Un système RAG combine recherche et génération pour fournir des réponses contextuelles précises en utilisant vos propres données. Ce guide détaille 7 étapes pratiques pour créer un système RAG simple, fiable, et opérationnel, en s’appuyant sur des outils open source et des méthodes robustes.

3 principaux points à retenir.

Prétraitement des données indispensable pour garantir la qualité des réponses.
Transformez vos textes en vecteurs grâce aux embeddings pour une recherche sémantique rapide.
Associez vecteurs et LLM pour générer des réponses précises en contexte.

Qu’est-ce qu’un système RAG et comment fonctionne-t-il

Un système RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, repose sur un mariage ingénieux entre deux éléments clés : le récupérateur et le générateur. Le récupérateur fouille dans une base de connaissances à la recherche de passages pertinents, tandis que le générateur utilise ces passages comme contexte pour produire une réponse naturelle et cohérente. Cette architecture permet de pallier certaines des limites des modèles de langage classiques, tels que la tendance aux hallucinations et la fourniture de données obsolètes.

Le workflow d’un système RAG se décompose en quatre étapes simples :

Pose de la question : Un utilisateur formule une question en utilisant un langage naturel.
Recherche d’information : Le récupérateur scrute la base de données pour identifier les passages les plus pertinents par rapport à la question posée.
Contextualisation : Les passages récupérés sont ensuite fournis au générateur sous forme de contexte.
Génération de la réponse : Le générateur, en s’appuyant sur le contexte, produit une réponse qui vise à être précise et informée.

Cette méthode offre de nombreux avantages. D’abord, elle réduit les hallucinations, ces erreurs où le modèle fournit des réponses qui semblent correctes mais qui ne reposent sur aucune donnée vérifiable. En intégrant des informations externes, le système peut répondre aux questions de manière plus précise et actualisée. Par ailleurs, il s’adapte à un large éventail de domaines, permettant aux utilisateurs d’obtenir des réponses informées, qu’il s’agisse de domaines techniques ou de questions courantes.

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Les systèmes RAG représentent donc une avancée significative dans le développement des intelligences artificielles en offrant une fiabilité accrue et en comblant l’écart entre les connaissances des modèles de langage et les données disponibles en temps réel. Pour approfondir votre compréhension de ce sujet, n’hésitez pas à consulter cet article sur DataCamp.

Comment préparer et organiser les données pour un système RAG

Charger et nettoyer les données textuelles est une étape cruciale dans la construction d’un système RAG (Retrieval-Augmented Generation). En effet, même les modèles de langage les plus avancés peuvent générer des réponses incorrectes si les données qu’ils utilisent sont mal préparées. Pour éviter cela, il est essentiel de lire correctement les fichiers texte, de nettoyer leur contenu pour éliminer les caractères parasites et de les organiser en documents exploitables.

Tout commence par la méthode de lecture des fichiers. On accède au dossier contenant les documents et on lit chaque fichier un à un. Un fragment de code Python peut aider à réaliser cette tâche :

import os

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

Cette fonction scanne le dossier spécifié, lit les fichiers texte et les stocke sous forme de liste pour une utilisation ultérieure. Une fois les documents chargés, il est temps de passer au nettoyage. Cela implique de supprimer les espaces inutiles, les caractères non désirés et d’unifier le format des données.

On utilise des expressions régulières pour atteindre cet objectif. Voici comment vous pourriez procéder :

import re

def clean_text(text: str) -> str:
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    text = re.sub(r'[^\x00-\x7F]+', ' ', text)
    return text.strip()

Cet extrait de code permet de s’assurer que le texte est dépouillé de tout élément indésirable, minimisant ainsi les risques de récupération d’informations erronées. En fin de compte, un document propre et bien organisé est fondamental pour garantir que le système RAG puisse fournir des réponses aussi précises que possible.

Une préparation soignée des données ne doit jamais être sous-estimée. En intégrant des données bien structurées, on permet au système de mieux naviguer dans l’information. Plus les données sont soignées, moins il y a de risque d’hallucination de la part du modèle. Pour approfondir ces concepts et découvrir d’autres astuces, vous pouvez consulter cet article insightful ici.

Comment transformer les textes en vecteurs et stocker ces données

Dans le monde des modèles de langage, la magie ne se produit pas par la simple lecture de texte. En fait, derrière chaque mot, chaque phrase, se cache un univers de nombres. Les LLMs (modèles de langage à grande échelle) traitent les informations comme des vecteurs numériques, et non comme des mots. Pourquoi cela? Simplement parce que les machines comprennent mieux les chiffres que le langage naturel. Transformez vos textes en vecteurs pour permettre à l’IA de naviguer dans l’immensité du langage humain.

Pour ce faire, nous utilisons des modèles d’embeddings comme SentenceTransformers. Ces outils permettent de convertir les chunks de texte en vecteurs denses qui capturent le sens sémantique des phrases. Par exemple, “chat” et “animal” auront des vecteurs proches dans l’espace vectoriel, car ils partagent des similarités contextuelles. Cela ouvre la voie à des recherches qui ne se limitent pas uniquement aux mots, mais qui comprennent également leur signification.

Mais comment allons-nous stocker tous ces vecteurs pour les rendre facilement accessibles? C’est là qu’entrent en jeu les bases de données vectorielles. FAISS (Facebook AI Similarity Search) est l’une des options les plus populaires, car elle permet une recherche ultra-rapide dans cet espace vectoriel. En stockant nos vecteurs dans FAISS, nous pouvons effectuer des recherches similaires à une vitesse fulgurante, facilitant ainsi la récupération des informations pertinentes en réponse à des requêtes.

Voici un exemple de code pour générer les embeddings et construire un index FAISS, tout en sauvegardant les métadonnées associées :

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
import numpy as np
import pickle

def get_embeddings(text_chunks):
    model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
    embeddings = model.encode(text_chunks, show_progress_bar=True)
    return np.array(embeddings)

def build_faiss_index(embeddings, save_path="faiss_index"):
    dim = embeddings.shape[1]
    index = faiss.IndexFlatL2(dim)
    index.add(embeddings.astype('float32'))
    faiss.write_index(index, f"{save_path}.index")
    return index

def save_metadata(text_chunks, path="faiss_metadata.pkl"):
    with open(path, "wb") as f:
        pickle.dump(text_chunks, f)

# Usage example
text_chunks = ["Your text chunk 1", "Your text chunk 2"]
embeddings = get_embeddings(text_chunks)
index = build_faiss_index(embeddings)
save_metadata(text_chunks)

Ce code permet non seulement de transformer des textes en vecteurs, mais aussi de les stocker de manière efficace pour une recherche rapide. C’est un passage obligé pour quiconque souhaite créer un système RAG performant. Rendez-vous sur ce lien pour explorer davantage de ressources sur le sujet.

Comment récupérer et combiner les informations pertinentes pour la génération

Pour récupérer et combiner les informations pertinentes pour la génération d’une réponse, le processus commence par la transformation de la requête utilisateur en une forme numérique. Grâce à un modèle d’embeddings, la question est convertie en un vecteur que le système peut comprendre. Ce vecteur est ensuite comparé à ceux des passages stockés dans notre base vectorielle, utilisant des techniques de recherche de similarité. Ce processus rapide et efficace permet d’extraire les passages les plus proches en signification.

La clé ici se joue sur la notion de proximité sémantique. En d’autres termes, même si les passages peuvent ne pas correspondre exactement à la question posée, leur signification devrait se recouper. Par exemple, si un utilisateur demande « Quels sont les types d’apprentissage supervisé ? », des passages sur la classification ou la régression dans le contexte de l’apprentissage supervisé devraient être récupérés.

Une fois que les passages pertinents sont identifiés, ils doivent être combinés en un seul bloc de contexte. Cette étape est cruciale, car cela permet de préparer le texte qui sera donné en entrée à notre LLM pour la génération. L’idée ici est d’assurer une continuité et une cohérence, facilitant ainsi une réponse plus naturelle et pertinente. La combinaison peut être réalisée en concaténant les passages avec des séparateurs appropriés.

Un point essentiel à garder en tête est la petite marge de chevauchement lors du découpage initial des documents. Cette stratégie permet de minimiser les ruptures sémantiques, garantissant que les idées et les concepts restent intimement liés, même quand les passages sont séparés. Cela ressemble à tisser des liens pour garantir que les différentes parties d’un texte forment un tout bien intégré.

def combine_retrieved_chunks(query, index, text_chunks, top_k=3):
    context_chunks = retrieve_similar_chunks(query, index, text_chunks, top_k)
    combined_context = "\n\n".join(context_chunks)
    return combined_context

Ce code simple illustre comment on peut récupérer les morceaux les plus pertinents et les combiner pour créer un contexte global pour la génération de réponses. Pour en savoir plus sur la construction de systèmes RAG, n’hésitez pas à consulter ce guide complet sur les systèmes RAG multimodaux.

Comment générer une réponse avec un LLM en s’appuyant sur le contexte récupéré

Une fois que nous avons extrait les chunks les plus pertinents, la prochaine étape consiste à les assembler pour créer un contexte cohérent à présenter au modèle de langage. Cela peut sembler simple, mais c’est ici que réside toute la complexité et la finesse du processus. L’idée est de combiner ces segments de texte de manière à les rendre exploitables en contexte, tout en gardant à l’esprit la nature de la requête utilisateur.

La construction du prompt commence par récupérer les chunks grâce à la fonction retrieve_similar_chunks, que nous avons élaborée précédemment. Imaginons qu’un utilisateur pose la question suivante : « La ML non supervisée couvre-t-elle des tâches de régression ? ». En utilisant notre système RAG, nous allons d’abord identifier les trois morceaux de texte les plus représentatifs qui répondent à cette question. Ces chunks seront ensuite combinés pour former un seul bloc contextuel prêt à être envoyé au LLM.

context_chunks = retrieve_similar_chunks(query, index, text_chunks, top_k=3)
context = "\n\n".join(context_chunks)

Il est crucial de s’assurer que ce contexte soit à la fois riche et pertinent, d’où l’importance d’un bon prétraitement des données afin d’éviter les hallucinations. À ce stade, nous allons alimenter notre modèle de langage, ici un modèle open-source tel que TinyLlama, avec ce contexte et la question utilisateur assemblée dans un format de prompt bien défini.

prompt = f"""
Context:
{context}
Question:
{query}
Answer:
"""

Pour exécuter ce prompt, nous intégrons TinyLlama en gérant le device map pour optimiser les performances. Ce modèle est chargé avec la méthode from_pretrained, et le tokenizer est utilisé pour transformer le prompt en un format qui peut être compris par le modèle.

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")

Enfin, la génération de texte elle-même est effectuée via la méthode model.generate, qui renvoie une réponse que nous devrons nettoyer avant de l’afficher.

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

En conclusion, cette intégration finale et la gestion du contexte sont primordiales pour réduire les hallucinations et accroître la précision des réponses. Notre modèle RAG devient ainsi un outil puissant, capable de fusionner mémoire et créativité avec une fiabilité accrue, rendant chaque interaction unique et pertinente.

Quels bénéfices concrets peut-on tirer d’un système RAG simple et bien conçu ?

Un système RAG accessible permet de combiner la puissance des modèles linguistiques avec une mémoire externe actualisée, pour des réponses précises et contextualisées. Intégrer par soi-même cette chaîne de préparation, vectorisation, recherche et génération ouvre la porte à des applications adaptées à ses données spécifiques, limitant les erreurs classiques des LLM indépendants. Maîtriser ce pipeline, même basique, est un levier puissant pour gagner en fiabilité et pertinence. Ainsi, vous transformez une IA générique en un assistant de connaissance concret, taillé sur mesure pour vos besoins réels.

FAQ

Qu’est-ce qu’un système Retrieval-Augmented Generation (RAG) ?

Un système RAG combine la recherche dans une base documentaire avec la génération de texte par un modèle de langage, pour produire des réponses précises et contextualisées en s’appuyant sur des données externes actualisées.

Pourquoi découper les documents en morceaux (chunks) pour RAG ?

Parce que les LLM ont une fenêtre contextuelle limitée, on découpe les documents en morceaux courts et légèrement chevauchants pour préserver le sens et garantir une recherche pertinente dans le texte.

Comment sont créés les embeddings pour un système RAG ?

Les embeddings sont des vecteurs numériques générés par des modèles comme SentenceTransformers, qui représentent le sens sémantique des textes pour permettre une recherche par similarité dans un espace vectoriel.

Quel rôle joue FAISS dans un système RAG ?

FAISS est une bibliothèque de Facebook qui permet d’indexer et rechercher efficacement parmi des millions de vecteurs embeddings, accélérant la récupération des passages pertinents dans un système RAG.

Peut-on utiliser n’importe quel modèle LLM dans un système RAG ?

Oui, mais la qualité de la réponse dépend du modèle choisi. On privilégie souvent des modèles open source compatibles avec la génération conditionnée, permettant d’incorporer le contexte récupéré dans le prompt.

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est expert en analytics, data engineering et IA générative avec plus de dix ans d’expérience terrain. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur reconnu, il maîtrise la mise en place de systèmes data robustes, automatisés et user-centric. Son expertise couvre l’intégralité du cycle data, de la collecte conforme RGPD à la création de workflows IA avancés et systèmes RAG opérationnels, pour des solutions métier efficaces.

Comment construire un système RAG simple et efficace ?