Créez Votre Propre Assistant IA avec RAG : Guide Pratique pour les Ingénieurs GenAI

Comment créer votre propre assistant IA avec RAG : Un guide pratique pour les ingénieurs en génération assistée par l'IA (GenAI) « Comment puis-je faire en sorte que ChatGPT réponde à mes questions à partir de mes propres documents ? » Si cette question vous a déjà traversé l'esprit, vous êtes au bon endroit. Bienvenue dans le monde de la génération assistée par la recherche (RAG), une puissante méthodologie qui permet d'améliorer les capacités des modèles de langage large (LLM) comme GPT-4 en utilisant vos données. Qu'est-ce que RAG (Retrieval-Augmented Generation) ? Les LLMs comme GPT-4 sont intelligents mais ne connaissent pas spécifiquement vos documents, PDFs, sites web ou connaissances professionnelles. La technique RAG résout ce problème en réalisant les étapes suivantes : 1. Récupération : Identifier et extraire des portions pertinentes de vos données. 2. Augmentation : Incorporer ces informations dans la requête envoyée au modèle de langage. 3. Génération : Produire des réponses contextualisées en utilisant le contenu récupéré. En quelque sorte, RAG donne une mémoire à un génie autrement oubliant. 1. Ingestion des Données — Charger Vos Documents Comment intégrez-vous un document de 200 pages ou un site web entier dans une application LLM ? Vous utilisez des chargeurs de documents, des outils intelligents qui transforment les données brut en texte traitable. Chargeurs en Action Fichiers texte : python from langchain.document_loaders import TextLoader text_loader = TextLoader("data/notes.txt") docs_text = text_loader.load() Fichiers PDF : python from langchain.document_loaders import PyPDFLoader pdf_loader = PyPDFLoader("data/report.pdf") docs_pdf = pdf_loader.load() Sites web : python from langchain.document_loaders import WebBaseLoader web_loader = WebBaseLoader("https://example.com/blog") docs_web = web_loader.load() Wikipedia : python from langchain.document_loaders import WikipediaLoader wiki_loader = WikipediaLoader(query="Generative AI", load_max_docs=3) docs_wiki = wiki_loader.load() ArXiv : python from langchain.document_loaders import ArxivLoader arxiv_loader = ArxivLoader(query="1706.03762", load_max_docs=2) docs_arxiv = arxiv_loader.load() Choisissez le chargeur en fonction de la source de vos données. 2. Fragmentation (Chunking) — Diviser le Texte en Petits Bouts Digestibles Pourquoi ne pouvez-vous pas simplement alimenter un PDF entier dans un LLM ? Parce que les LLMs ont des limites de jetons (tokens). La fragmentation aide à diviser le texte en petits morceaux gérables et superposables pour conserver le contexte. Fragmentation Intelligent avec LangChain python from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100) chunks = splitter.split_documents(docs_pdf) # Ou tout autre document chargé Meilleure pratique : Utilisez des morceaux avec chevauchement pour maintenir le contexte entre les sections. 3. Embeddings — Convertir le Texte en Nombres Comment une IA comprend-elle le sens de votre texte ? Grâce aux embeddings, des représentations numériques de votre texte dans l'espace vectoriel. Convertir des Bouts en Embeddings python from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings embedding_model = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large") embeddings = embedding_model.embed_documents([chunk.page_content for chunk in chunks]) Pour réduire la dimensionnalité, ajustez le paramètre dimensions dans OpenAIEmbeddings : python embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large", dimensions=1024) text_query = "Ceci est un exemple de phrase." result = embeddings.embed_query(text_query) Une alternative est l'utilisation de HuggingFaceEmbeddings : python from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2") text = "Ceci est un document de test." query_result = embeddings.embed_query(text) 4. Bases de Données Vectorielles — Stocker et Chercher les Embeddings Où votre application se souvient-elle des choses ? Dans une base de données vectorielle comme FAISS, Chroma, Weaviate ou Pinecone. Ces bases de données permettent de chercher des textes en fonction de leur similitude sémantique. Stockage et Recherche avec FAISS ```python from langchain.vectorstores import FAISS vectorstore = FAISS.from_documents(chunks, embedding_model) Sauvegarde sur disque vectorstore.save_local("vector_index") ``` Cela donne à votre application RAG une mémoire — vous pouvez désormais récupérer des contenus pertinents basés sur une requête ! 5. Récupération — Récupérer le Contexte Pertinent pour le LLM Comment le LLM sait-il quelles parties de vos documents sont pertinentes ? En utilisant des retrievers, nous interrogeons la base de données vectorielle pour trouver les morceaux les plus similaires à la question de l'utilisateur. Création d'un Retriever python retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) Cette méthode vous permet de fetcher rapidement et efficacement les informations nécessaires pour que le modèle de langage puisse produire des réponses précises et contextualisées. En suivant ces étapes, vous pouvez créer un assistant IA sur mesure qui répond à vos besoins spécifiques en utilisant vos propres données. RAG offre une solution robuste pour augmenter l'intelligence artificielle avec des sources d'information personnalisées, rendant ainsi possible des applications plus riches et plus pertinentes.