Quels sont les projets RAG faciles pour débutants en IA ?

Les projets RAG (Retrieval-Augmented Generation) offrent une solution efficace aux limites des grands modèles de langage, comme les hallucinations et l’absence de données à jour. Voici cinq projets pratiques et ludiques pour débutants afin de maîtriser différentes facettes du RAG dès le départ.

3 principaux points à retenir.

• Explorez diverses architectures RAG au-delà de la simple recherche vectorielle pour éviter les limites classiques.
• Maîtrisez un chantier concret : construire un système RAG local, multimodal, ou basé sur un graphe pour comprendre leurs avantages pratiques.
• Apprenez à rendre votre RAG agentic, capable de raisonnement multi-étapes et d’intégration d’outils externes pour aller au-delà d’une simple recherche.

Comment construire un RAG simple avec un modèle open-source

Construire un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) simple avec un modèle open-source comme Llama2 est un excellent moyen pour un débutant de plonger dans le monde de l’IA, sans avoir à débourser un centime pour des API. Alors, comment se lancer ? Accrochez-vous, je vais vous guider étape par étape.

Tout d’abord, il vous faut un environnement d’exécution. Ollama est parfait pour cela. Installez-le, et vous pourrez exécuter Llama2 localement sur votre machine. C’est comme si vous aviez un super assistant personnel à portée de main ! Une fois que vous avez placé le modèle en route, il est temps de gérer vos documents. Souvent, ces documents sont au format PDF, et pour les manipuler, PyPDF via LangChain est votre meilleur ami. Cela facilitera l’extraction et le découpage des informations que vous souhaitez traiter.

Étape suivante : créer des embeddings. Qu’est-ce que c’est ? C’est une façon de transformer vos données en une représentation numérique compréhensible. Pour cela, DocArray fait le job comme un pro ! Vous allez stocker vos embeddings dans un vecteur en mémoire, prêt à répondre aux questions.

Ensuite, place à la création d’une chaîne de récupération. Grâce à LangChain, vous pourrez poser des questions spécifiques et récupérer les informations pertinentes tirées de votre PDF. Voici un exemple de code en Python pour illustrer ce pipeline :

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.embeddings import DocArrayEmbedder
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import DocArray

# Charger le document PDF
loader = PyPDFLoader('votre_document.pdf')
documents = loader.load()

# Créer les embeddings
embedder = DocArrayEmbedder()
embeddings = embedder.embed(documents)

# Stocker dans DocArray
vector_store = DocArray(embeddings)

# Configurer la chaîne de récupération
qa_chain = RetrievalQA(vector_store=vector_store)

# Posez une question
response = qa_chain.ask("Quelle est la première idée développée dans le document ?")
print(response)

À présent, voilà un tableau récapitulatif des avantages et des inconvénients de ce système simple :

Voilà, vous avez toutes les clés en main pour explorer le monde fascinant des systèmes RAG avec Llama2. Et si vous voulez aller plus loin dans cette aventure, n’hésitez pas à jeter un œil aux meilleurs frameworks open-source RAG disponibles.

Qu’est-ce que le RAG multimodal et comment l’implémenter

Le RAG multimodal, c’est un peu comme un chef d’orchestre maîtrisant différents instruments. Au lieu de se limiter à des textes, il combine le traitement d’images, de tableaux, et même de contenu dans des PDF, pour offrir une réponse riche et contextuelle. Imaginez que vous devez analyser un rapport d’études comprenant à la fois du texte explicatif et des graphiques. Comment s’y prendre pour en tirer les meilleures informations ? C’est là que la magie du RAG multimodal entre en jeu.

Pour commencer, on utilise des bibliothèques comme Unstructured qui facilite le traitement mixte des données. Avec un LLM multimodal, tel que GPT-4 avec vision, vous pouvez non seulement lire du texte, mais aussi interpréter des images et tirer des conclusions pertinentes. Par exemple, si vous extrayez un graphique d’un PDF, vous pouvez poser une question comme : « Que représente ce graphique, et quelles sont les tendances nos données montrent-elles ? »

Voici comment procéder en quelques étapes :

• Extraction: Utilisez Unstructured pour extraire le texte, les images et les tableaux d’un document PDF.
• Création d’embeddings: À partir des contenus extraits, générez des embeddings multimodaux pour permettre une compréhension plus profonde.
• Fusion des informations: Combinez ces informations dans une requête cohérente qui sera soumise à votre LLM multimodal.

Dans cet exemple d’analyse graphique, votre requête pourrait ressembler à ceci :

    question = "Analyse ce graphique extrait d'un rapport. Quels sont les principaux enseignements ?"

Enfin, voici un tableau résumant les outils et étapes pour le RAG multimodal :

Pour vous plonger encore plus dans l’univers du RAG multimodal, je vous recommande de consulter ce guide complet qui offre des perspectives fascinantes sur ces systèmes.

Pourquoi créer un RAG 100% local et comment faire

Créer un modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation) 100% local, c’est un peu comme bâtir sa propre forteresse de données. D’un côté, tu gagnes en confidentialité : les données ne quittent jamais ton appareil. De l’autre, tu obtiens un contrôle total sur tes informations. Fini les frais d’API ! En rendant ton système autonome, tu réduis considérablement les coûts liés à l’utilisation de services externes. Cela permet non seulement de maintenir un haut niveau de sécurité, mais aussi d’optimiser l’expérience utilisateur, en rendant le traitement d’information bien plus rapide.

Pour mettre en place cette forteresse, tu peux utiliser une base de données vectorielle locale ultraperformante, comme ObjectBox, pour stocker les embeddings. Ensuite, en alliant ça à LangChain, tu peux gérer la recherche et la génération directement sur l’appareil. Cette combinaison te permet de tirer parti de la puissance de l’intelligence artificielle sans avoir à compter sur des services en ligne. Imagine pouvoir interroger et générer des réponses sans latence liée au réseau !

Voici un exemple simple de code pour te plonger dans l’action :

import objectbox
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import ObjectBoxVectorStore

# Initialisation de la base de données
db = objectbox.ObjectBox()
vector_store = ObjectBoxVectorStore(db)

# Créer et stocker un embedding
embedding_data = OpenAIEmbeddings().embed("Exemple de texte à stocker")
vector_store.add(embedding_data)

# Requête sur l'appareil
results = vector_store.query("Texte de recherche")
print(results)

Cependant, attention aux limites techniques! La capacité mémoire de ton appareil peut vite devenir un obstacle. Si ton modèle ou tes données prennent trop de place, tu risques de rencontrer des ralentissements. Pense à optimiser la taille de tes embeddings ou à les compresser pour éviter que ça ne soit trop gourmand. En cas de nécessité, une solution consiste à échelonner le modèle ou à sélectionner uniquement les données pertinentes pour la tâche à accomplir.

En somme, un RAG 100% local t’offre des avantages indéniables en matière de sécurité et de contrôle, mais il nécessite une certaine diligence en termes de gestion des ressources matérielles pour rester performant.

Comment intégrer les graphes de connaissances à un système RAG

Il est temps d’explorer comment intégrer les graphes de connaissances dans un système RAG, pour passer au niveau supérieur avec vos projets d’IA. Plutôt que de se contenter de documents plats, pourquoi ne pas utiliser Neo4j ? Bien sûr, il faut d’abord comprendre le principe de cette technologie de graphe. Pensez aux données comme à des nœuds qui se connectent par des relations. Chaque nœud représente une entité, tandis que les relations décrivent comment ces entités interagissent. C’est simple, non ?

Pour stocker et interroger ces graphes, on utilise un langage appelé Cypher. Imaginons un petit exemple : prenons un graphe qui représente des livres et leurs auteurs. Chaque livre et chaque auteur serait un nœud, reliés par une relation « écrit par ». Une requête Cypher pourrait alors ressembler à ceci :

MATCH (a:Auteur)-[:ECRIT_PAR]->(l:Livre) WHERE a.nom = "Victor Hugo" RETURN l.titre

Cette requête récupérera tous les titres de livres écrits par Victor Hugo. Comme ça, facile, non ? Maintenant, vous pourriez lier cette recherche à un système plus complexe, comme LangChain, pour générer des réponses à partir des données extraites. En couplant un LLM à votre graphe Neo4j, vous pouvez poser des questions contextuelles qui ouvrent la porte à un raisonnement sophistiqué sur les relations. Imaginons, par exemple, que vous demandiez : « Quels sont les thèmes principaux des livres de Victor Hugo ? » Le modèle LLM pourrait alors interroger le graphe, générer des connections entre les nœuds, et fournir une réponse enrichie.

Les avantages d’un RAG basé sur un graphe versus un RAG classique sont nombreux :

• Interrogation contextuelle : Vous pouvez poser des questions nuancées qui prennent en compte les relations entre entités.
• Visualisation : Les graphes offrent une représentation visuelle des données, rendant les relations plus claires.
• Raisonnement avancé : L’IA peut tirer des conclusions basées sur les relations et non juste sur des données statiques.

En somme, intégrer un graphe de connaissances comme Neo4j dans votre système RAG peut vraiment transformer votre approche. Si vous êtes curieux d’en apprendre davantage sur comment coder un RAG de zéro, vous pouvez jeter un œil à cet article ici.

Qu’est-ce que le RAG agentic et comment le mettre en œuvre

Le RAG agentic révolutionne notre approche en matière d’intelligence artificielle. Mais qu’est-ce que cela signifie vraiment ? Essentiellement, cela ne se limite pas à collecter des informations. En réalité, un système RAG agentic met en œuvre des boucles de raisonnement dynamiques, décomposant des requêtes complexes en processus gérables et en plusieurs étapes. Cela est rendu possible grâce à quatre étapes clés.

• Routage des questions : À cette première étape, le système analyse la requête et la dirige vers les indices appropriés. Par exemple, si un utilisateur pose une question sur le climat en France, le système pourra sélectionner un index dédié aux données climatiques. Cela permet d’optimiser les réponses en ciblant directement les informations pertinentes.
• Appel de fonctions externes : Cette étape consiste à interroger des calculateurs ou des API externes pour enrichir les réponses. Imaginons que l’on veuille calculer la température moyenne d’une région. Le système pourrait appeler une API météorologique pour fournir des informations à jour. Voici un exemple de code simplifié :

  import requests
  
  response = requests.get("https://api.meteo.fr/v1/temperature?q=Paris")
  data = response.json()

• Raisonnement multi-étapes : Le système ne se contente pas de fournir une réponse immédiate. Il peut effectuer des analyses logiques basées sur plusieurs données. Par exemple, pour vérifier le lien entre la température et la pollution dans une ville, il peut rassembler diverses sources d’information, raisonnées par étapes, pour arriver à une conclusion éclairée.
• Gestion multi-documents : Enfin, le RAG agentic gère plusieurs documents simultanément, croisant des données de différentes sources. Par exemple, un utilisateur pourrait demander des résultats d’études sur la qualité de l’air à Paris et à Lyon. Le système compile et analyse des documents provenant de disciplines variées pour fournir une réponse cohérente et complète.

Pour faciliter cette approche, des outils comme Llama-Index et d’autres modèles open source se révèlent très efficaces. En intégrant ces méthodes, un RAG agentic n’est pas seulement un récolteur d’informations, mais un véritable raisonneur, capable de transformer des données brutes en connaissances exploitables. C’est un pas vers l’autonomie des systèmes d’IA, où l’apprentissage par la logique devient possible.

Pour en savoir plus sur ce sujet passionnant, n’hésitez pas à consulter cet article intéressant sur le RAG agentic.

Avec ces projets, êtes-vous prêt à créer votre propre RAG innovant ?

Ces cinq projets offrent un panorama complet pour débuter en Retrieval-Augmented Generation, allant du simple système local aux architectures avancées multimodales, graphes ou agentic. Ils vous apprennent à maîtriser les outils, comprendre les enjeux et expérimenter dans des contextes variés. En suivant ces démarches, vous ne vous contentez pas d’un bricolage RAG basique, mais vous vous construisez une solide expertise opérationnelle, directement applicable aux besoins métiers actuels en IA. Le vrai bénéfice ? Passer de consommateur à créateur innovant d’outils RAG performants et adaptés.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera, consultant indépendant et formateur en Analytics, Data Engineering et IA générative, accompagne les professionnels dans la maîtrise des technologies innovantes. Expert en RAG, LangChain et infrastructures data, il combine savoir-faire technique et pédagogie pour rendre l’IA accessible et productive, tout en garantissant conformité et robustesse.