Les projets RAG corrigent les faiblesses des grands modèles de langage en offrant des réponses plus précises et contextuelles. Découvrez 5 projets ludiques pour vous lancer rapidement dans cette technologie en pleine explosion, sans vous perdre dans la théorie.
3 principaux points à retenir.
- RAG va au-delà des simples recherches vectorielles sur documents.
- Explorer plusieurs architectures RAG développe créativité et compréhension.
- Construire des systèmes locaux, multimodaux, ou avec graphes améliore la maîtrise technique et la confidentialité.
Comment construire une application RAG simple avec un modèle open-source
Construire une application RAG simple est à la portée de tous ceux qui souhaitent explorer le monde fascinant de l’IA générative, surtout si l’on utilise des outils open-source. Imaginez un système capable de répondre directement aux questions sur un PDF, comme un vrai assistant numérique. Je vais vous montrer comment faire cela avec Llama2, sans débourser un centime pour une API payante. Prêt à plonger ?
Commencez par charger et segmenter votre fichier PDF. Ici, PyPDF de LangChain devient votre meilleur allié. Ce module vous permet de découper un document en morceaux plus petits, ce qui facilite l’analyse. Une fois que vous avez ces segments, le travail ne fait que commencer !
Vous devez ensuite créer des embeddings. Cela peut sembler compliqué, mais pas avec DocArray. Les embeddings sont des représentations vectorielles des morceaux de texte qui permettent au système de comprendre le contexte. Voici un exemple de code Python pour créer ces embeddings :
from docarray import DocumentArray
from some_embedding_library import create_embeddings
# Charger les segments de texte
text_segments = [...] # Remplacez par vos segments
da = DocumentArray([Document(text=segment) for segment in text_segments])
# Créer des embeddings
embeddings = create_embeddings(da)
Une fois que vos embeddings sont en place, il est temps de configurer une chaîne de récupération avec LangChain. Ce processus permet à votre application de rechercher parmi les embeddings en réponse à des requêtes. Par exemple, si un utilisateur demande le coût d’un cours, voilà comment cela peut fonctionner :
query = "Quel est le coût du cours X ?"
results = da.find(query)
Et voilà ! Votre chatbot est désormais capable de traiter des questions précises basées sur le contenu de votre PDF, offrant une expérience utilisateur enrichie. Pour bien résumer, voici un tableau synthétique des outils utilisés :
| Outil | Rôle | Avantages |
|---|---|---|
| PyPDF | Chargement et segmentation des PDF | Interface simple et efficace |
| DocArray | Stockage et manipulation des embeddings | Gestion aisée de grandes quantités de données |
| LangChain | Création de chaînes de récupération | Intégration fluide avec d’autres outils |
N’hésitez pas à explorer davantage ces outils sur des blogs spécialisés en IA, comme sur DataCamp, où des ressources vous guideront dans ce voyage passionnant.
En quoi consiste le RAG multimodal avec images et tableaux dans les PDFs
Le RAG multimodal, c’est un peu comme un chef cuisinier qui sait jongler avec les saveurs et les textures. Au lieu de se limiter à de simples ingrédients textuels, il intègre des images et des tableaux issus de fichiers PDF. Imaginez un système capable de traiter un document complexe avec toutes ses dimensions, et de répondre à des questions pointues basées sur ces éléments. Prêt à plonger dans cette fusion passionnante de données ?
Pour commencer, comment extraire ces éléments multimodaux à l’aide de la librairie Unstructured ? C’est assez simple. Le premier pas consiste à installer Unstructured. Vous pouvez le faire via pip :
pip install unstructuredUne fois installé, vous pouvez extraire facilement le texte, les images et les tableaux à partir d’un PDF. Voici un exemple de code qui montre comment procéder :
from unstructured.documents import Document
doc = Document.from_file("exemple.pdf")
contents = doc.elements
Avec cette approche, vous aurez accès à un mélange riche de données, prêtes à être transformées en embeddings. Mais comment concevoir ces embeddings pour respecter la diversité des contenus ? On utilise souvent des modèles pré-entraînés comme SentenceTransformer pour garantir la cohérence entre les différents types de données.
Ensuite, il vous faudra stocker ces embeddings dans une base vectorielle comme Pinecone ou Weaviate. Cela permet d’organiser les vecteurs de manière à ce qu’ils soient facilement interrogeables. Supposons que vous souhaitiez poser une question complexe : « Explique le graphique à la page 5 ». Grâce à l’intégration de tous ces éléments dans un modèle multimodal comme GPT-4 Vision, ce dernier peut se référer à l’image ou au tableau pour fournir une réponse contextualisée basée sur les données fournies.
Pour visualiser ce processus, voici un schéma simplifié d’intégration des différents flux de données multimodales :
- Extraction des données (texte, images, tableaux) depuis des PDF
- Création d’embeddings pour chaque type de donnée
- Stockage dans une base vectorielle
- Interrogation via un modèle multimodal
Grâce à cette méthode, vous êtes en mesure de naviguer efficacement dans un océan d’informations variées et de tirer parti de la puissance de l’IA générative. Si cela vous intrigue, je vous invite à découvrir plus en profondeur le sujet sur ce guide.
Pourquoi et comment créer un RAG 100% local avec ObjectBox et LangChain
Créer un RAG (Retrieval-Augmented Generation) 100% local avec ObjectBox et LangChain ? C’est le projet idéal pour allier sécurité, efficacité et indépendance des données. En effet, l’un des principaux avantages d’un système local est la confidentialité. Les données sensibles restent sous contrôle, loin des serveurs cloud. Quand on voit des leaks de données quasi-quotidiens, cela commence à devenir une nécessité plus qu’un choix, non ?
Pour mettre en place ce projet, ObjectBox se présente comme une base vectorielle légère, rapide et efficace pour stocker localement vos embeddings et données. Imaginez la puissance d’un moteur de recherche qui puise dans des données localement stockées sans dépendre d’une connexion internet. La liberté !
Avec LangChain, vous pouvez construire un pipeline qui traite à la fois la recherche et la génération de réponses, tout en restant ancré dans votre environnement local. Par exemple, pensez à une application qui personnalise l’assistance à un niveau inégalé tout en préservant la sécurité des informations. Parfait pour les professionnels soucieux de leur réputation ou ceux qui veulent éviter le coût des API. Pourquoi payer quand on peut le faire soi-même ?
Pour vous donner une idée concrète, voici un exemple d’installation et d’interrogation d’ObjectBox en Python :
!pip install objectbox
from objectbox import ObjectBox
# Création de la base de données
db = ObjectBox()
# Ajout d'un document
db.put({'embedding': [0.1, 0.2, 0.3], 'data': 'exemple'})
# Interrogation de la base
result = db.query('exemple')
print(result)
Enfin, pensons aux avantages que ce système vous apportera. Vous pourrez non seulement garder le contrôle de vos informations, mais également réduire les risques et les coûts associés aux services cloud. Voici un tableau comparatif pour mieux visualiser :
| Critères | Solution Cloud | Solution Locale |
|---|---|---|
| Confidentialité | Risque de fuites | 100% sous contrôle |
| Coût | Abonnement régulier | Coût d’installation unique |
| Performance | Dépendance à l’internet | Accès immédiat |
Pour plus d’infos sur les systèmes RAG, n’hésitez pas à jeter un œil à cet article ici. Avec un peu d’imagination et des outils puissants comme ObjectBox et LangChain, vous pouvez désormais créer des solutions qui allient autonomie, sécurité et performance.
Comment mettre en place un pipeline RAG temps réel avec Neo4j et LangChain
Imaginons que vous souhaitiez plonger dans la mise en place d’un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) temps réel. Une des solutions les plus intéressantes aujourd’hui est de coupler Neo4j avec LangChain. Pourquoi ? Tout simplement parce qu’un graphe de connaissances permet de mieux appréhender les relations complexes qui existent entre vos données. C’est comme passer d’un simple tableau à une carte dynamique en trois dimensions. Vous pouvez visualiser les connexions entre concepts, ce qui enrichit considérablement la qualité de vos requêtes et de vos générations de texte.
Pour commencer, il vous faudra créer une base Neo4j en cloud. Neo4j propose une solution pratique pour cela. Une fois votre instance créée, vous pourrez vous connecter via un notebook type Colab. Ce qui est vraiment cool, c’est que vous pouvez interroger vos données en temps réel et voir les résultats instantanément, une chose que de nombreux systèmes de bases de données traditionnels peinent à offrir.
Il est temps de passer aux choses sérieuses : la création de nœuds et d’arêtes en Cypher. Voici un petit exemple de code Cypher pour vous mettre le pied à l’étrier :
CREATE (a:Person {name: 'Alice'}),
(b:Person {name: 'Bob'}),
(a)-[:KNOWS]->(b)
Avec cette simple instruction, vous avez créé deux nœuds (Alice et Bob) et une relation qui indique que l’un connaît l’autre. C’est un des points forts des graphes : ils permettent de structurer vos données de manière intuitive.
Une fois vos nœuds créés, vous pouvez commencer à structurer vos données contextuelles. Grâce à LangChain, vous allez pouvoir créer des requêtes dynamiques qui vont chercher des informations pertinentes dans votre graphe. Par exemple, au lieu de simplement chercher « Qui connaît Alice ? », vous pourriez poser des questions comme « Quelles sont les relations d’Alice dans ce réseau ? ». Cela va bien au-delà d’une simple recherche ; cela devient une exploration.
L’un des aspects passionnants de ce processus est la fusion entre le raisonnement par graphe et la génération IA. Vous ne vous contentez pas de récupérer des données, vous les enrichissez à chaque interrogation. Et pour couronner le tout, visualiser ces graphes vous aide à mieux comprendre les relations et à dessiner des stratégies plus efficaces. Alors, prêt à passer des mots à l’action ? Pour approfondir, vous pouvez jeter un œil à cet article qui explique tout en détail ici.
Qu’est-ce que le RAG agentic avec Llama-Index et comment l’implémenter
Le RAG agentic, qu’est-ce que c’est exactement et comment peut-on l’intégrer efficacement grâce à Llama-Index ? Imaginez une intelligence qui ne se limite pas à balayer des données, mais qui raisonne, interroge des outils externes et décompose des problèmes complexes. C’est là tout l’intérêt de cette approche. Le RAG agentic transforme le simple « retrieval » en un processus d’apprentissage actif, où l’IA devient un véritable collaborateur plutôt qu’un simple exécutant.
Au cœur de cette innovation se trouve le router query engine, un système intelligent qui analyse les requêtes et détermine le meilleur chemin pour y répondre. C’est un peu comme un chef d’orchestre qui guide différents musiciens pour produire une symphonie harmonieuse. Imagez un client qui pose une question complexe. Le router identifie les différents aspects de la requête et les décompose en sous-questions. Par exemple, il pourrait déterminer qu’une question sur les tendances du marché nécessite à la fois des données historiques et des prévisions économiques.
Ensuite, il fait appel aux outils externes. Pensez à une calculatrice pour des analyses numériques, ou à une API pour tirer des informations en temps réel. Ce passage à l’action est crucial : au lieu d’attendre passivement que les données soient fournies, l’IA interroge activement divers systèmes pour enrichir sa réponse. Grâce à Llama-Index, vous pouvez orchestrer tout cela sans avoir à en maîtriser la complexité. Ce framework facilite l’intégration de modèles open-source pour maximiser le potentiel du RAG agentic.
Pour vous donner une idée, voici un exemple de prompt que vous pourriez utiliser avec Llama-Index :
Demander à Llama de me fournir les dernières tendances du marché technologique, tout en analysant mes concurrents et en intégrant des données provenant des réseaux sociaux.Enfin, pour visualiser ce processus, imaginez un schéma qui montre les différentes étapes : la requête originale, la décomposition en sous-questions, le routage par le router query engine, les appels aux outils externes, et enfin, la construction de la réponse finale. Ce modèle permet à l’intelligence d’être moins réactive et plus proactive, une capacité essentielle dans le monde complexe d’aujourd’hui. Pour en savoir plus, consultez cet article fascinant ici.
Comment choisir et démarrer son projet RAG pour progresser rapidement ?
Les projets RAG ne se limitent pas à une simple recherche vectorielle sur texte : ils peuvent être locaux, multimodaux, basés sur des graphes, ou dotés de capacités réflexives avancées. Explorer ces 5 projets vous donnera des clés concrètes pour comprendre les possibilités actuelles du RAG, éviter les pièges classiques et développer des applications adaptées à vos besoins métiers. Testez, expérimentez, et surtout, osez mixer ces architectures. Vous serez armé pour construire des solutions IA plus fiables, pertinentes et adaptées à des cas réels, loin du simple gadget technologique.
FAQ
Qu’est-ce que Retrieval-Augmented Generation (RAG) ?
Pourquoi utiliser des modèles open-source pour RAG ?
Qu’est-ce qu’un RAG multimodal ?
Quels avantages offre un RAG local ?
Comment le RAG agentic améliore-t-il la génération de réponses ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera, consultant expert en data engineering, IA générative et automatisation, accompagne depuis plus de dix ans des entreprises dans la mise en place d’architectures data robustes et évolutives. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur reconnu, il maîtrise la conception de pipelines RAG, de la collecte à la génération intelligente, tout en garantissant conformité et optimisation métier. Sa double compétence technique et pédagogique lui permet de vulgariser et implémenter des solutions IA pragmatiques et performantes adaptées aux besoins réels des organisations.