Qu'est-ce que le RAG ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique avancée qui combine la génération de texte par IA avec la récupération d'informations depuis une base de connaissances. Contrairement aux modèles de langage classiques qui s'appuient uniquement sur leurs connaissances pré-entraînées, le RAG permet d'enrichir les réponses avec des données contextuelles récentes et spécifiques.
Cette approche révolutionne l'utilisation des LLM (Large Language Models) en leur permettant d'accéder à des informations externes, ce qui résout plusieurs limitations majeures :
Accès à des informations récentes (les modèles classiques ont une date de coupure)
Réduction des hallucinations (réponses inventées)
Personnalisation avec vos propres données
Traçabilité des sources d'information
Comment fonctionne le RAG ?
Le processus RAG se décompose en trois étapes principales :
1. Indexation (Ingestion)
Les documents sont découpés en chunks (morceaux), convertis en embeddings (vecteurs numériques) et stockés dans une base de données vectorielle.
2. Récupération (Retrieval)
Lors d'une question, le système convertit la requête en embedding et recherche les chunks les plus similaires dans la base vectorielle.
3. Génération (Generation)
Le LLM génère une réponse en utilisant les chunks récupérés comme contexte, en plus de ses connaissances pré-entraînées.
Mise en place avec Python et LangChain
LangChain est un framework Python qui simplifie grandement la création d'applications RAG. Voici comment mettre en place un système complet.
Installation des dépendances
Commencez par installer les bibliothèques nécessaires :
pip install langchain langchain-openai chromadb sentence-transformersExemple de code complet
Voici un exemple complet de système RAG avec LangChain :
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
# 1. Charger les documents
loader = TextLoader("documents.txt")
documents = loader.load()
# 2. Découper en chunks
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200
)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)
# 3. Créer les embeddings et la base vectorielle
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents=chunks,
embedding=embeddings
)
# 4. Créer la chaîne RAG
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=OpenAI(),
retriever=vectorstore.as_retriever(),
return_source_documents=True
)
# 5. Poser une question
response = qa_chain({"query": "Quelle est la politique de remboursement ?"})
print(response["result"])Utilisation avec des modèles open-source
Pour éviter les coûts d'API OpenAI, vous pouvez utiliser des modèles locaux avec Ollama :
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
# Utiliser Ollama pour les embeddings et le LLM
embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed")
llm = Ollama(model="llama2")
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents=chunks,
embedding=embeddings
)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
retriever=vectorstore.as_retriever()
)Intégration avec OpenWebUI
OpenWebUI est une interface web open-source pour interagir avec des LLM. Voici comment l'intégrer avec un système RAG :
Configuration OpenWebUI avec RAG
Installez OpenWebUI :
docker run -d -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --add-host=host.docker.internal:host-gateway ghcr.io/open-webui/open-webui:mainConfigurez le connecteur RAG dans les paramètres
Uploadez vos documents via l'interface web
Le système indexe automatiquement et permet les requêtes RAG
API personnalisée pour OpenWebUI
Vous pouvez créer une API Flask/FastAPI pour connecter votre système RAG à OpenWebUI :
from flask import Flask, request, jsonify
from langchain.chains import RetrievalQA
app = Flask(__name__)
qa_chain = None # Initialisé avec votre système RAG
@app.route("/api/rag/query", methods=["POST"])
def query_rag():
data = request.json
query = data.get("query")
response = qa_chain({"query": query})
return jsonify({
"answer": response["result"],
"sources": [doc.page_content for doc in response["source_documents"]]
})
if __name__ == "__main__":
app.run(port=5000)Bonnes pratiques et optimisations
Chunking intelligent
La taille des chunks est cruciale. Trop petits, vous perdez le contexte. Trop grands, vous introduisez du bruit. Recommandations :
Chunk size : 500-1500 tokens selon le type de contenu
Overlap : 10-20% pour préserver le contexte entre chunks
Utiliser des séparateurs intelligents (paragraphes, sections)
Choix de la base vectorielle
Plusieurs options s'offrent à vous :
Chroma : Simple et léger, idéal pour le développement
Pinecone : Service cloud performant pour la production
Weaviate : Open-source avec de nombreuses fonctionnalités
Qdrant : Performant et facile à déployer
Amélioration de la récupération
Pour améliorer la qualité des réponses :
Utiliser la récupération hybride (vecteur + BM25)
Réordonner les résultats avec un re-ranker
Filtrer par métadonnées (date, source, type)
Cas d'usage du RAG
Assistants conversationnels avec connaissances métier
Chatbots de support client avec documentation
Systèmes de Q&A sur documents internes
Recherche sémantique dans bases de connaissances
Besoin d'aide pour votre projet RAG ?
Mettre en place un système RAG performant nécessite une expertise technique approfondie. Notre agence spécialisée en intelligence artificielle peut vous accompagner dans :
La conception et l'architecture de votre système RAG
L'intégration avec vos systèmes existants
L'optimisation des performances et de la qualité des réponses
Le déploiement en production avec monitoring
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