Implementing the RAG flow

Notes d'étude : Implémentation du Flux RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Objectif : Mettre en œuvre le flux RAG en utilisant une base de données vectorielle (VectorDB).

Les 5 Étapes du Flux RAG :

• Découpage du Texte (Chunking) :
• Lire le document source (ex: report. md).
• Diviser le texte en segments gérables (chunks), idéalement par section.
• Génération d'Embeddings :
• Créer une représentation vectorielle (embedding) pour chaque chunk de texte.
• Création et Indexation du Vector Store :
• Instancier la base de données vectorielle.
• Itérer sur les paires (chunk, embedding).
• Insérer chaque paire dans le store.
• Point clé : Il est crucial d'inclure le texte original du chunk (ou son ID) lors de l'insertion, car l'embedding seul n'a pas de signification pour l'utilisateur final.
• Génération de l'Embedding de la Requête :
• Lorsqu'un utilisateur pose une question, générer un embedding spécifique pour cette requête.
• Récupération (Retrieval) :
• Interroger le Vector Store en utilisant l'embedding de la requête.
• Spécifier le nombre de résultats les plus pertinents souhaités (ex: les deux chunks les plus proches).
• Résultat : Le système retourne les documents pertinents et leur distance (ex: distance cosinus) par rapport à la requête.

Takeaways

• Le flux RAG utilise une base de données vectorielle (VectorDB) pour améliorer la pertinence des réponses.
• Le texte source est d'abord découpé (chunking) puis transformé en représentations vectorielles (embeddings).
• Lors de l'indexation, il est crucial de stocker le texte original du chunk en plus de son embedding.
• La requête utilisateur est convertie en embedding pour interroger le VectorDB et récupérer les chunks les plus pertinents (ex: par distance cosinus).