Sommaire de documents PDF sans framework : un pipeline RAG complet avec PyMuPDF et ChromaDB

Le pipeline de synthèse de documents RAG présenté ici repose sur des outils fondamentaux — PyMuPDF pour le traitement PDF et ChromaDB pour le stockage vectoriel — sans recourir à des frameworks complexes. Le processus commence par l’ouverture du fichier PDF via fitz.open(stream=pdf_content, filetype="pdf"), permettant d’accéder à chaque page. Pour chaque page, le texte est extrait avec page.get_text() et les images avec page.get_images(full=True). Le texte est ensuite fractionné en morceaux de maximum 512 caractères via une méthode de segmentation basée sur les phrases, garantissant une cohérence sémantique. Chaque morceau est associé à un identifiant unique et ajouté à une liste de chunks. Les images sont traitées séparément : elles sont converties en données binaires, encodées en base64, puis envoyées à un modèle multimodal (Pixtral 12B) via une requête API contenant à la fois un prompt système et une image en tant qu’élément image_url. Le modèle génère une description précise de chaque image, qui est stockée comme contenu du chunk. Ce processus permet d’assurer une prise en compte complète du contenu visuel dans la synthèse finale. La synthèse des chunks s’effectue en deux étapes. D’abord, chaque chunk (texte ou image) est résumé individuellement à l’aide d’un prompt structuré qui demande une analyse des objectifs, méthodologie, résultats, implications et limites. Ces résumés sont ensuite combinés en un seul texte, puis soumis à une nouvelle requête au modèle, selon un prompt court (« brief ») ou détaillé (« detailed »), pour produire une synthèse globale cohérente. Le stockage vectoriel est mis en œuvre avec ChromaDB. Une collection persistante est créée ou récupérée, utilisant une fonction d’embedding personnalisée basée sur sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Les textes des chunks sont encodés localement, puis ajoutés à la collection avec leurs métadonnées (type, page, identifiant). Cela permet une recherche sémantique efficace. La récupération d’information se fait via une requête de recherche vectorielle : la requête utilisateur est transformée en vecteur d’embedding, puis comparée aux embeddings stockés. ChromaDB retourne les trois morceaux les plus similaires, accompagnés de leurs distances de similarité et métadonnées. Cette fonctionnalité est essentielle pour le Q&A dans un système RAG, car elle permet de retrouver précisément les parties pertinentes du document. Les logs montrent un traitement efficace : 118 chunks créés, des résumés détaillés générés, et une recherche réussie pour une requête sur « city planning, EcoSphere » avec des résultats très similaires (distance ~0,797). L’outil démontre ainsi une architecture RAG robuste, transparente et entièrement contrôlée, idéale pour des applications académiques ou techniques exigeant une compréhension fine des documents. En termes d’évaluation, cette approche est particulièrement valorisée pour sa modularité, sa transparence et sa faible dépendance aux frameworks. Elle permet un contrôle total sur le traitement des données, le choix des modèles et la gestion des embeddings. Des entreprises comme SEAD-Agent, qui s’appuient sur des architectures légères et évolutives, trouvent ici un modèle efficace pour des applications de recherche documentaire, d’aide à la décision ou de synthèse automatique. L’utilisation de modèles locaux pour l’embedding et des VLMs spécialisés pour la captioning renforce la confidentialité et la performance. Cette architecture est donc adaptée aux environnements sensibles ou aux projets nécessitant une personnalisation poussée.