Les projets RAG (Retrieval-Augmented Generation) offrent une solution concrète pour dépasser les limites classiques des grands modèles de langage. Découvrez cinq projets accessibles et stimulants qui vous plongent dans des applications RAG variées, du local au multimodal, pour enrichir votre maîtrise de l’IA générative.
3 principaux points à retenir.
- RAG dépasse la simple recherche vectorielle pour plus de créativité.
- Les projets couvrent local, multimodal, graphes et agents intelligents.
- Expérimenter plusieurs architectures RAG accélère la compréhension et l’innovation.
Qu’est-ce qu’un projet RAG simple avec un modèle open-source ?
Un projet RAG simple avec un modèle open-source, c’est concrètement une façon de plonger dans l’univers fascinant de l’IA générative sans débourser un centime pour des API coûteuses. Imaginez que vous pouvez interroger des documents PDF et recevoir des réponses pertinentes grâce à un assistant personnel, tout cela en local sur votre machine. Ça fait rêver, non ? Avec des modèles comme Llama2, ce rêve devient accessible.
Pour commencer, vous allez utiliser Ollama, un outil qui facilite grandement l’exécution de modèles comme Llama2 sur votre ordinateur. Tout d’abord, assurez-vous d’avoir installé Ollama. Une fois cela fait, il suffit de tirer parti d’un terminal pour démarrer le modèle avec une simple commande : ollama run llama2. C’est aussi simple que ça !
Ensuite, pour préparer vos documents, nous devons les segmenter. C’est là que LangChain entre en jeu avec sa bibliothèque PyPDF. Voici comment procéder :
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 ?
- Charger votre PDF :
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader - Segmenter le document :
loader = PyPDFLoader('votre_document.pdf') - Extraire le texte :
documents = loader.load()
Une fois le texte en main, nous devons créer des embeddings. Ces représentations de votre texte nous permettront de trouver des passages pertinents plus tard. Pour cela, on utilisera une approche simple :
- Créer l’embedding :
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings - Générer et stocker dans DocArray :
embeddings = OpenAIEmbeddings() docArray = DocArray(embeddings.embed_documents(documents))
Parfait, votre texte est intégré dans une base en mémoire. Maintenant, il est temps de construire une chaîne de récupération LangChain. Cela vous permettra d’extraire les passages pertinents pour répondre à des questions spécifiques sur votre PDF. Voici un exemple de construction :
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.retrievers import DocArrayRetriever
retriever = DocArrayRetriever(docArray)
qa = RetrievalQA(retriever=retriever, llm=llama2)
# Poser une question
response = qa.run("Quel est le sujet principal du document ?")
print(response)
Et voilà ! Vous avez toutes les clés en main pour mettre en place un projet RAG local utilisant Llama2. Pas besoin d’être un expert pour démarrer, juste un peu de curiosité et de passion pour l’apprentissage.
Comment fonctionne le RAG multimodal avec contenu mixte ?
À l’époque où l’IA était principalement confinée au traitement de texte, le paysage de l’intelligence artificielle a beaucoup évolué. Avec le RAG (Retrieval-Augmented Generation), on entre dans une ère où l’on traite les données de manière bien plus riche grâce à des systèmes multimodaux. Mais qu’est-ce que cela signifie vraiment ?
Un système RAG multimodal ne se limite pas aux mots. Il englobe également les images, les tableaux et autres contenus présents dans des fichiers PDF, par exemple. Imaginez un étudiant cherchant à expliquer un concept complexe en utilisant un graphique d’un article scientifique : il n’a pas seulement besoin du texte, mais aussi de ce graphique pour enrichir son explication.
Pour réaliser cela, on peut utiliser des bibliothèques comme LangChain et Unstructured. LangChain permet d’interroger des bases de données et d’organiser les données nécessaires en amont, tandis qu’Unstructured est super utile pour extraire des informations de formats variés comme des documents structurés ou non. Ensemble, elles permettent d’extraire des textes, des images ou des tableaux d’un PDF et de les exploiter efficacement.
Puis, ces différents types de contenus peuvent être intégrés dans un modèle multimodal comme GPT-4 Vision. Ce modèle excelle non seulement dans la compréhension du texte mais aussi dans l’interprétation visuelle, ce qui ouvre un champ d’intérêts incroyable pour les utilisateurs.
Comment cela fonctionne-t-il exactement ? Les embeddings — des représentations vectorielles des données — sont combinés dans une base vectorielle unique. Lorsque l’on interroge cette base via LangChain, on peut poser des questions complexes, comme « peux-tu décrire ce graphique précis ? ». La puissance réside dans le fait que l’IA peut comprendre les relations entre les textes et les images, offrant ainsi des réponses bien plus contextualisées.
Les cas d’usage concrets abondent :
- Formation : Des étudiants qui utilisent des graphiques extraits d’articles pour des exposés.
- Recherche : Des chercheurs qui ont besoin d’analyses visuelles et textuelles pour des publications.
- Assistance client : Des agents qui répondent à des questions en s’appuyant sur des manuels qui contiennent à la fois du texte et des diagrammes.
Les bénéfices du multimodal par rapport au RAG textuel pur se trouvent dans la richesse de l’interaction. Au lieu de répondre uniquement à partir de textes, le modèle peut établir des connexions entre différents formats de contenu, augmentant ainsi la pertinence et la profondeur des réponses. C’est une façon puissante d’apprendre et d’interagir, renouvelant l’expérience utilisateur dans son ensemble.
Pourquoi créer un système RAG 100 % local avec ObjectBox ?
Créer un système de Récupération Augmentée Générale (RAG) totalement local, c’est un peu comme choisir de prendre la route de montagne plutôt que l’autoroute. Plus long ? Peut-être. Plus d’efforts ? Certainement. Mais le résultat est inestimable, surtout lorsque l’on parle de respect de la vie privée, de coûts et de réactivité. En optant pour un système RAG autonome, vous vous affranchissez des dépendances au cloud, où vos données peuvent vagabonder sans votre consentement. Qui sait où ils finissent ces fichiers ? À l’opposé, une solution locale vous assure un contrôle total sur vos données. Avec l’augmentation des préoccupations concernant la confidentialité, c’est un choix judicieux.
- Respect de la vie privée : En gardant les données sur votre machine, vous limitez les risques d’exposition, considérablement renforçant la sécurité.
- Absence de coûts API : Fini les frais d’abonnement mensuels ou les coûts cachés des appels à des API. En local, c’est vous qui maîtrisez votre budget.
- Réactivité : L’accès aux données se fait presque instantanément. Plus besoin de patienter pour des requêtes qui transitent sur le web.
ObjectBox entre en jeu comme une base de données vectorielle légère, parfaitement adaptée à cette architecture. En le combinant avec LangChain, vous pouvez créer une pipeline efficace pour la génération de requêtes et de réponses. En gros, c’est un duo gagnant pour mettre en place votre RAG sans connexion à internet.
Les étapes pour stocker vos données et embeddings localement sont plutôt simples. D’abord, installez ObjectBox sur votre machine. Ensuite, définissez vos données et embeddings grâce à l’API intuitive d’ObjectBox. Un exemple de code pourrait ressembler à ceci :
import objectbox
store = objectbox.create()
box = store.box_for(YourDataClass)
data_instance = YourDataClass(...)
box.put(data_instance)Enfin, pour interroger votre RAG localement, configurez LangChain pour qu’il pointe vers votre instance ObjectBox. Cela vous permettra d’envoyer des requêtes et de recevoir des réponses sans jamais quitter le territoire de vos données. C’est un exploit technique qui offre non seulement rapidité, mais aussi un niveau de confidentialité que peu d’autres solutions peuvent égaler. Imaginez gérer des données sensibles sans jamais avoir à craindre une fuite ! C’est ce que vous offre un système RAG local, seul maître à bord de votre navire.
Pour ceux qui s’aventurent dans le monde de l’IA générative, un tel choix est non seulement stratégique, mais aussi veillant à l’intégrité de vos informations. C’est essentiel pour les professionnels soucieux de la sécurité et des données sensibles de leur entreprise. Ainsi, si vous en êtes là, n’hésitez pas à explorer ce lien, qui pourrait vous apporter encore plus d’éclaircissements sur le sujet.
Comment utiliser un graphe de connaissances pour un RAG temps réel ?
Plonger dans l’univers d’un graphe de connaissances, comme Neo4j, c’est comme ouvrir une boîte de Pandore, mais sans craindre de libérer des démons. Au contraire, on déploie un potentiel d’organisation des données qui turbocharge nos systèmes de récupération d’informations (RAG). Imaginez une toile d’araignée orchestrée avec soin où chaque nœud représente une donnée, et chaque lien une relation. C’est là toute la magie : la structure relationnelle enrichit notre compréhension contextuelle des informations.
Pour créer un environnement Neo4j sur le cloud, commencez par vous inscrire sur leur plateforme. Une fois là-bas, il suffit de créer une base de données, ce qui se fait en quelques clics. Comme dans toute bonne recette, il vous faudra ensuite ajouter les ingrédients : les nœuds et les relations. Utilisez le langage Cypher, la clé de voûte pour interroger et manipuler vos données. Par exemple, pour ajouter un nœud représentant un auteur, cela ressemble à ceci :
CREATE (a:Author {name: "Victor Hugo", birthYear: 1802})Ensuite, vous pouvez lier cet auteur à un livre :
CREATE (a)-[:WROTE]->(b:Book {title: "Les Misérables"})Maintenant voilà le nerf de la guerre : comment LangChain se connecte au graphe pour extraire ces informations pertinentes pour un modèle de langage (LLM). Quand LangChain interroge votre graphe Neo4j, il peut explorer des relations complexes. Plutôt que de taper des requêtes statiques dans une base de données classique, vous obtenez des réponses plus nuancées et contextualisées. Par exemple, demandez : « Quels livres Victor Hugo a-t-il écrits ? » et voilà, la magie opère.
Qui plus est, ces visualisations des données connectées permettent de déceler des tendances, des associations ou même des effondrements de connaissances. Plutôt que de naviguer dans un océan de données sans repères, vous avez un phare brillant qui guide vos décisions.
Voici un tableau comparatif synthétique, pour bien saisir les différences entre le RAG traditionnel et celui enrichi par un graphe de connaissances :
| Critère | RAG Traditionnel | RAG avec Graphe |
|---|---|---|
| Structure des données | Plats et isolés | Relationnels et interconnectés |
| Complexité des requêtes | Simplicité | Complexité et profondeur |
| Visualisation | Limitée | Enrichie et dynamique |
| Précision des résultats | Moins fiable | Haute précision, contextualisation |
Avec une telle approche, chaque requête devient un dialogue, chaque réponse une révélation. On ne s’arrête pas à la simple curiosité; on plonge dans un océan de connaissances, et chaque goutte d’information se transforme en une vague d’intelligence collective. Imaginez la puissance qui réside dans une telle synergie.
Qu’est-ce que l’agentic RAG avec Llama-Index et pourquoi l’adopter ?
L’agentic RAG, c’est la cerise sur le gâteau de l’intelligence artificielle générative. Imagine un système qui ne se contente pas de chercher des informations, mais qui raisonne, analyse et résout des problèmes complexes. Au cœur de cette approche, nous avons le Llama-Index qui intègre quatre étapes clés indispensables à son fonctionnement.
- Routing des requêtes : C’est ici que tout commence. Lorsqu’une requête est soumise, le système est capable de la diriger intelligemment vers la meilleure source d’information. Fini les recherches aléatoires : l’agentic RAG sait exactement où aller pour trouver la réponse.
- Fonction calling : Un autre aspect essentiel. Cette fonctionnalité permet à notre RAG d’appeler et d’utiliser des fonctions spécifiques pour traiter des tâches déterminées. Par exemple, imaginez un calcul complexe ou une recherche d’API qui enrichit le contexte de la requête. L’agentic RAG se transforme ainsi en un véritable assistant, capable d’exécuter des calculs ou de demander des informations nécessaires.
- Raisonnement multi-tâches : Plutôt que d’aborder chaque tâche de manière isolée, ce système fait preuve d’une capacité d’analyse interconnectée. Par exemple, lorsqu’il traite des données sur les ventes et la concurrence, il est capable de croiser ces informations pour fournir une analyse plus complète et pertinente. L’idée, c’est de faire du lien entre plusieurs contextes pour obtenir une vision plus claire.
- Gestion multi-documents : L’agentic RAG ne se limite pas à une seule source d’information. Avec cette fonctionnalité, il peut gérer et extraire des données pertinentes de plusieurs documents simultanément, augmentant ainsi sa capacité à influencer des décisions avec une information riche et diversifiée.
Adopter un système RAG véritablement intelligent, c’est donner aux entreprises les moyens d’effectuer des analyses poussées et d’accélérer leurs processus décisionnels. Que ce soit dans le secteur de la finance, du marketing ou même de la santé, les cas d’utilisation se multiplient. En intégrant des outils d’IA décisionnelle avancés, les professionnels peuvent résoudre rapidement des problèmes complexes, transformer des données en insights concrets et rester en tête dans un monde de plus en plus compétitif. Pour en savoir plus sur l’agentic RAG et comment il peut transformer votre manière de travailler, consultez cet article.
Prêt à booster votre apprentissage RAG avec ces projets concrets ?
Ces cinq projets RAG illustrent parfaitement qu’on peut démarrer simple, tout en explorant un spectre large et puissant qui allait bien au-delà des recherches vectorielles classiques. En expérimentant local, multimodal, graphe ou agentic, vous comprendrez mieux la flexibilité et le potentiel du RAG. C’est la meilleure façon de créer vos propres applications robustes et innovantes, maîtrisant enfin les réponses précises et contextuelles indispensables à l’IA générative qui fonctionne vraiment. Le plus important : osez vous lancer, apprendre vite, et adapter intelligemment.
FAQ
Qu’est-ce que le Retrieval-Augmented Generation (RAG) en IA ?
Pourquoi utiliser des modèles open-source pour débuter en RAG ?
Quelles sont les limites du RAG textuel simple ?
Quels avantages offre un RAG entièrement local ?
Qu’est-ce que l’agentic RAG et pourquoi est-il important ?
A propos de l’auteur
Je suis Franck Scandolera, Analytics Engineer et consultant indépendant depuis plus de dix ans, spécialisé en data engineering, automatisation no-code et IA générative. À travers mon agence webAnalyste et organisme de formation Formations Analytics, j’accompagne des professionnels à rendre la donnée accessible, maîtriser les pipelines complexes et déployer des applications IA pratiques telles que les systèmes RAG. Ma double expertise technique et pédagogique garantit un accompagnement clair et adapté à vos enjeux data et IA. Basé à Brive-la-Gaillarde, je forme à distance et partage une approche orientée usages métiers et conformité RGPD.