Un système RAG combine recherche intelligente et génération de texte pour fournir des réponses précises, à jour et contextualisées. Ce tutoriel en 7 étapes vous guide depuis la préparation des données jusqu’à la génération finale avec un LLM open source, assurant un assistant fiable et sur-mesure.
3 principaux points à retenir.
- RAG optimise la précision des réponses des LLM en intégrant des données externes récentes et spécifiques.
- La création d’embeddings et leur indexation via FAISS permet une recherche sémantique rapide et pertinente.
- L’art de découper et combiner le contexte est crucial pour exploiter pleinement les capacités du modèle linguistique.
Qu’est-ce qu’un système Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Un système Retrieval-Augmented Generation (RAG) est un bijou de technologie qui combine l’intelligence d’un moteur de recherche sémantique, connu sous le nom de retriever, avec la puissance d’un générateur de texte, souvent un modèle de langage de grande taille (LLM). Le but ? Produire des réponses précises, contextuelles et surtout fiables. Imaginons cela comme deux partenaires de danse : l’un extrait les meilleures étapes de différentes chorégraphies et l’autre les interprète de manière fluide et cohérente.
Lorsqu’un utilisateur pose une question, le retriever entre en action. Sa mission consiste à parcourir une base de données pleine de documents et à extraire les passages les plus pertinents qui répondent à la requête. Ce processus se déroule généralement en trois étapes :
Entre nous, on le sait bien, faire appel à un consultant en automatisation intelligente et en agent IA, c’est souvent le raccourci le plus malin. On en parle ?
- Une question est posée par l’utilisateur, par exemple : « Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ? ».
- Le retriever interroge la base de données et renvoie les passages les plus pertinents, souvent sous forme de courts extraits.
- Ces extraits sont ensuite transmis au modèle de langage, qui les utilise comme contexte.
Une fois ce contexte en main, le LLM entre en scène, transformant ces bribes d’informations en une réponse élaborée. Prenons un exemple concret : après avoir récupéré un passage détaillant des concepts de l’apprentissage supervisé, le modèle pourrait articuler une réponse comme suit : « L’apprentissage supervisé est un type d’apprentissage machine où le modèle apprend à partir de données étiquetées. » Ainsi, le LLM joue un rôle crucial, en tissant ensemble les morceaux d’information en un texte fluide et intelligible.
Ce workflow, qui amalgamait filtrage et génération, témoigne d’une complémentarité fascinante. Le retriever apporte une base solide d’informations précises, tandis que le LLM assure la clarté et la pertinence de la réponse. Le résultat ? Un échange d’une qualité frôlant celle d’un expert en la matière, mais accessible en un clin d’œil. Et c’est là toute la magie d’un système RAG : il réconcilie l’immensité des données avec la lisibilité du langage humain, un véritable tour de force technologique.
Comment préparer et structurer les données source pour un RAG ?
Préparer les données est une étape cruciale dans la construction d’un système RAG (Retrieval-Augmented Generation). En effet, même si les modèles de langage sont d’excellents outils, ils ne sont pas infaillibles. La qualité des réponses qu’ils fournissent dépend largement de la précision et de la pertinence des données qui leur sont présentées. Un bon nettoyage, une normalisation adéquate et l’élimination du bruit dans les données sont essentiels pour obtenir des résultats fiables.
Pour commencer, nous allons charger nos documents texte, qui peuvent comprendre des articles, des fichiers PDF, ou tout autre type de contenu. Ensuite, il est indispensable de nettoyer ces données. Cela signifie que nous devons éliminer les caractères inutiles, supprimer les espaces blancs excessifs et formater le texte correctement. Une approche efficace consiste à utiliser des expressions régulières. Par exemple, on pourrait écrire une fonction en Python pour effectuer ce nettoyage :
import re
def clean_text(text: str) -> str:
text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
text = re.sub(r'[^\x00-\x7F]+', ' ', text)
return text.strip()
Ensuite, une fois que nos données sont propres, il convient de les segmenter en morceaux adéquats ou « chunks ». Les modèles de langage, comme tout bon amateur de résumé, se retrouvent souvent limités par une fenêtre de contexte, généralement entre 300 et 500 mots. Pour cela, nous utiliserons l’outil RecursiveCharacterTextSplitter de LangChain, qui permet de découper le texte en respectant des points naturels comme les phrases ou les paragraphes. Ce procédé est crucial pour maintenir le sens des informations extraites. Voici un exemple de code :
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
def split_docs(documents, chunk_size=500, chunk_overlap=100):
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=chunk_size,
chunk_overlap=chunk_overlap
)
chunks = splitter.create_documents(documents)
return chunks
Notons d’ailleurs que le chevauchement des fragments lors de cette étape n’est pas simplement une question de technique ; il contribue à éviter toute perte d’information sur les frontières entre les chunks. En fin de compte, c’est cette préparation minutieuse des données qui garantit non seulement une meilleure performance des modèles de langage, mais aussi des réponses contextuellement pertinentes. Pour en savoir plus sur la construction d’un système RAG, vous pouvez consulter cet article ici.
Comment créer et utiliser des embeddings pour la recherche sémantique ?
Pour plonger dans le monde fascinant des embeddings vectoriels, imaginons qu’ils soient la traduction numérique du sens caché derrière un texte. Ils transforment les phrases, les mots et les concepts en vecteurs de nombres, permettant ainsi à un ordinateur d’appréhender la signification sémantique. À première vue, cela peut sembler abstrait, mais c’est un élément fondamental pour la recherche sémantique. Les embeddings ne se contentent pas de flirter avec les mots; ils saisissent leurs relations, leur contexte et leur essence. Par exemple, « reine » et « roi » partageront des embeddings similaires, tandis que « pomme » se différenciera nettement.
Un modèle puissant pour générer ces vecteurs est SentenceTransformers. Ce dernier, basé sur des architectures de type Transformer, est capable d’encapsuler des informations riches et nuancées dans une représentation vectorielle. Pour cela, il faut d’abord installer la bibliothèque avec la commande pip install sentence-transformers. Puis, avec quelques lignes de code, vous pouvez transformer vos données textuelles en embeddings. Voici un exemple simple :
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
# Chargement du modèle
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
# Exemple de texte
texts = ["Machine learning is fascinating.", "Natural language processing is a subfield of AI."]
# Génération des embeddings
embeddings = model.encode(texts)
print(embeddings.shape) # Vérifiez la forme des embeddings générés
Mais que faire de ces embeddings une fois générés ? C’est ici qu’intervient la nécessité de les stocker dans une base vectorielle. FAISS (Facebook AI Similarity Search) est souvent le choix privilégié en raison de sa robustesse et de sa simplicité. Cette bibliothèque vous permet d’effectuer des recherches rapides et efficaces dans un espace de points vectoriels. En créant un index FAISS, nous pouvons facilement retrouver des passages pertinents. Considérez le code suivant pour construire un index :
import faiss
# Création de l'index
index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1]) # Dimension des embeddings
index.add(embeddings.astype('float32')) # Ajout des embeddings à l'index
# Sauvegarde de l'index
faiss.write_index(index, "faiss_index.index")
Établir ce type de structure permet de rechercher rapidement les textes similaires, transformant ainsi le processus d’interrogation en une recherche éclair. Cela ne fait pas que faciliter la tâche en termes de rapidité, mais améliore également la pertinence des réponses fournies. Avec ce pipeline d’extraction et de recherche en place, vous êtes en bonne voie pour créer un système RAG efficace. Pour un aperçu vidéo complémentaire, consultez cette ressource.
Comment récupérer efficacement les passages pertinents et générer la réponse ?
Pour transformer une question en vecteur et découvrir les passages pertinents, nous allons d’abord charger notre index FAISS, contenant nos vecteurs d’embeddings. Chaque question posée doit être convertie en un vecteur numérique, tout comme les chunks de texte que nous avons préparés. L’idée est simple : comparer la question représentée numériquement avec nos morceaux de texte et repérer ceux qui sont le plus proches.
Dans notre script Python, la fonction clé qui effectue cette transformation se nomme retrieve_similar_chunks. Elle prend en entrée la question, l’index FAISS que nous avons chargé, et la liste de textes disponibles. Voici un aperçu de ce que contient cette fonction :
def retrieve_similar_chunks(query, index, text_chunks, top_k=3):
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
query_vector = model.encode([query]).astype('float32')
distances, indices = index.search(query_vector, top_k)
return [text_chunks[i] for i in indices[0]]
Une fois que nous avons identifié les top_k morceaux de texte qui correspondent le mieux à la question, il ne reste plus qu’à les intégrer en un seul bloc contextuel. Cela permettra à notre modèle de langage, tel que TinyLlama, de générer une réponse lascivement informée sans avoir à halluciner. On combine donc les chunks récupérés :
context_chunks = retrieve_similar_chunks(query, index, text_chunks, top_k=3)
context = "\n\n".join(context_chunks)
Le prochain défi est de créer un prompt enrichi. Nous allons rassembler le contexte mentionné plus haut, avec la question d’origine, en une seule chaîne. La suite se déroule dans notre fonction generate_answer où nous chargeons notre modèle TinyLlama et procédons à la génération :
prompt = f"""
Context:
{context}
Question:
{query}
Answer:
"""
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
Une fois que nous avons exécuté cette séquence, la réponse finale est extraite et renvoyée. Il est crucial que ce processus d’intégration de contexte soit bien exécuté pour minimiser les erreurs ou hallucinations du LLM. Des réponses précises reposent sur cette qualité du contexte. Pour savoir comment commencer avec des projets RAG simples et efficaces, vous pouvez consulter cet article.
Comment orchestrer le pipeline complet pour un système RAG opérationnel ?
Pour orchestrer le pipeline complet d’un système RAG opérationnel, il est essentiel d’automatiser chaque étape, que ce soit la préparation des données, le découpage, l’indexation ou la génération des réponses. Chaque phase doit s’enchaîner harmonieusement afin que l’ensemble fonctionne comme une horloge bien réglée. En intégrant toutes ces étapes dans une fonction principale en Python, vous pouvez coordonner le flux de traitement à partir d’une question utilisateur jusqu’à une réponse pertinente.
Imaginons que nous avons des fonctions déjà écrites pour chaque étape : prepare_docs() pour charger et nettoyer les données, split_docs() pour découper le texte, get_embeddings() pour créer des embeddings, build_faiss_index() pour indexer les embeddings, retrieve_similar_chunks() pour effectuer la recherche, et generate_answer() pour produire la réponse. Voici comment on pourrait orchestrer tout cela dans une fonction principale :
def run_pipeline():
"""
Exécute le workflow complet RAG en intégrant chaque étape.
"""
print("\nChargement et Nettoyage des Données :")
documents = prepare_docs("data/")
print(f"Données {len(documents)} nettoyées chargées.\n")
print("Découpage du Texte en Morceaux :")
chunks_as_text = split_docs(documents, chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = [c.page_content for c in chunks_as_text]
print(f"{len(texts)} morceaux de texte créés.\n")
print("Génération des Embeddings :")
embeddings = get_embeddings(texts)
print("Stockage des Embeddings dans FAISS :")
index = build_faiss_index(embeddings)
save_metadata(texts)
print("Embeddings et métadonnées stockés avec succès.\n")
print("Recherche & Génération de la Réponse :")
query = "Quels sont les concepts principaux de l'apprentissage supervisé ?"
generate_answer(query)
if __name__ == "__main__":
run_pipeline()
Lorsque ce script est exécuté, il traverse chaque phase, de la préparation des données à la génération de réponses. Vous pouvez également ajuster des paramètres, tester des configurations, et valider que chaque sortie est pertinente. Cela amène à l’observation scrupuleuse des résultats : n’oubliez pas de raffiner vos processus basés sur les retours obtenus.
Pour renforcer la clarté de ce workflow, voici un tableau récapitulatif simplifié :
- Étape: Chargement et Nettoyage des Données | Outils: prepare_docs() | Objectif: Préparer les documents
- Étape: Découpage du Texte | Outils: split_docs() | Objectif: Segmenter le texte en morceaux
- Étape: Génération des Embeddings | Outils: get_embeddings() | Objectif: Créer des représentations numériques
- Étape: Indexation | Outils: build_faiss_index() | Objectif: Stocker les embeddings pour recherche rapide
- Étape: Recherche de Chunks | Outils: retrieve_similar_chunks() | Objectif: Trouver les morceaux les plus pertinents
- Étape: Génération de la Réponse | Outils: generate_answer() | Objectif: Produire une réponse basée sur le contexte
Dans l’univers du RAG, chaque détail compte. Des ajustements constants et des validations régulières vous permettront de peaufiner votre système pour atteindre un fonctionnement fluide et efficace. Vous souhaitez en savoir plus sur des projets RAG simples et efficaces? Consultez ce lien.
Pourquoi maîtriser un système RAG change-t-il la donne pour vos projets IA ?
Un système Retrieval-Augmented Generation (RAG) permet enfin de dépasser les limites statiques des grands modèles de langage en leur apportant des informations actualisées et spécifiques. La maîtrise du pipeline — de la préparation des données à la gestion d’embeddings jusqu’à la génération contrôlée — garantit une assistance IA précise, fiable et adaptée au contexte métier. Cet apprentissage technique ouvre la voie à des applications robustes et innovantes, où vous contrôlez la qualité et la pertinence des réponses, indispensable pour des projets data sérieux dans le business et la recherche.
FAQ
Qu’est-ce qu’un système Retrieval-Augmented Generation (RAG) ?
Pourquoi faut-il découper les documents en chunks pour un RAG ?
Comment FAISS améliore-t-il la recherche dans un RAG ?
Peut-on utiliser n’importe quel LLM pour la génération dans un RAG ?
Quels sont les principaux défis pour implémenter un RAG en entreprise ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera cumule une décennie d’expérience en analytics, data engineering et IA générative. En tant que responsable de webAnalyste et formateur indépendant, il conçoit et déploie des solutions data complètes, intégrant ML, automation no-code et RAG. Son expertise mêle tracking avancé, infrastructures cloud, pipelines data et développement d’agents intelligents adaptés aux usages business. Formateur reconnu en France, Suisse et Belgique, il allie pédagogie, rigueur technique et pragmatisme métier pour accélérer l’adoption de l’IA contextualisée.