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Comment réaliser un Retrieval-Augmented Generation (RAG) basique en Python

14 déc. 2024

Comment réaliser un Retrieval-Augmented Generation (RAG) basique en Python

Introduction

Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une technique innovante qui combine la puissance des modèles de génération de texte avec des systèmes de récupération d'informations. Cette approche permet d'améliorer la qualité des réponses générées en intégrant des données externes pertinentes. Dans cet article, nous allons explorer comment mettre en œuvre un modèle RAG basique en Python, en utilisant des bibliothèques populaires comme Hugging Face Transformers et FAISS.

Qu'est-ce que le Retrieval-Augmented Generation ?

Le RAG fonctionne en deux étapes principales :

Récupération d'informations : Le modèle recherche des documents pertinents dans une base de données ou un corpus de texte en fonction d'une requête donnée.
Génération de texte : Une fois les documents récupérés, un modèle de génération de texte (comme GPT-3 ou BART) utilise ces informations pour produire une réponse plus précise et contextuelle.

Cette méthode est particulièrement utile dans des applications comme les chatbots, les assistants virtuels, et les systèmes de questions-réponses.

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir installé les bibliothèques nécessaires. Vous pouvez le faire en exécutant :

pip install transformers faiss-cpu torch

Étape 1 : Préparer le corpus de documents

Pour cet exemple, nous allons créer un petit corpus de documents. Vous pouvez le remplacer par un ensemble de données plus vaste selon vos besoins.

documents = [
    "Le Python est un langage de programmation interprété.",
    "Il est largement utilisé pour le développement web, l'analyse de données, et l'intelligence artificielle.",
    "Les bibliothèques populaires de Python incluent NumPy, Pandas, et TensorFlow.",
    "Le machine learning est un sous-domaine de l'intelligence artificielle.",
    "Les modèles de langage comme GPT-3 sont utilisés pour la génération de texte."
]

Étape 2 : Indexer les documents avec FAISS

FAISS (Facebook AI Similarity Search) est une bibliothèque efficace pour la recherche de similarité. Nous allons l'utiliser pour indexer nos documents.

import faiss
import numpy as np
# Convertir les documents en vecteurs (ici, nous utilisons des embeddings aléatoires pour l'exemple)
def create_embeddings(documents):
    return np.random.rand(len(documents), 768).astype('float32')
embeddings = create_embeddings(documents)
# Créer un index FAISS
index = faiss.IndexFlatL2(768)  # Dimension des embeddings
index.add(embeddings)  # Ajouter les embeddings à l

Étape 3 : Récupérer les documents pertinents

Nous allons maintenant écrire une fonction pour récupérer les documents les plus pertinents en fonction d'une requête.

def retrieve_documents(query, k=2):
    query_embedding = create_embeddings([query])  # Créer un embedding pour la requête
    distances, indices = index.search(query_embedding, k)  # Rechercher les k documents les plus proches
    return [documents[i] for i in indices[0]]

# Exemple de requête
query = "Qu'est-ce que le machine learning ?"
retrieved_docs = retrieve_documents(query)
print("Documents récupérés :", retrieved_docs)

Étape 4 : Générer une réponse

Nous allons maintenant utiliser un modèle de génération de texte pour produire une réponse basée sur les documents récupérés.

from transformers import pipeline

# Charger le modèle de génération
generator = pipeline('text-generation', model='facebook/bart-large-cnn')

def generate_response(retrieved_docs):
    context = " ".join(retrieved_docs)  # Combiner les documents récupérés
    response = generator(context, max_length=100, num_return_sequences=1)
    return response[0]['generated_text']

# Générer une réponse
response = generate_response(retrieved_docs)
print("Réponse générée :", response)

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré les étapes de base pour mettre en œuvre un système de Retrieval-Augmented Generation en Python. En combinant la récupération d'informations avec la génération de texte, nous pouvons créer des applications plus intelligentes et contextuelles. Bien que cet exemple soit simplifié, il peut être étendu avec des modèles d'embeddings plus avancés et des corpus de données plus riches pour des résultats encore meilleurs.Pour aller plus loin, vous pouvez explorer des modèles pré-entraînés sur des tâches spécifiques ou intégrer des bases de données plus complexes pour la récupération d'informations. Si vous souhaitez approfondir vos connaissances en informatique, n'hésitez pas à consulter notre page de formations en informatique.

Ressources supplémentaires

En espérant que cet article vous ait été utile pour comprendre et mettre en œuvre un système RAG basique en Python !

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