Ce guide explique comment construire un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) local pour traiter des PDF en utilisant DeepSeek-R1, LangChain, Ollama et Streamlit. Il met l'accent sur la confidentialité et l'efficacité en effectuant toutes les opérations localement, sans frais d'API récurrents. Le système utilise LangChain pour orchestrer le flux de travail, DeepSeek-R1 pour le raisonnement et la génération de réponses, Ollama pour déployer les modèles localement, ChromaDB pour stocker et récupérer les embeddings de documents, et Streamlit pour une interface utilisateur intuitive. Le guide fournit des instructions étape par étape pour installer les prérequis, configurer le projet, et exécuter l'application, permettant aux utilisateurs de poser des questions sur des documents PDF téléchargés et d'obtenir des réponses précises et rapides.
L'article explore l'intégration de fonctionnalités d'intelligence artificielle dans les applications, en se concentrant sur deux approches principales : le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et le fine-tuning. Le RAG combine la génération de texte avec la recherche d'informations externes pour améliorer la qualité des réponses générées, tandis que le fine-tuning adapte un modèle pré-entraîné à des tâches spécifiques en le réentraînant sur des données spécialisées. L'article détaille les différences entre ces méthodes et propose une implémentation pratique d'un système RAG utilisant Symfony et Elasticsearch. Le processus inclut la création d'embeddings à partir de données, leur stockage dans une base de données vectorielle, et l'utilisation d'un modèle de langage pour générer des réponses contextuelles. Le projet, disponible sur GitHub, permet d'expérimenter avec différents cas d'utilisation et modèles d'embeddings. En conclusion, l'article souligne comment la combinaison de RAG et de fine-tuning peut créer des applications AI plus intelligentes et réactives.
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L'auteur explique l'intérêt de RAG (Retriever-Augmented Generation) par rapport à l'utilisation d'un LLM (Large Language Model) pour créer un chatbot basé sur la documentation technique de son site.
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