Créer une Interface de Chat Simples avec LlamaIndex : Le Pouvoir du REPL Expliqué

LlamaIndex a introduit le concept de RAG agentic (Retrieval-Augmented Generation), soulignant dès le départ l'importance des interfaces conversationnelles pour l'interaction avec des données. Parmi ses offres, l'une des plus simples et puissantes est le moteur de chat REPL (Read-Eval-Print Loop), qui permet aux développeurs de créer des interfaces de conversation interactives avec très peu de code. Qu'est-ce que REPL ? REPL signifie Read-Eval-Print Loop, un concept emprunté aux environnements de langages de programmation. Il fonctionne en trois étapes : lecture de l'entrée utilisateur, évaluation de cette entrée par le système, puis affichage de la sortie. Cette simplicité le rend particulièrement utile pour le développement et les tests rapides. Sélection du Modèle La sélection du modèle est une étape cruciale. Pour cet exemple, nous utiliserons l'API OpenAI avec le modèle GPT-3.5-turbo. Commencez par vous assurer que vous avez les bibliothèques nécessaires installées : bash !pip uninstall -y llama-index !pip install llama-index --upgrade Ensuite, configurez votre clé API OpenAI : python import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<Votre clé API OpenAI>" Configuration du Modèle Language (LLM) Lors de l'utilisation de versions plus récentes de LlamaIndex, les imports ont légèrement changé. Voici la configuration actuelle : ```python from llama_index.llms.openai import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0.0, model="gpt-3.5-turbo") ``` Si cette version ne fonctionne pas, essayez cette alternative : ```python from llama_index.llms.openai import OpenAI ``` Création du Moteur de Chat Importez et configurez le moteur de chat SimpleChatEngine : ```python from llama_index.core.chat_engine import SimpleChatEngine Si cette ligne ne fonctionne pas, utilisez : from llama_index.chat_engine.simple import SimpleChatEngine chat_engine = SimpleChatEngine.from_defaults(llm=llm) ``` Exemple d'Utilisation Voici un exemple simple pour interagir avec votre moteur de chat : python response = chat_engine.chat("Bonjour, comment ça va ?") print(response) Résultat La sortie sera : Bonjour ! Je suis simplement un programme informatique, donc je n'ai pas de sentiments, mais je suis là pour vous aider. Comment puis-je vous être utile aujourd'hui ? Conclusion La meilleure façon de se familiariser avec un cadre ou une technologie comme LlamaIndex est de construire rapidement un projet, de le faire fonctionner et de l'améliorer progressivement. Ce tutoriel, que vous pouvez exécuter dans un notebook, constitue un excellent point de départ pour explorer LlamaIndex. Pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances, LlamaIndex offre également des possibilités plus avancées, comme la création d'applications agentic et l'intégration de modèles linguistiques plus performants. Ces technologies, combinées à des outils de productivité basés sur les données, façonnent véritablement l'avenir de l'intelligence artificielle et de la linguistique. Note de l'Auteur En tant que Chief Evangelist chez Kore.ai, j'explore avec passion la convergence de l'IA et du langage. Que ce soit les modèles linguistiques, les agents IA, les applications agentic, les cadres de développement ou les outils de productivité centrés sur les données, je partage des analyses et des idées sur la manière dont ces technologies dessinent le futur.