RAG expliqué : ajoutez vos données aux applications LLM

Vous avez créé un chatbot avec un LLM puissant comme GPT-4 ou Claude, mais il donne des réponses génériques et ne connaît pas les documents internes de votre entreprise. Comment lui faire répondre à des questions sur vos propres données ? Le fine-tuning est coûteux et statique. La solution est le Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Dans cet article, nous expliquons le RAG de manière pratique, vous montrons comment l'implémenter étape par étape, et partageons les bonnes pratiques pour construire des applications LLM fiables qui exploitent vos données privées.

Qu'est-ce que le RAG ?

Le RAG combine deux techniques puissantes : la récupération (trouver des informations pertinentes dans une base de connaissances) et la génération (utiliser un LLM pour produire une réponse). Au lieu de se fier uniquement aux connaissances pré-entraînées du LLM, le RAG récupère dynamiquement les documents pertinents et les inclut dans le prompt, ancrant la réponse du modèle dans vos données.

Considérez cela comme un examen à livre ouvert pour l'IA : elle peut consulter la réponse dans vos documents avant de répondre.

Pourquoi utiliser le RAG ?

• Informations à jour : Mettez à jour votre base de connaissances sans réentraîner le modèle.
• Économique : Pas besoin de fine-tuning coûteux ni de grandes fenêtres de contexte.
• Précision : Réduit les hallucinations en ancrant les réponses dans des faits récupérés.
• Confidentialité : Vos données restent dans votre base de données vectorielle ; seuls les extraits pertinents sont envoyés au LLM.
• Flexibilité : Fonctionne avec n'importe quel LLM (OpenAI, Anthropic, modèles locaux) et tout type de document.

Comment fonctionne le RAG : composants essentiels

Un système RAG typique comporte quatre parties principales :

1. Ingestion des documents : Chargez et prétraitez vos documents (PDF, pages web, bases de données).
2. Modèle d'embedding : Convertissez les segments de texte en vecteurs numériques qui capturent le sens sémantique.
3. Base de données vectorielle : Stockez et indexez ces vecteurs pour une recherche de similarité rapide.
4. LLM : Générez des réponses en utilisant le contexte récupéré.

Étape par étape : construire un pipeline RAG

1. Préparez vos documents

Rassemblez vos sources de données : PDF, fichiers Markdown, pages Confluence ou tables SQL. Nettoyez le texte (supprimez les en-têtes, pieds de page, textes répétitifs) et découpez-le en segments de 200 à 500 mots avec un certain chevauchement (par exemple, 50 mots) pour préserver le contexte.

Exemple en Python :

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,
    chunk_overlap=50
)
chunks = text_splitter.split_text(your_document)

2. Générez les embeddings

Utilisez un modèle d'embedding comme text-embedding-3-small d'OpenAI ou des modèles open source comme all-MiniLM-L6-v2 pour convertir chaque segment en vecteur.

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

def get_embedding(text):
    response = client.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-small",
        input=text
    )
    return response.data[0].embedding

3. Stockez dans une base de données vectorielle

Choisissez une base de données vectorielle : Pinecone, Weaviate, Qdrant, ou même PostgreSQL avec pgvector. Stockez l'embedding de chaque segment avec ses métadonnées (source, numéro de page).

import pinecone
pinecone.init(api_key="YOUR_KEY", environment="us-west1-gcp")
index = pinecone.Index("rag-demo")

vectors = [(f"chunk-{i}", get_embedding(chunk), {"text": chunk}) for i, chunk in enumerate(chunks)]
index.upsert(vectors=vectors)

4. Récupérez les segments pertinents

Lorsqu'un utilisateur pose une question, générez l'embedding de la requête et recherchez les k segments les plus similaires.

query_embedding = get_embedding(user_question)
results = index.query(vector=query_embedding, top_k=3, include_metadata=True)
context = "\n\n".join([match.metadata["text"] for match in results.matches])

5. Générez la réponse

Construisez un prompt qui inclut le contexte récupéré et demandez au LLM de répondre en se basant sur celui-ci.

prompt = f"""Answer the question based only on the following context:
{context}

Question: {user_question}
Answer:"""

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
print(response.choices[0].message.content)

RAG vs Fine-Tuning

Bonnes pratiques pour le RAG

• Découpez intelligemment : Chevauchez les segments pour éviter de couper des phrases ; envisagez un découpage sémantique.
• Utilisez la recherche hybride : Combinez la recherche vectorielle avec la recherche par mots-clés (BM25) pour un meilleur rappel.
• Réordonnez les résultats : Utilisez un cross-encoder pour réordonner les segments récupérés par pertinence.
• Soignez le prompt : Demandez au LLM de citer les sources et de dire « Je ne sais pas » si le contexte est insuffisant.
• Surveillez et évaluez : Enregistrez les requêtes et les réponses ; utilisez des métriques comme le taux de succès et la pertinence des réponses.

Pièges courants et comment les éviter

• Mauvaise récupération : Si les embeddings ne capturent pas le sens spécifique au domaine, essayez d'affiner le modèle d'embedding ou d'utiliser un modèle spécialisé.
• Limites de longueur du contexte : N'entassez pas trop de segments ; priorisez les meilleurs résultats et gardez les prompts concis.
• Hallucinations : Même avec le contexte, les LLM peuvent inventer des faits. Utilisez des prompts stricts et envisagez une étape de vérification.
• Index obsolète : Mettez en place un pipeline pour régénérer les embeddings des documents lorsqu'ils changent.

FAQ

Quelle est la différence entre RAG et fine-tuning ?

Le RAG récupère des informations pertinentes au moment de l'inférence et les inclut dans le prompt, tandis que le fine-tuning ajuste les poids du modèle pour apprendre de nouveaux motifs. Le RAG est meilleur pour les connaissances factuelles dynamiques ; le fine-tuning est meilleur pour l'adaptation de style ou de domaine.

Ai-je besoin d'une base de données vectorielle pour le RAG ?

Pas strictement—vous pouvez utiliser n'importe quel index de recherche (par exemple, Elasticsearch) ou même une similarité cosinus en mémoire pour de petits ensembles de données. Mais les bases de données vectorielles comme Pinecone ou Qdrant sont optimisées pour une recherche de similarité rapide et évolutive.

Comment évaluer un système RAG ?

Mesurez la qualité de la récupération (précision@k, rappel) et la qualité de la génération (pertinence de la réponse, fidélité). Des outils comme Ragas ou TruLens peuvent aider à automatiser l'évaluation.

Conclusion

Le RAG est un moyen pratique et économique d'ajouter vos propres données aux applications LLM. En suivant les étapes ci-dessus et en respectant les bonnes pratiques, vous pouvez construire des assistants IA qui répondent avec précision aux questions en utilisant votre base de connaissances privée. Commencez petit, itérez et évaluez toujours.

Lors de la préparation des documents pour votre pipeline RAG, vous devrez souvent fusionner plusieurs PDF en un seul fichier pour faciliter l'ingestion. Utilisez notre PDF Merger gratuit pour combiner des PDF rapidement et en toute sécurité.