Concepts Fondamentaux

Comprendre les principes de base de la technique Naive RAG

Les Concepts Fondamentaux du RAG

Pour bien comprendre la technique Naive RAG, il est essentiel de maîtriser les concepts fondamentaux qui la sous-tendent. Cette section présente une vue d'ensemble des composants clés et de leur interaction dans un système RAG.

Carte Mentale des Concepts RAG

Voici une représentation visuelle des principaux concepts liés au RAG :

Carte Mentale des Concepts RAG +-----+ | RAG | +-----+ | +---------------------------+---------------------------+ | | | +---------------+ +--------------+ +----------------+ | Composants | | Types | | Applications | +---------------+ +--------------+ +----------------+ | | | +-----------+-----------+ +-----------+-----------+ +-----------+-----------+ | | | | | | | | +-------+ +------------+ +----------+ +------------+ +------------+ +----------+ +------------+ | LLM | | Base | |Embeddings| | Naive RAG | | Advanced | |Chatbots | | Recherche | | | | Vectorielle| | | | | | RAG | | | | | +-------+ +------------+ +----------+ +------------+ +------------+ +----------+ +------------+ | | | | | | +---------------+---+ | +---------------+ | | | | | +----------------+ +----------------+ +----------------+ +----------------+ | Chunking | | Requête | | Chunking | | Embeddings | | Basique | | Simple | | Sémantique | | Spécialisés | +----------------+ +----------------+ +----------------+ +----------------+ Légende: - RAG: Concept Principal - Composants, Types, Applications: Catégories Principales - LLM, Base Vectorielle, etc.: Composants spécifiques - Naive RAG, Advanced RAG, etc.: Types de RAG - Chunking Basique, Requête Simple, etc.: Détails Techniques

Les Composants Essentiels

Un système RAG repose sur trois composants fondamentaux :

1. Grands Modèles de Langage (LLM)

Les LLM constituent le cœur du système RAG, responsables de la génération de texte. Ils utilisent le contexte fourni par le système de récupération pour produire des réponses pertinentes et cohérentes. Dans une approche Naive RAG, on utilise généralement des modèles pré-entraînés sans fine-tuning spécifique.

Exemples de LLM couramment utilisés :

2. Base de Données Vectorielle

La base de données vectorielle stocke les représentations vectorielles (embeddings) des documents ou segments de documents. Elle permet une recherche efficace par similarité vectorielle pour identifier les contenus les plus pertinents par rapport à une requête.

Options populaires pour les bases vectorielles :

3. Embeddings

Les embeddings sont des représentations vectorielles numériques de texte qui capturent le sens sémantique. Dans un système Naive RAG, on utilise des modèles d'embedding standards pour convertir à la fois les documents et les requêtes en vecteurs comparables.

Modèles d'embedding courants :

Le Processus Naive RAG

Le processus Naive RAG suit une séquence d'étapes bien définie :

1. Préparation des Documents

Cette étape consiste à collecter, nettoyer et préparer les documents qui serviront de source d'information. Dans l'approche naive, on se contente généralement d'extraire le texte brut sans traitement complexe des métadonnées.

2. Chunking

Le chunking divise les documents en segments plus petits (chunks) de taille relativement fixe. Dans l'approche naive, on utilise souvent un découpage simple basé sur un nombre de tokens ou de caractères, sans considération particulière pour la structure sémantique.

Stratégies de chunking basiques :

3. Création d'Embeddings

Chaque chunk est converti en un vecteur d'embedding à l'aide d'un modèle pré-entraîné. Ces vecteurs capturent le sens sémantique du texte dans un espace multidimensionnel.

4. Indexation

Les vecteurs d'embedding sont stockés dans une base de données vectorielle qui permet une recherche efficace par similarité.

5. Traitement des Requêtes

Lorsqu'une requête est reçue, elle est également convertie en embedding, puis comparée aux vecteurs stockés pour identifier les chunks les plus similaires.

6. Génération de Réponse

Les chunks récupérés sont fournis comme contexte au LLM, qui génère une réponse basée sur ce contexte et la requête originale.

Avantages et Limites de l'Approche Naive

Avantages

Limites