Mise en œuvre de la Génération Augmentée par Récupération (RAG) : Un Guide Étape par Étape

La Génération Augmentée par Récupération (RAG) est une technique puissante qui combine la récupération d'informations avec la génération de texte. Elle est particulièrement utile pour générer des réponses basées sur un contexte spécifique extrait d'un ensemble de documents. Cet article fournit un guide étape par étape pour comprendre et mettre en œuvre RAG en utilisant Python, OpenAI et d'autres bibliothèques essentielles.

Pour commencer à mettre en œuvre RAG, vous devez configurer votre environnement de travail avec les bibliothèques nécessaires. Les bibliothèques clés requises sont OpenAI pour les interactions avec le modèle de langage, PyMuPDF pour la manipulation de PDF, FAISS pour une recherche de similarité efficace, et Scikit-learn pour le prétraitement des données. Celles-ci peuvent être installées à l'aide de pip dans un environnement Python comme Google Colab.

La première étape du processus RAG consiste à extraire du texte à partir de fichiers PDF pour l'utiliser comme source de contexte. Cela est réalisé à l'aide de la bibliothèque PyMuPDF. Une fonction est créée pour extraire le texte de chaque page d'un PDF et le concaténer en une seule chaîne. Le texte extrait de tous les fichiers PDF téléchargés est ensuite stocké dans un dictionnaire pour un traitement ultérieur.

Pour permettre une recherche efficace, les données textuelles extraites doivent être converties en vecteurs numériques. Cela se fait à l'aide du vectoriseur TF-IDF (Fréquence de Terme - Fréquence Inverse de Document) de Scikit-learn. Après la vectorisation, FAISS est utilisé pour créer un index pour des recherches vectorielles rapides. Les vecteurs TF-IDF sont ajoutés à l'index FAISS, créant ainsi une base de données consultable de vecteurs de documents.

Avec les données textuelles vectorisées et indexées, une fonction de recherche est mise en œuvre pour trouver les documents les plus pertinents en fonction d'une requête. La fonction convertit la requête en un vecteur TF-IDF et utilise l'index FAISS pour trouver les vecteurs de documents correspondants les plus proches. Cette étape permet une récupération efficace du contexte pertinent pour le processus RAG.

La dernière étape combine le contexte récupéré avec GPT-4 pour générer des réponses augmentées. Une fonction est créée qui récupère d'abord les documents pertinents à l'aide de la fonction de recherche, puis combine ce contexte avec la requête de l'utilisateur dans un prompt. Ce prompt est envoyé à l'API OpenAI, qui utilise GPT-4 pour générer une réponse basée à la fois sur la requête et le contexte récupéré, aboutissant à des réponses plus précises et pertinentes.

L'article conclut en résumant les étapes clés pour mettre en œuvre un système RAG de base : configuration de l'environnement, extraction de texte à partir de PDF, vectorisation de texte, création d'un index FAISS, recherche dans l'index et génération de réponses augmentées avec l'API OpenAI. Cette approche fournit une base pour améliorer les tâches de génération de texte avec un contexte pertinent provenant de documents, qui peut être étendue et mise à l'échelle pour des applications plus complexes.