Airtable doit ressortir avec les données grâce à {{ steps.list_records.$return_value }}. Cela garantit que l’on communique correctement avec OpenAI.

La dernière étape, bien sûr, c’est le bloc OpenAI. Une fois que vous avez récupéré les données d’Airtable, il vous suffit de les envoyer à GPT, qui va générer la réponse souhaitée. Cette orchestration fluide entre les différents éléments crée un écosystème où les connaissances stockées se métamorphosent en réponses instantanées et précises.

Ainsi, Pipedream fait le pont entre vos requêtes, celles qui fusent de votre esprit, et les précieuses données stockées dans Airtable. C’est un peu comme avoir un super assistant personnel à portée de main, prêt à soulever les mystères du savoir accumulé.

Notez que tout cela est aussi accessible grâce à des intégrations simples. Vous n’avez pas besoin d’être un codeur aguerri pour faire des merveilles ! Si vous voulez en savoir plus sur les intégrations entre Airtable et OpenAI, vous pouvez consulter ce lien ici.

Comment intégrer la logique GPT pour une réponse RAG fiable ?

Pour garantir que notre système RAG réponde de manière fiable et précise aux questions des utilisateurs, il est impératif d’injecter le contexte extrait d’Airtable directement dans le prompt que nous envoyons à GPT. Pourquoi? Imaginez un chef cuisinier qui a une recette détaillée dans un livre, mais qui commence à improviser en ne consultant que sa mémoire. Les résultats peuvent varier du délice au désastre. En fournissant à GPT un contexte clair et précis, nous évitons les dérives hors sujet et assurons que les réponses sont fondées sur les données disponibles.

Le prompt système doit donc être structuré avec soin. Nous indiquerons à GPT qu’il doit répondre uniquement avec les informations contenues dans notre base de données Airtable. Cela garantit que, même si l’IA est capable d’engendrer des réponses convaincantes, elle reste focalisée sur le savoir que nous avons préalablement enregistré. En intégrant des instructions claires pour le modèle, comme rester concis et citer les sources, on limite les risques de réponses vagues ou non référencées.

Passons maintenant à l’exemple de code pour le bloc OpenAI dans Pipedream :

import openai from "@pipedream/openai";

export default defineComponent({
  name: "Generate RAG Response",
  description: "Generate a response using OpenAI based on user question and Airtable knowledge base content",
  type: "action",
  props: {
    openai,
    model: {
      propDefinition: [
        openai,
        "chatCompletionModelId",
      ],
    },
    question: {
      type: "string",
      label: "User Question",
      description: "The question from the webhook trigger",
      default: "{{ steps.trigger.event.body.test }}",
    },
    knowledgeBaseRecords: {
      type: "any",
      label: "Knowledge Base Records",
      description: "The Airtable records containing the knowledge base content",
      default: "{{ steps.list_records.$return_value }}",
    },
  },
  async run({ $ }) {
    const userQuestion = this.question;

    if (!userQuestion) {
      throw new Error("No question provided from the trigger");
    }

    const records = this.knowledgeBaseRecords;
    let knowledgeBaseContent = "";

    // Processing Airtable records to extract relevant content
    if (records && Array.isArray(records)) {
      knowledgeBaseContent = records
        .map(record => record.fields?.Content?.trim())
        .filter(content => content)
        .join("\n\n---\n\n");
    }

    if (!knowledgeBaseContent) {
      throw new Error("No content found in knowledge base records");
    }

    const systemPrompt = `You are a knowledgeable assistant that only answers questions based on the provided knowledge base. If the information is not available, please notify the user.

Knowledge Base:
${knowledgeBaseContent}

Instructions:
- Answer strictly based on the provided knowledge base content
- Be accurate and concise
- If the answer is not present, clearly state that it is unavailable
- Cite relevant sections when possible`;

    const messages = [
      { role: "system", content: systemPrompt },
      { role: "user", content: userQuestion },
    ];

    const response = await this.openai.createChatCompletion({
      $,
      data: {
        model: this.model,
        messages: messages,
        temperature: 0.7,
        max_tokens: 1000,
      },
    });

    const generatedResponse = response.generated_message?.content;
    
    if (!generatedResponse) {
      throw new Error("Failed to generate a response from OpenAI");
    }

    return {
      question: userQuestion,
      response: generatedResponse,
      model_used: this.model,
      knowledge_base_entries: records ? records.length : 0,
      full_openai_response: response,
    };
  },
});

Ce morceau de code assure que les réponses générées sont fondées et précises, en se basant exclusivement sur le contenu textuel que nous avons introduit dans Airtable. Avec une telle approche, on maximise le potentiel de notre système, tout en gardant un contrôle sur la qualité et la pertinence des réponses. En évoluant ainsi, nous posons les fondations d’une interaction utilisateur riche et éclairée.

Comment tester et déployer efficacement ce prototype RAG ?

Après avoir monté notre système RAG avec Airtable et GPT, il est temps de le tester et de le déployer sur Pipedream. Voici comment procéder efficacement.

Tout d’abord, déployons notre workflow dans Pipedream. Une fois que vous êtes dans l’interface de votre workflow, cliquez sur le bouton de déploiement. Cela vous permettra de rendre votre application accessible via une URL unique—Ici, chaque fois que vous appelez cette URL, votre orchestration se déclenche.

Pour tester le prototype, vous pouvez effectuer une simple requête HTTP. Par exemple, posez la question suivante : « Quelle est la capitale du Japon ? ». Utilisez un outil comme Postman ou même votre navigateur, si votre workflow est configuré pour gérer des requêtes GET. Du côté de Pipedream, allez dans l’onglet « Logs » pour observer les réponses durant le test. Vous devriez recevoir une réponse de la part du modèle GPT, en se basant sur le contenu d’Airtable que vous avez intégré.

Mais attention, plusieurs erreurs peuvent survenir lors de ces tests. L’une des plus communes concerne la connexion à Airtable. Assurez-vous que les identifiants de votre compte Airtable sont correctement configurés et que votre base contient des enregistrements au format attendu. Un autre piège courant est le formatage du prompt envoyé à OpenAI. Vérifiez que vous ne passez pas des données malformées dans la requête. Les erreurs de parsing JSON peuvent également se présenter—gardez un œil sur la structure que vous renvoyez via Pipedream.

Ces tests sont cruciaux pour valider rapidement un concept RAG. Grâce à un prototype bien conçu, vous pouvez identifier des points de friction potentiels dès la phase de développement. De plus, cette approche modulaire rend votre solution plus évolutive. Vous pourrez intégrer cette base dans un système plus ambitieux, ou ajouter des fonctionnalités supplémentaires sans repartir de zéro.

En cas de stagnation, consultez des ressources, comme des forums en ligne, où des utilisateurs partagent des défis similaires. Par exemple, vous pouvez consulter des discussions sur le déploiement des systèmes RAG ici : lien Reddit. N’oubliez pas que chaque essai est un pas vers l’amélioration de votre système.

Ce prototype simple sous Airtable et GPT suffit-il pour lancer vos premiers projets RAG ?

Ce prototype RAG associant Airtable et GPT via Pipedream illustre qu’on peut créer rapidement un système de réponse augmentée sans compétences approfondies en programmation. La puissance combinée d’une base textuelle structurée et d’un grand modèle de langage facilite des réponses contextualisées et fiables. Ce workflow léger est parfait pour expérimenter, valider un concept ou bâtir un premier socle utile, avant des investissements plus lourds. Le bénéfice est clair : profiter des capacités IA sans complexité technique et avec une liberté d’adaptation immédiate.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est expert en data engineering, automatisation no-code et IA générative, fort de plus de dix ans à conseiller et former des professionnels sur l’exploitation intelligente des données. Responsable de l’agence webAnalyste et de Formations Analytics, il maîtrise la conception et le déploiement de solutions combinant bases de données, automatisations workflows et modèles GPT, pour transformer les projets IA en bénéfices concrets et pragmatiques.