Mettre en œuvre un système RAG : du concept à la production

Mettre en œuvre un système RAG : du concept à la production

Introduction

La génération augmentée par récupération (RAG, Retrieval-Augmented Generation) est devenue l'approche de référence pour concevoir des systèmes d'IA capables de répondre à des questions à partir de vos propres données. Ce guide vous accompagne pas à pas dans la construction d'un système RAG prêt pour la production.

Qu'est-ce que le RAG ?

Le RAG combine :

1. La récupération : trouver le contexte pertinent dans vos documents
2. L'augmentation : ajouter ce contexte à votre prompt
3. La génération : utiliser un LLM pour générer les réponses

Vue d'ensemble de l'architecture

Un système RAG type comprend :

• L'ingestion des documents : chargement et traitement des documents
• La génération d'embeddings : conversion du texte en vecteurs
• La base de données vectorielle : stockage et recherche des embeddings
• La récupération : identification des fragments pertinents
• La génération : production des réponses par le LLM

Stack technique

Bases de données vectorielles

Parmi les options les plus répandues :

• FAISS : rapide et efficace, adapté aux jeux de données de petite à moyenne taille
• Pinecone : service managé, facile à faire évoluer
• Weaviate : open source, riche en fonctionnalités
• Milvus : hautes performances, prêt pour la production
• pgVector : extension PostgreSQL, idéale pour les infrastructures PostgreSQL existantes

Modèles d'embeddings

• OpenAI text-embedding-ada-002
• Sentence Transformers
• Cohere Embeddings

LLM

• GPT-4 / GPT-3.5
• Claude
• Llama 2
• Alternatives open source

Étapes de mise en œuvre

1. Traitement des documents

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# Charger les documents
loader = PyPDFLoader("document.pdf")
documents = loader.load()

# Découper en fragments
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200
)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

2. Générer les embeddings

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectors = embeddings.embed_documents([chunk.page_content for chunk in chunks])

3. Stocker dans la base de données vectorielle

from langchain.vectorstores import FAISS

vector_store = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)
vector_store.save_local("faiss_index")

4. Récupérer et générer

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    retriever=vector_store.as_retriever()
)

answer = qa_chain.run("Your question here")

Bonnes pratiques

1. Taille des fragments : testez différentes tailles de fragments (500 à 2000 tokens)
2. Chevauchement des fragments : prévoyez 10 à 20 % de chevauchement pour préserver le contexte
3. Récupération top-K : récupérez les 3 à 5 fragments les plus pertinents
4. Reranking : envisagez un reclassement des fragments récupérés
5. Filtrage par métadonnées : ajoutez des métadonnées pour affiner le filtrage

Points d'attention pour la production

Montée en charge

• Utilisez des bases de données vectorielles managées en production
• Mettez en cache les requêtes courantes
• Envisagez une recherche hybride (vectorielle + par mots-clés)

Évaluation

• Mettez en place un score de pertinence
• Comparez différentes configurations par tests A/B
• Suivez les retours des utilisateurs

Sécurité

• Mettez en place des contrôles d'accès
• Assainissez les entrées utilisateur
• Validez le contenu récupéré

Exemple concret : un assistant pharmaceutique

Dans notre projet d'assistant pharmaceutique, nous avons conçu un système RAG qui :

• Indexait les normes CPC et des bases de données de médicaments
• Fournissait des informations pharmaceutiques exactes
• Traitait des requêtes médicales complexes
• Maintenait des informations à jour

Conclusion

Les systèmes RAG sont des outils puissants pour concevoir des applications intelligentes. En suivant les bonnes pratiques et en choisissant les bonnes technologies, vous pouvez créer des systèmes prêts pour la production qui fournissent des réponses exactes et adaptées au contexte.

Ressources

• Documentation RAG de LangChain
• Comparatif des bases de données vectorielles
• Bonnes pratiques RAG