Les projets RAG (Retrieval-Augmented Generation) offrent une réponse concrète aux limites des LLM, comme les hallucinations ou l’obsolescence des données. Découvrez 5 projets accessibles pour maîtriser cette tech, comprendre ses enjeux et créer vos propres systèmes efficaces et innovants.
3 principaux points à retenir.
- La diversité des projets RAG : du local à la multimodalité, en passant par les graphes et agents multi-étapes.
- Un apprentissage pratique : chaque projet vous guide sur des outils open source et des pipelines adaptés aux besoins réels.
- Une montée en puissance : commencez simple, puis intégrez raisonements complexes et traitements avancés pour aller plus loin.
Qu’est-ce qu’un projet RAG et pourquoi l’essayer ?
Qu’est-ce qu’un projet RAG et pourquoi l’essayer ? Voici une question qui mérite une attention particulière. RAG, pour Retrieval-Augmented Generation, n’est pas qu’un acronyme à la mode, c’est une solution prometteuse aux défis rencontrés par les grands modèles de langage (LLM). En gros, ça se résume à cette magie : combiner une recherche documentaire efficace avec une génération de texte fluide et pertinente.
Mais commençons par le début. Quels sont les principaux problèmes des LLM ? Deux gros soucis se distinguent : l’hallucination et le manque de mises à jour. L’hallucination, c’est quand le modèle invente des informations. Imaginez recevoir une réponse sur l’histoire de France qui vous raconte que Napoléon était en réalité un lapin avant de devenir empereur. Ridicule, non ? Et c’est pourtant le genre de situation qui peut se produire ! En revanche, le manque de mises à jour fait référence à l’obsolescence des données. Les LLM sont souvent entraînés sur des jeux de données révolus et, dans un monde en constante évolution, cela peut poser de véritables problèmes de précision.
Voilà où le RAG entre en scène ; il amalgamme le meilleur des deux mondes. D’une part, il va chercher des informations à jour à partir de sources externes, en fouillant dans des bases de données ou des documents en ligne. D’autre part, il utilise cette recherche pour façonner le contenu généré, apportant ainsi un contexte pertinent et actualisé. C’est un peu comme si vous aviez un assistant personnel qui ne se contente pas de vous réciter des faits de mémoire, mais qui vérifie les dernières actualités avant de répondre.
Alors, pourquoi devrait-on s’intéresser à des projets RAG, surtout si vous débutez ? C’est simple : en s’engageant dans ces projets pratiques, vous ouvrez la porte à une compréhension approfondie de la puissance et de la polyvalence des approches RAG. Vous apprenez non seulement à générer du texte intelligent, mais aussi à intégrer des données réelles, ce qui est crucial dans un monde où l’information évolue à la vitesse de l’éclair. Pour en savoir plus sur le RAG, je vous conseille de jeter un œil à cet article : ici.
Comment construire son premier système RAG avec un modèle open source ?
Pour construire votre premier système RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec un modèle open source comme Llama2, il n’y a rien de révolutionnaire. Il s’agit surtout de se familiariser avec des outils bien rodés. Ici, je vais vous guider pas à pas pour que vous puissiez créer un projet simple mais opérationnel, et cela, sans débourser un centime pour une API.
Commencez par les données. Supposons que vous avez des documents PDF d’une certaine importance. Pour extraire et découper le contenu de ces PDF, vous pouvez utiliser PyPDF. Voici un petit exemple pour vous mettre sur la voie :
import PyPDF2
with open('votre_document.pdf', 'rb') as fichier:
lecteur = PyPDF2.PdfReader(fichier)
contenu = ""
for page in lecteur.pages:
contenu += page.extract_text()
Une fois le texte extrait, le processus suit : vous devrez créer des empreintes vectorielles à partir de ce contenu. Ici, LangChain entre en scène. Pour cela, commencez par segmenter votre texte et créez vos embeddings :
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vecteurs = [embeddings.embed_text(segment) for segment in contenu.split('\n\n')]
Maintenant, parlons du stockage ! Pour garder ces vecteurs sous la main, vous pouvez opter pour DocArray qui facilitera grandement la gestion de ces données vectorielles.
from docarray import Document, DocumentArray
documents = DocumentArray([Document(embedding=v) for v in vecteurs])
Enfin, c’est le grand moment : l’assemblage de votre chaîne de récupération pour répondre à des questions précises. Un exemple simple pourrait ressembler à ceci :
def repondre_a_question(question):
resultats = documents.search(question)
return resultats
N’oubliez pas de tester les réponses. Cela semble basique, mais un bon système doit être affiné sans cesse. Une réponse inappropriée peut détruire la crédibilité de votre projet.
Voilà, vous avez maintenant une petite chaîne RAG fonctionnelle. Si vous voulez plonger plus en profondeur ou explorer d’autres concepts, je vous recommande ce site ici.
En quoi consiste un RAG multimodal et comment l’implémenter ?
Un système RAG multimodal, c’est comme un chef d’orchestre qui harmonise différentes sources d’information : texte, images, et tableaux. Imaginez-vous devant un buffet de données où chaque plat doit être apprécié à sa juste valeur. C’est exactement ce que fait un RAG multimodal. Au lieu de se limiter à un seul format, il les combine pour tirer le meilleur de chacun d’eux. Cela le rend particulièrement puissant dans des situations où les réponses exigent une compréhension contextuelle riche.
Alors, comment implémenter un tel système ? D’abord, il vous faut les bons outils. La bibliothèque Unstructured est un excellent point de départ. Elle permet de collecter des données mixtes provenant de fichiers PDF, que ce soit du texte, des images, ou même des tableaux. Si vous avez déjà tenté de tirer des informations d’un document PDF complexe, vous savez à quel point cela peut être une galère. Unstructured simplifie ce processus en automatisant la récolte de ces données.
Une fois que vos données sont rassemblées, l’étape suivante consiste à les combiner dans un prompt unifié. Imaginez que vous ayez une image d’un graphique, un tableau de données et quelques paragraphes de contexte. Avec un prompt unifié, vous êtes capable d’interroger le système en lui demandant d’analyser le tout comme si c’était une seule entité. C’est ici qu’interviennent les LLM multimodaux, comme GPT-4 Vision, qui peuvent digérer ces informations variées pour générer des réponses plus riches et contextualisées.
Pour illustrer ce flux, imaginez un diagramme : à gauche, vous avez vos sources de données (texte, images, tableaux), qui s’intègrent dans un point central où le système RAG les analyse ensemble. À droite, vous obtenez une réponse contextualisée qui prend en compte toutes ces facettes.
Les gains par rapport à un RAG textuel classique sont énormes. Ne vous limitez plus à du texte brut, mais captez la dynamique d’un univers d’informations multimodal. Cela améliore la précision et la pertinence des réponses. Ainsi, les projets peuvent bénéficier d’une approche plus intégrée, enrichie par une myriade de perspectives qu’un simple texte ne pourrait jamais offrir.
Quelles solutions pour un RAG totalement local et sécurisé ?
Dans un monde où la sécurité des données prend une place prépondérante, concevoir un système RAG (Récupération-Augmentation-Génération) totalement local et sécurisé est une nécessité. Pourquoi? Parce que maintenir vos données à l’intérieur de vos murs signifie garder le contrôle sur vos informations sensibles, tout en minimisant les risques d’exposition. Au lieu de dépendre du cloud, intégrez des solutions robustes qui garantissent confidentialité et réactivité.
Une option formidable pour un stockage local efficace est ObjectBox, une base de données vectorielle légère. Conçue pour le mobile et les applications IoT, elle offre des performances optimales sans les tracas de la synchronisation cloud. Imaginez un endroit où vos embeddings, ces vecteurs qui permettent de comprendre et de traiter les informations, sont stockés de manière rapide et sécurisée, sans jamais quitter votre réseau local.
Pour faire le lien entre vos données stockées dans ObjectBox et votre système de récupération, LangChain est la pièce manquante. Ce framework permet de construire des chaînes de récupération et génération avec une flexibilité remarquable. En intégrant LangChain avec ObjectBox, vous pouvez orchestrer des demandes qui récupèrent des données rapidement tout en étant assurés qu’elles ne quittent jamais votre infrastructure.
- Données sensibles : Si vous traitez des informations critiques – médicales, financières – un système local est incontournable.
- Optimisation des coûts : Éviter les frais de stockage cloud contribue à réduire les coûts globaux, surtout pour les petites entreprises.
- Indépendance technique : L’absence de dépendance à des services tiers vous permet de conserver votre flexibilité et votre autonomie.
Pour illustrer cela, voici un exemple simple de code établissant la liaison entre ObjectBox et LangChain :
import objectbox
from langchain import RetrievalQA
# Configuration de la base de données ObjectBox
store = objectbox.init()
box = store.box_for(SomeEntity)
# Exemple de requête avec LangChain
retrieval_qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff")
# Linguistique de récupération de données
def retrieve_data(query):
results = box.query(SomeEntity).filter(SomeEntity.field.contains(query)).build().find()
return results
Avec cette architecture, vous créez un environnement qui respecte vos impératifs de sécurité tout en maximisant l’efficacité de vos processus décisionnels. Pour aller plus loin et découvrir d’autres applications de RAG, n’hésitez pas à consulter ce tutoriel sur DataCamp.
Comment rendre un RAG intelligent avec des agents multi-étapes ?
Rendre un système RAG (Recherche-Augmentation-Génération) “agentic”, c’est un peu comme passer de la cuisine de grand-mère à un chef étoilé. C’est savoir non seulement préparer un plat, mais le transformer en une expérience culinaire mémorable ! Dans ce cadre, nous parlons de quatre phases clés pour doter un système RAG d’intelligence multi-étapes.
- Router la requête vers la bonne source : Un bon chef doit savoir où se trouve l’ingrédient parfait. Ici, cela implique d’acheminer la requête vers la source d’information la plus pertinente. Par exemple, au lieu de se contenter d’une recherche dans une base de données, un système peut identifier et interroger plusieurs sources pour établir quelle est la plus appropriée selon le contexte. Imaginez une requête sur l’impact du changement climatique sur la biodiversité ; le système interrogera des rapports scientifiques, des articles d’experts, etc.
- Intégrer des fonctions externes : Un vrai chef a ses techniques secrètes. Dans cette phase, on va puiser dans des fonctions externes, comme effectuer des calculs ou accéder à des API. Cela permet d’enrichir la réponse en, par exemple, faisant des calculs de pourcentage sur les données extraites. Ce filtre permet non seulement de répondre à une question, mais également de l’enrichir. Pourquoi ne pas poser une question sur les tendances économiques et faire des projections au passage ?
- Décomposer le raisonnement en étapes : Un plat complexe nécessite une préparation minutieuse. La décomposition du raisonnement peut impliquer de fragmenter une requête en plusieurs étapes logiques. Par exemple, si l’utilisateur demande des recommandations de livres sur l’IA, le système peut d’abord rechercher des articles académiques, puis analyser les critiques avant de générer des suggestions personnalisées.
- Traiter plusieurs documents simultanément : C’est un peu comme un chef qui prépare plusieurs plats à la fois. Grâce à Llama-Index, il est possible de traiter plusieurs documents en parallèle, offrant des réponses qui prennent en compte la diversité des informations. Par exemple, un utilisateur qui s’intéresse à « l’IA et l’éthique » pourrait recevoir des réponses qui croisent la législation, les opinions d’éthiciens, et les études de cas récentes.
Pour mettre tout ça en pratique, imaginez un mini-workflow : l’utilisateur pose une question complexe sur les effets du télétravail sur la productivité. D’abord, la requête est routée vers des études sociologiques. Ensuite, des calculs de productivité sont intégrés, venant d’une API externe. Puis la recherche se décompose en sous-questions : “Quels sont les avantages ?” et “Quels sont les inconvénients ?”. Enfin, le système scrute plusieurs documents pour offrir une réponse nuancée et riche.
Les bénéfices concrets ? En rendant l’IA capable de penser, d’analyser et de répondre finement, on la transforme en un outil puissant pour la prise de décision, l’apprentissage et même la créativité. La capacité à gérer des requêtes complexes ouvre la voie à une interaction bien plus humaine et intuitive. Qui aurait cru qu’un système bien conçu puisse fasciner autant qu’un bon repas partagé ? Pour en savoir plus, consultez également cette ressource utile ici.
Prêt à expérimenter les projets RAG et dépasser le simple retrieval ?
Les projets RAG, bien loin d’être réservés aux experts, offrent une porte d’entrée concrète et puissante pour comprendre et exploiter les limites des grands modèles de langage. En expérimentant de la simple extraction locale jusqu’aux agents d’analyse multi-étapes, vous découvrez comment allier robustesse, adaptabilité et créativité. Cette approche pratique vous permet d’intégrer intelligemment l’IA à vos besoins métiers sans perdre en contrôle, confidentialité ni pertinence. Inscrivez-vous dans cette dynamique dès aujourd’hui et tirez parti d’un des moteurs majeurs de l’IA moderne.
FAQ
Qu’est-ce que la Retrieval-Augmented Generation (RAG) ?
Pourquoi démarrer par un projet open source pour le RAG ?
Quels formats multimodaux peut-on intégrer dans un RAG ?
Comment garantir la confidentialité avec un système RAG ?
Qu’est-ce qu’un RAG agentic et pourquoi est-ce important ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera est Analytics Engineer et formateur indépendant à Brive‑la‑Gaillarde, spécialiste de l’intégration des technologies data, automatisation no-code et IA générative dans les workflows métiers. Avec plus de dix ans d’expérience en web analytics et data engineering, il accompagne les professionnels à maîtriser des solutions novatrices, notamment RAG, LangChain et agents IA. Formateur reconnu, il vulgarise les concepts complexes en outils pratiques pour des résultats concrets, alliant maîtrise technique et compréhension métier.
