TL;DR

Construire un chatbot RAG implique 7 étapes clés : (1) Collecter et préparer les documents, (2) Découper les documents en morceaux plus petits, (3) Générer des embeddings pour chaque chunk, (4) Stocker les embeddings dans une base vectorielle, (5) Implémenter la logique de récupération, (6) Connecter à un LLM pour la génération, (7) Déployer avec une interface de chat. Ce guide détaille chaque étape avec des exemples de code et les bonnes pratiques.

Qu'est-ce qu'un Chatbot RAG ?

Un chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) est un assistant IA qui répond aux questions en : Récupérant les informations pertinentes de vos documents Augmentant le prompt du LLM avec ce contexte Générant des réponses précises et fondées

Contrairement aux chatbots traditionnels avec des réponses scriptées, les chatbots RAG comprennent le langage naturel et peuvent répondre aux questions sur votre contenu spécifique.

Vue d'Ensemble de l'Architecture

`` Question Utilisateur │ ▼ ┌─────────────┐ │ Embedding │ ─── Convertir la question en vecteur └─────────────┘ │ ▼ ┌─────────────┐ │Recherche Vec│ ─── Trouver les chunks similaires └─────────────┘ │ ▼ ┌─────────────┐ │ Reranking │ ─── (Optionnel) Améliorer la pertinence └─────────────┘ │ ▼ ┌─────────────┐ │ LLM │ ─── Générer la réponse avec le contexte └─────────────┘ │ ▼ Réponse `

Prérequis

Avant de construire votre chatbot RAG, vous aurez besoin de : • Documents : Votre base de connaissances (PDFs, docs, fichiers markdown) • Python 3.9+ : Pour l'implémentation backend • Clés API : OpenAI ou un autre fournisseur LLM • Base vectorielle : Qdrant, Pinecone, ChromaDB, ou similaire

Étape 1 : Préparer vos Documents

Collecter votre Base de Connaissances

Rassemblez tous les documents que vous voulez que votre chatbot connaisse : • Documents FAQ • Documentation produit • Articles de support • Documents de politique • Tout contenu spécifique au domaine

Traitement des Documents

`python from langchain.document_loaders import ( PyPDFLoader, Docx2txtLoader, TextLoader )

def load_documents(file_paths): """Charger les documents depuis différents formats.""" documents = []

for path in file_paths: if path.endswith('.pdf'): loader = PyPDFLoader(path) elif path.endswith('.docx'): loader = Docx2txtLoader(path) elif path.endswith('.txt') or path.endswith('.md'): loader = TextLoader(path) else: continue

documents.extend(loader.load())

return documents

Charger vos documents docs = load_documents(['faq.pdf', 'guide-produit.docx', 'support.md']) `

Étape 2 : Découper vos Documents

Les documents doivent être divisés en chunks plus petits pour une récupération efficace.

Pourquoi le Chunking est Important • Limites de fenêtre de contexte : Les LLMs ne peuvent traiter qu'un texte limité • Précision de la récupération : Chunks plus petits = correspondance plus précise • Pertinence : Chaque chunk doit contenir des pensées complètes

Stratégies de Chunking

`python from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

Chunking récursif (recommandé pour la plupart des cas) text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=500, Caractères par chunk chunk_overlap=50, Chevauchement entre chunks separators=["\n\n", "\n", ". ", " ", ""] )

chunks = text_splitter.split_documents(docs) print(f"Créé {len(chunks)} chunks depuis {len(docs)} documents") `

Guide des Tailles de Chunks

| Type de Contenu | Taille Recommandée | |-----------------|-------------------| | FAQ/Q&R | 200-400 caractères | | Docs techniques | 400-600 caractères | | Contenu long | 500-1000 caractères | | Documentation code | 300-500 caractères |

Étape 3 : Générer les Embeddings

Les embeddings convertissent le texte en vecteurs numériques qui capturent le sens sémantique.

Choisir un Modèle d'Embeddings

Options populaires : • OpenAI text-embedding-3-small : Bon équilibre qualité/coût • OpenAI text-embedding-3-large : Qualité supérieure, coût supérieur • Cohere embed-v3 : Excellent support multilingue • Sentence Transformers : Gratuit, auto-hébergé

`python from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

Initialiser le modèle d'embeddings embeddings = OpenAIEmbeddings( model="text-embedding-3-small", openai_api_key="votre-cle-api" )

Générer les embeddings pour les chunks chunk_texts = [chunk.page_content for chunk in chunks] chunk_embeddings = embeddings.embed_documents(chunk_texts)

print(f"Généré {len(chunk_embeddings)} embeddings") print(f"Dimension embedding : {len(chunk_embeddings[0])}") `

Étape 4 : Stocker dans une Base Vectorielle

Les bases vectorielles permettent une recherche de similarité rapide sur des millions d'embeddings.

Utiliser Qdrant (Recommandé)

`python from qdrant_client import QdrantClient from qdrant_client.models import VectorParams, Distance, PointStruct

Initialiser le client Qdrant client = QdrantClient(url="http://localhost:6333")

Créer la collection client.create_collection( collection_name="mon_chatbot", vectors_config=VectorParams( size=1536, Dimension de vos embeddings distance=Distance.COSINE ) )

Insérer les chunks avec leurs embeddings points = [ PointStruct( id=i, vector=embedding, payload={ "text": chunks[i].page_content, "source": chunks[i].metadata.get("source", "inconnu") } ) for i, embedding in enumerate(chunk_embeddings) ]

client.upsert(collection_name="mon_chatbot", points=points) `

Utiliser ChromaDB (Configuration Plus Simple)

`python import chromadb from chromadb.utils import embedding_functions

Initialiser ChromaDB chroma_client = chromadb.Client()

Créer collection avec embeddings OpenAI openai_ef = embedding_functions.OpenAIEmbeddingFunction( api_key="votre-cle-api", model_name="text-embedding-3-small" )

collection = chroma_client.create_collection( name="mon_chatbot", embedding_function=openai_ef )

Ajouter les documents collection.add( documents=[chunk.page_content for chunk in chunks], metadatas=[chunk.metadata for chunk in chunks], ids=[f"chunk_{i}" for i in range(len(chunks))] ) `

Étape 5 : Implémenter la Récupération

L'étape de récupération trouve les chunks les plus pertinents pour la question d'un utilisateur.

Recherche de Similarité Basique

`python def retrieve_context(question: str, top_k: int = 5): """Récupérer les chunks pertinents pour une question."""

Encoder la question question_embedding = embeddings.embed_query(question)

Rechercher dans la base vectorielle results = client.search( collection_name="mon_chatbot", query_vector=question_embedding, limit=top_k )

Extraire le texte des résultats context = "\n\n".join([ result.payload["text"] for result in results ])

return context, results `

Recherche Hybride (Recommandée)

Combiner recherche sémantique et recherche par mots-clés :

`python from qdrant_client.models import Filter, FieldCondition, MatchText

def hybrid_retrieve(question: str, top_k: int = 5): """Récupération hybride combinant sémantique et mots-clés."""

Recherche sémantique question_embedding = embeddings.embed_query(question) semantic_results = client.search( collection_name="mon_chatbot", query_vector=question_embedding, limit=top_k * 2 Plus pour le re-ranking )

Filtre par mots-clés keyword_results = client.scroll( collection_name="mon_chatbot", scroll_filter=Filter( must=[ FieldCondition( key="text", match=MatchText(text=question) ) ] ), limit=top_k )

Combiner et dédupliquer all_results = {r.id: r for r in semantic_results} for r in keyword_results[0]: all_results[r.id] = r

return list(all_results.values())[:top_k] `

Étape 6 : Connecter au LLM pour la Génération

Combinez maintenant le contexte récupéré avec un LLM pour générer des réponses.

Créer la Chaîne RAG

`python from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="votre-cle-api")

def generate_response(question: str, context: str) -> str: """Générer une réponse en utilisant le contexte récupéré."""

system_prompt = """Tu es un assistant utile qui répond aux questions basées sur le contexte fourni.

Règles : • Réponds uniquement basé sur le contexte fourni • Si le contexte ne contient pas la réponse, dis "Je n'ai pas cette information" • Cite tes sources quand possible • Garde les réponses concises et utiles"""

user_prompt = f"""Contexte : {context}

Question : {question}

Réponse :"""

response = client.chat.completions.create( model="gpt-4-turbo-preview", messages=[ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_prompt} ], temperature=0.7, max_tokens=500 )

return response.choices[0].message.content `

Fonction RAG Complète

`python def rag_chatbot(question: str) -> dict: """Fonction chatbot RAG complète.""" Récupérer le contexte pertinent context, sources = retrieve_context(question, top_k=5) Générer la réponse answer = generate_response(question, context) Retourner avec les sources return { "question": question, "answer": answer, "sources": [ { "text": s.payload["text"][:200] + "...", "source": s.payload.get("source", "inconnu"), "score": s.score } for s in sources ] }

Tester le chatbot result = rag_chatbot("Comment réinitialiser mon mot de passe ?") print(result["answer"]) `

Étape 7 : Déployer votre Chatbot

Option A : API REST avec FastAPI

`python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Question(BaseModel): text: str

class Answer(BaseModel): answer: str sources: list

@app.post("/chat", response_model=Answer) async def chat(question: Question): result = rag_chatbot(question.text) return Answer( answer=result["answer"], sources=result["sources"] ) `

Option B : Widget Intégrable

Pour un widget intégrable prêt pour la production, considérez une plateforme RAG-as-a-Service comme Ailog qui fournit : • Widget JavaScript avec intégration en une ligne • Réponses en streaming • Design responsive mobile • Analytics et monitoring

Option C : Démo Streamlit

`python import streamlit as st

st.title("Chatbot RAG")

question = st.text_input("Posez une question :")

if question: with st.spinner("Réflexion..."): result = rag_chatbot(question)

st.write("Réponse :", result["answer"])

with st.expander("Sources"): for source in result["sources"]: st.write(f"- {source['source']} (score: {source['score']:.2f})") `

Bonnes Pratiques pour la Production Implémenter le Cache

Mettre en cache les embeddings et réponses pour réduire coûts et latence :

`python from functools import lru_cache import hashlib

@lru_cache(maxsize=1000) def cached_embed(text: str): return tuple(embeddings.embed_query(text))

def get_cache_key(question: str) -> str: return hashlib.md5(question.lower().strip().encode()).hexdigest() ` Ajouter la Mémoire de Conversation

Pour les conversations multi-tours :

`python conversation_history = []

def chat_with_memory(question: str) -> str: Ajouter contexte depuis l'historique history_context = "\n".join([ f"Utilisateur: {h['question']}\nAssistant: {h['answer']}" for h in conversation_history[-3:] 3 derniers tours ])

result = rag_chatbot(question)

conversation_history.append({ "question": question, "answer": result["answer"] })

return result["answer"] `` Surveiller et Améliorer

Suivez ces métriques : • Latence de réponse : Garder sous 3 secondes • Précision de récupération : Les sources sont-elles pertinentes ? • Satisfaction utilisateur : Feedback pouce haut/bas • Requêtes sans réponse : Questions sans bonnes correspondances

Alternative Plus Rapide : RAG as a Service

Construire un chatbot RAG de zéro est éducatif, mais pour un usage production, considérez une plateforme RAG-as-a-Service comme Ailog : • Configuration en 5 minutes au lieu de jours de développement • Aucune gestion d'infrastructure • Widget intégré prêt à intégrer • Mises à jour automatiques et améliorations • Offre gratuite pour commencer

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Conclusion

Construire un chatbot RAG implique : Préparer les documents - Collecter et nettoyer votre base de connaissances Chunking - Diviser les documents en morceaux récupérables Embedding - Convertir le texte en vecteurs Stockage - Sauvegarder dans une base vectorielle Récupération - Trouver le contexte pertinent Génération - Créer des réponses avec un LLM Déploiement - Rendre accessible aux utilisateurs

Commencez simple, mesurez les performances, et itérez selon les retours utilisateurs.

Guides Connexes • Introduction au RAG - Fondamentaux du RAG • Stratégies de Chunking - Optimiser vos chunks • Choisir les Modèles d'Embeddings - Sélectionner le bon modèle • RAG as a Service - Éviter la complexité