Construction d'un pipeline RAG de bout en bout

Introduction

• Vue d'ensemble de RAG : Génération Augmentée par la Récupération
  • Fournit aux grands modèles de langage (LLM) un contexte sur des données personnalisées
  • Les LLM entraînés sur un corpus général n'ont aucune connaissance de données spécifiques.

Outils et technologies utilisés

• LangChain : Cadre pour construire des applications LLM
• Modèle Triplex : Utilisé pour extraire des entités et des relations
• Vector Store : Stocke entités et relations sous forme de représentations numériques
• Gradio : Interface graphique pour interagir avec le chatbot

Objectifs

• Mettre en place une pipeline RAG de bout en bout
• Travailler avec des données personnalisées, démontrant le processus en utilisant des données personnelles
• Fournir le code dans le blog de l'instructeur pour un accès facile

Étapes d'installation

1. Configuration de l'environnement

   • Utilisation de conda pour la gestion de l'environnement (optionnel mais recommandé)
   • Créer un environnement nommé rag_pipe avec Python 3.11

2. Installer les packages requis

   • Installer les bibliothèques nécessaires : LangChain, FES, Gradio, OLA, PDF Plumber, etc.
   • L'installation peut prendre 4 à 5 minutes.

3. Installer et exécuter OLA

   • Installer OLA depuis leur site web en fonction du système d'exploitation
   • Exemple de commande pour Linux : curl -O <link>
   • Vérifier l'installation avec ama list

4. Lancer Jupyter Notebook

   • Importer les bibliothèques installées et configurer l'environnement pour exécuter le code.

Processus du pipeline RAG

1. Préparation des données

   • Charger les informations personnelles depuis un fichier PDF
   • Diviser les données en petits morceaux pour faciliter le traitement

2. Extraction des entités et des relations

   • Utiliser Triplex pour extraire des entités et des relations du PDF
   • Exemple de sortie :
     • Personne : Fahad Mza
     • Lieux : Sydney, Australie, YouTube

3. Stockage des données extraites

   • Écrire les entités et relations extraites dans un fichier texte
   • Charger les données dans LangChain pour le découpage et l'intégration
   • Créer un magasin de vecteurs (F ou un autre de votre choix)

4. Définir un modèle d'invite

   • Créer une invite pour guider les réponses des LLM en fonction des données extraites
   • Exemple : "Utilisez les éléments suivants comme contexte pour répondre à la question..."

5. Définir la chaîne et le récupérateur

   • Combiner le LLM, l'invite et le récupérateur en une chaîne cohérente
   • Définir une fonction de réponse pour l'interaction avec le chatbot.

Interaction avec Gradio

• Lancer l'interface Gradio pour interagir avec le pipeline RAG
• Le chatbot peut répondre à des questions basées sur les données extraites
  • Exemple de question : "Qui est Fahad Mza ?"
  • Exemple de réponse : "Fahad Mza est un ingénieur cloud..."
  • Exemple pour une information inconnue : "Qu'est-ce que Fahad aime manger ?" renvoie : "Je n'ai pas cette information."

Conclusion

• Pipeline RAG complet créé sans appels API
• Utilisation de Triplex pour l'extraction d'entités et la génération de relations
• Insistance sur l'importance de construire des pipelines RAG personnalisés pour des cas d'utilisation spécifiques

Appel à l'action

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