Python RAG Tutorial (with Local LLMs): AI For Your PDFs

Summary

Dans cette vidéo, nous construisons une application Python RAG qui permet de poser des questions sur un ensemble de PDFs, tels que des manuels d'instructions de jeux de société, en utilisant un langage naturel. L'application fournit des réponses et des références aux sources. Nous abordons l'exécution locale avec des modèles de LLM open source, la mise à jour de la base de données de vecteurs avec de nouvelles entrées et l'évaluation de la qualité des réponses générées par l'IA. Des tutoriels antérieurs sont recommandés pour les débutants, et un dépôt GitHub fournit le code source pour une compréhension approfondie.

Takeaways

• 📚 Le tutoriel explique comment construire une application Python RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour poser des questions sur un ensemble de PDFs, tels que des manuels d'instructions de jeux de société.
• 🔍 L'application peut répondre à des questions en utilisant le contenu des PDFs, en fournissant également une référence au matériel source.
• 💻 Le tutoriel couvre comment faire fonctionner l'application localement en utilisant des modèles de grandeurs libres (LLMs) open source.
• 🆕 Il est également expliqué comment mettre à jour la base de données vectorielle avec de nouvelles entrées sans avoir à reconstruire la base de données entière.
• 🔧 Le script aborde le test et l'évaluation de la qualité des réponses générées par l'IA pour valider rapidement les modifications apportées à l'application.
• 🔄 RAG est l'acronyme de Retrieval, Augmented Generation, une méthode d'indexation de données pour les combiner avec un LLM afin de créer une expérience de chat IA utilisant ces données.
• 📈 Pour créer la base de données, les documents PDF sont divisés en morceaux plus petits, transformés en vecteurs (embeddings) et stockés dans la base de données vectorielle.
• 📝 L'exemple de démonstration montre comment l'application peut répondre à des questions sur les règles du jeu Monopoly, en utilisant des données issues des PDFs des manuels d'instructions.
• 🔗 L'utilisation de l'embedding est cruciale pour que les requêtes correspondent aux morceaux d'information pertinents dans la base de données.
• 🛠️ Le tutoriel propose l'utilisation d'Ollama pour gérer et exécuter des modèles LLM open source localement sur un ordinateur, bien que d'autres options comme OpenAI ou AWS Bedrock soient également mentionnées.
• 📝 L'application peut être testée en utilisant des tests unitaires avec des questions et des réponses attendues, en utilisant un LLM pour évaluer si les réponses sont équivalentes.

Q & A

Qu'est-ce que RAG et comment fonctionne-t-il dans le cadre de cette application Python ?

RAG signifie Retrieval, Augmented Generation. Il s'agit d'une méthode d'indexation d'une source de données pour qu'elle puisse être combinée avec un LLM (modèle de langage de longueur), permettant ainsi une expérience de chat IA qui exploite ces données.

Quels types de documents sont utilisés dans cet exemple d'application RAG ?

Des manuels d'instructions de jeux de société, tels que Monopoly ou CodeNames, sont utilisés comme documents source pour cette application RAG.

Comment l'application peut-elle fournir une réponse à une question sur les PDFs ?

L'application divise les données des PDFs en petits morceaux, les transforme en vecteurs (embeddings) et les stocke dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une question est posée, une recherche est effectuée dans la base de données pour trouver les entrées les plus pertinentes, qui sont ensuite utilisées pour générer la réponse.

Quels sont les avantages d'utiliser un LLM local pour générer la réponse ?

Un LLM local permet d'éviter les coûts associés aux services en ligne et de bénéficier de la flexibilité de modification et d'ajout d'informations sans avoir à reconstruire la base de données entière.

Comment l'application peut-elle être mise à jour avec de nouvelles entrées dans la base de données ?

En attribuant un ID unique à chaque morceau de texte, l'application peut vérifier si un élément existe déjà dans la base de données et, le cas échéant, mettre à jour ou l'ajouter.

Quels sont les outils et bibliothèques clés utilisés dans ce tutoriel ?

Ce tutoriel utilise des outils comme Langchain pour le chargement de documents, ChromaDB pour la base de données vectorielle, et Ollama pour le LLM local.

Comment les nouveaux PDF peuvent-ils être ajoutés à l'application sans重建 la base de données ?

En utilisant un ID unique pour chaque morceau de texte, l'application peut identifier les nouveaux documents et les ajouter à la base de données existante sans avoir à reconstruire celle-ci.

Quelle est la différence entre un LLM et une fonction d'embedding ?

Un LLM (modèle de langage) est un modèle de deep learning utilisé pour générer du texte, tandis qu'une fonction d'embedding est utilisée pour transformer des données en vecteurs, qui servent de clés dans une base de données vectorielle.

Comment l'application peut-elle évaluer la qualité des réponses générées par l'IA ?

En utilisant des tests unitaires et en demandant à un autre LLM d'évaluer si les réponses sont équivalentes, l'application peut déterminer si les réponses sont correctes ou non.

Comment les tests unitaires sont-ils utilisés pour évaluer les réponses de l'application ?

Des tests unitaires sont écrits avec des questions et des réponses attendues. L'application est interrogée avec ces questions et les réponses sont comparées à celles attendues, en utilisant un LLM pour évaluer l'équivalence des réponses.

Quels sont les défis potentiels lors de l'utilisation d'un LLM pour évaluer les réponses dans les tests unitaires ?

Un défi est que l'LLM pourrait être trop généreux dans l'évaluation, ce qui pourrait conduire à accepter des réponses incorrectes. Il est donc important d'inclure des cas négatifs pour s'assurer que les mauvaises réponses sont correctement identifiées.