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 décrit un projet ambitieux visant à apprendre le langage de programmation Rust en développant un LoadBalancer, assisté par l'IA DeepSeek. L'auteur, expérimenté en développement logiciel, détaille les étapes de son apprentissage de Rust, le choix de l'IA DeepSeek pour son assistance, et la construction du LoadBalancer avec ses défis techniques. Malgré des performances initiales décevantes, l'optimisation et l'utilisation de la dernière version du framework "hyper" ont permis d'améliorer significativement le projet. L'expérience a confirmé l'utilité de l'IA dans l'apprentissage d'un nouveau langage, tout en soulignant ses limites et la nécessité de compléter ses réponses avec une documentation approfondie.