Comment construire un système RAG simple étape par étape ?

Construire un système RAG simple repose sur 7 étapes clés allant de l’ingestion des données à la génération de réponses. Ce guide détaillé vous dévoile comment assembler ces briques essentielles pour exploiter au mieux vos données avec efficacité et souplesse.

3 principaux points à retenir.

• Comprendre la chaîne complète de construction est vital pour un système RAG efficace.
• L’intégration rigoureuse des sources et l’indexation garantissent la pertinence des réponses.
• Le choix des outils et la personnalisation du prompt engineering optimisent les performances du modèle.

Comment démarrer la collecte et la préparation des données ?

Dans la création d’un système RAG (Retrieval-Augmented Generation), la collecte et la préparation des données constituent une étape fondamentalement cruciale. Pourquoi ? Parce que ces données sont le socle sur lequel repose la qualité de nos réponses générées. Une belle machine avec des rouages bien huilés ne sert à rien si on lui donne des pièces défectueuses. Les sources de données sont variées : documents PDF, bases de données internes, ressources sur le web, ou même des API. Chacune de ces sources nécessite une approche adaptée pour l’extraction et le nettoyage.

Je me souviens d’un projet où j’ai passé des heures à nettoyer des fichiers éparpillés provenant de différentes sources, juste pour découvrir que des mois de travail avaient été biaisés à cause de données mal collectées. C’est dire l’importance d’un bon pipeline d’ingestion. Les formats recommandés pour un traitement optimal comprennent notamment .txt, .csv, ou même des formats JSON pour les données structurées. L’idée ici est de s’assurer que chaque document est cohérent, exploitable, et exempt d’erreurs potentiellement nuisibles pour le système.

Pour ce faire, une méthode courante consiste à utiliser Python. Prenons un exemple simple pour illustrer la façon dont vous pouvez extraire et pré-traiter un document texte :

import os

def load_documents(folder_path):
    docs = []
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith('.txt'):
            with open(os.path.join(folder_path, filename), 'r', encoding='utf-8') as file:
                docs.append(file.read())
    return docs

def clean_text(text: str) -> str:
    return ' '.join(text.split())  # Nettoie les espaces superflus

folder_path = 'data/'
documents = load_documents(folder_path)
cleaned_docs = [clean_text(doc) for doc in documents]
print(cleaned_docs)

Ce code illustre un processus simple de chargement et de nettoyage des documents. Notez comment chaque fonction joue un rôle crucial. La rigueur dans cette première étape impacte directement la qualité des réponses générées par le RAG. Si nous ne partons pas d’une base de données soigneusement préparée, les résultats peuvent tourner au fiasco. Une mauvaise qualité d’entrée ne peut qu’entraîner des hallucinations lors des réponses du système. Chaque détail compte.

Gardez cela à l’esprit : plus votre collecte de données est structurée et exhaustive, meilleure sera la performance de votre système. Si vous souhaitez approfondir davantage ce sujet, n’hésitez pas à consulter cet article inspirant sur le développement d’un RAG, qui pourrait apporter un éclairage supplémentaire.

Comment indexer efficacement les données collectées ?

L’indexation est l’étape cruciale qui transforme les données brutes en un format accessible et interrogeable pour nos systèmes RAG. Si l’on doute de la pertinence d’une information, l’indexation agit comme une super-glue permettant de solidifier les informations avant qu’un modèle de langage ne tente de les utiliser. Pas question de jeter de l’ombre sur notre cher LLM ! C’est ici qu’il nous faut parler des types d’index que l’on peut mettre en place : les index vectoriels et les index full-text. Mais parlons de l’index vectoriel, car c’est vraiment celui qui fait vibrer le cœur de la recherche sémantique.

Les index vectoriels, comme ceux offerts par des outils tels que Pinecone ou FAISS, permettent de représenter des documents sous forme de vecteurs dans un espace multidimensionnel. Cela rend la recherche de similarité non seulement rapide, mais aussi plus pertinente. Qui aurait cru que des dizaines de milliers de documents pourraient être parcourus en un clin d’œil ? Cela nous permet de récupérer les informations pertinentes presque instantanément, augmentant ainsi la réactivité de notre système et, par conséquent, la satisfaction de l’utilisateur.

Voici un exemple de code Python qui utilise la bibliothèque FAISS pour créer un index à partir de documents prétraités et qui calcule la similarité :

import faiss
import numpy as np

# Ajoutez vos embeddings ici
embeddings = np.random.rand(1000, 128).astype('float32')  # 1000 documents de 128 dimensions

# Création d'un index
dim = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dim)  # Flat L2 index
index.add(embeddings)  # Ajoute les embeddings

# Exemple de requête
query_vector = np.random.rand(1, 128).astype('float32')  # Représentation d'une requête
distances, indices = index.search(query_vector, k=5)  # Recherche des 5 plus proches
print(indices)  # Affiche les indices des 5 documents les plus similaires

Cette étape d’indexation est essentielle non seulement pour accélérer les recherches, mais aussi pour améliorer la pertinence des réponses. Plus vous aurez un index bien établi, plus vos résultats d’interrogation seront proches de ce que l’utilisateur recherche. Pensez-y comme à une bibliothèque bien rangée : il est bien plus facile de trouver un livre quand il est placé à sa bonne place ! Alors, ne négligez pas l’indexation, car elle joue un rôle clé dans le succès de votre système RAG. Pour plus d’idées de projets, consultez cet article.

Comment intégrer un modèle de langage à votre système RAG ?

Le modèle de langage joue un rôle crucial dans un système de génération augmentée par récupération (RAG). Son objectif principal ? Produire des réponses pertinentes et contextuelles aux requêtes de l’utilisateur, basées sur des informations définies et récupérées. Mais quel modèle choisir pour votre système ? La question est plus complexe qu’il n’y paraît.

La sélection d’un modèle de langage adapté doit prendre en compte plusieurs critères. D’abord, la taille et la puissance du modèle. Par exemple, des modèles comme GPT sont puissants et polyvalents, mais peuvent être coûteux en ressources et en temps de calcul. Les modèles open source offrent une alternative intéressante, permettant des ajustements sur mesure sans se ruiner. De plus, examinez si le modèle supporte des fonctionnalités nécessaires à vos besoins spécifiques, comme la gestion de contextes longs. Cela pourrait être décisif pour la qualité des réponses générées.

Une fois le modèle choisi, vous devrez l’interroger au sein de votre système RAG. Voici un exemple minimaliste de comment procéder. Supposons que l’utilisateur pose la question suivante :

Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé ?

Avant de soumettre cette requête au modèle, il est primordial de lui fournir un contexte clair, récupéré via le processus de récupération. Cela pourrait ressembler à :

Contexte : 
Selon les documents récupérés, l'apprentissage supervisé utilise des données labellisées alors que l'apprentissage non supervisé excelle avec des données non labellisées.

Question :
Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé ?

Ce type de « prompt engineering » améliore considérablement la qualité de la réponse, car il donne des indications précises au modèle. N’oubliez pas que le chemin ne s’arrête jamais là. La boucle d’amélioration continue est essentielle. Analysez les retours des utilisateurs et ajustez vos prompts, les données contextuelles que vous fournissez et même le modèle en lui-même en fonction des réponses obtenues. Chaque interaction est une chance d’optimiser le système.

Pour approfondir, vous pourriez consulter cet article : Développer en Python un RAG From Scratch.

Comment orchestrer le flux entre récupération et génération ?

L’orchestration est l’art de garantir que tout fonctionne comme sur des roulettes entre deux mondes : la récupération des données et la génération des réponses. Imaginez un ballet entre un moteur de recherche et un modèle de langage, où chaque mouvement doit être minuté avec précision. Pour que ce ballet soit harmonieux, on peut utiliser une architecture basée sur des microservices ou des appels API. Cette structure flexible permet à chaque partie du système de jouer son rôle sans interférences.

Un pipeline réactif est primordial. Que se passe-t-il si le modèle de langage prend du temps à répondre ? Que faire si la récupération échoue ? C’est ici qu’un système de gestion des erreurs entre en jeu. Un bon système devrait pouvoir journaliser les erreurs, relancer des tentatives et éventuellement alerter un développeur si les choses tournent mal. Une latence trop élevée peut frustrer l’utilisateur, car aujourd’hui, la vitesse est reine. Comme on dit, « le temps, c’est de l’argent ».

Pour renforcer cette orchestration, imaginons une architecture de type RESTful utilisant des microservices. Le service de récupération (Retriever) interroge la base de données, tandis que le service de génération (Generator) prépare la réponse finale. Voici un exemple de pseudocode illustrant ce flux continu :

service Retriever {
    requête: "Quel est le dernier prix du Bitcoin ?"
    récupére_données()
    renvoie_données()
}

service Generator {
    reçoit_données()
    génère_réponse()
    renvoie_réponse()
}

// Flux principal
demande = "Quel est l'état du marché crypto ?"
données = Retriever.récupère_données(demande)
réponse = Generator.génère_réponse(données)

Ce genre de flux assure que chaque composant interagit facilement avec les autres, créant une fluidité qui optimise l’expérience utilisateur. Pour ceux d’entre vous qui souhaitent plonger plus profondément dans le concept, ces technologies de microservices peuvent sembler des solutions modernes, mais leurs principes fondamentaux existent depuis longtemps. L’histoire nous a beaucoup appris, et l’intégration de ces systèmes constitue la prochaine étape dans l’évolution des technologies RAG.

Comment optimiser et personnaliser votre système RAG ?

Personnaliser un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) est essentiel pour optimiser la pertinence des réponses générées dans un contexte commercial spécifique. La clé réside dans le prompt engineering, une pratique qui demande finesse et ajustement régulier pour affiner la qualité des réponses. Pour naviguer ces eaux tumultueuses, plusieurs techniques sont à votre disposition.

Le point de départ est la formulation de questions adaptées, qui guideront le modèle vers les informations pertinentes. Un bon prompt doit non seulement poser une question claire mais aussi fournir un cadre contextuel. Par exemple :

prompt = f"""
Contexte : {context}
Question : {question}
Réponse : 
"""

Des variables dynamiques dans votre prompt peuvent également enrichir la contextualisation, permettant une adaptabilité face aux exigences spécifiques des utilisateurs. Par ailleurs, il est crucial de filtrer les données utilisées pour enrichir le modèle. Cela implique d’éliminer les informations non pertinentes qui pourraient entraîner des hallucinations, où le modèle génère des réponses inexactes ou erronées.

Une autre dimension de la personnalisation est l’intégration de règles métier. Cela peut inclure des éléments comme des valeurs numériques à respecter ou des formats spécifiques de réponses. En appliquant ces règles dans la logique de votre pipeline RAG, vous offrez une réponse davantage axée sur les objectifs de votre entreprise.

Mais ne vous arrêtez pas là : le monitoring et l’analyse des résultats sont primordiaux. Évaluez régulièrement la satisfaction utilisateur et la pertinence des réponses générées. Qu’il s’agisse de taux de clics, de feedback direct ou d’autres indicateurs clés, ces données vous fourniront des indices précieux pour des optimisations itératives.

Un exemple concret de prompt personnalisé pourrait être :

prompt = f"""
Contexte : {context}
Utiliser le format suivant pour la réponse :
[Résumé]: {question}
[Action requise]: Fournir les étapes à suivre.
Réponse : 
"""

Un tel exemple incite le modèle à produire une réponse qui non seulement informe mais guide également l’utilisateur vers une action concrète.

En fin de compte, ces ajustements ne se limitent pas à une simple amélioration technique, mais ils créent une expérience utilisateur enrichie qui booste la pertinence business et la satisfaction des utilisateurs. Un choix judicieux de configuration peut transformer la dynamique de votre RAG en un outil puissant de réponse et d’action.

Pour plus de détails sur la mise en place d’un système RAG, n’hésitez pas à visiter ce blog.

Prêt à construire un système RAG simple et performant ?

Maîtriser les 7 étapes clés de la construction d’un système RAG vous permet de transformer vos données en un atout opérationnel puissant. De la collecte à la génération, chaque phase impacte directement la qualité des réponses et l’expérience utilisateur. Avec les bons outils et une approche rigoureuse, vous disposez d’une solution agile, évolutive et adaptée à vos besoins métier spécifiques.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera, analyste et consultant expert en data engineering et IA générative, accompagne depuis plus d’une décennie entreprises et agences dans la mise en place de systèmes performants d’automatisation et d’analyse avancée. Formateur reconnu en RAG, LangChain et automatisation no-code, il partage son expérience technique et pragmatique pour rendre la data accessible, exploitable, et créatrice de valeur.