Intégration de RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec les frameworks Web modernes : un guide pratique

Présentation

Ces dernières années, le domaine du traitement du langage naturel (NLP) a connu un essor significatif dans le développement de grands modèles linguistiques (LLM) et de leurs applications dans divers domaines. Cependant, l’une des principales limites des LLM est leur incapacité à récupérer et à intégrer des connaissances externes dans leurs réponses. C’est là que les techniques de génération augmentée par récupération (RAG) entrent en jeu. Dans cet article, nous explorerons la mise en œuvre de techniques RAG à l'aide de FastAPI et Django pour améliorer les capacités LLM dans les applications Web, y compris l'orchestration avec LangChain pour une récupération et un traitement transparents des données.

Qu'est-ce que RAG ?

RAG est une technique qui combine les atouts des modèles de récupération et de génération pour produire des réponses plus précises et informatives. L'idée de base de RAG est d'abord de récupérer les informations pertinentes à partir d'une base de connaissances ou d'une base de données, puis d'utiliser ces informations pour générer une réponse. Cette approche permet aux LLM de tirer parti des connaissances externes et de fournir des réponses plus précises et informatives.

Pourquoi utiliser RAG avec FastAPI et Django ?

FastAPI et Django sont deux des frameworks Web les plus populaires utilisés pour créer des applications Web. Ils fournissent une infrastructure robuste et évolutive pour la création d'applications Web et peuvent être facilement intégrés aux techniques RAG pour améliorer les capacités LLM. FastAPI est un framework Web moderne qui offre un moyen rapide et efficace de créer des applications Web, tandis que Django est un framework Web de haut niveau qui fournit une architecture, des modèles et des API pour créer des applications Web robustes.

Implémentation de RAG avec FastAPI

FastAPI fournit un moyen simple et efficace de mettre en œuvre les techniques RAG. Voici un exemple de bloc de code qui montre comment utiliser FastAPI pour implémenter RAG :

à partir de fastapi importer FastAPI
à partir de Langchain importer LLMChain
à partir de langchain.chains.openai importer OpenAIApi

application = FastAPI()

@app.get("/rag")
async def rag (requête : str) :
    
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        récupération=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                nom="mon_index",
                documents=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Générer une réponse en utilisant la chaîne LLM
    réponse = llm_chain.run (requête)

    return {"réponse": réponse}

Dans cet exemple, nous définissons une chaîne LLM en utilisant la classe LLMChain de LangChain. Nous définissons ensuite un composant de récupération à l'aide de la classe LangChainRetrieval, qui est utilisée pour récupérer des informations pertinentes à partir d'une base de connaissances ou d'une base de données. Enfin, nous utilisons la méthode run pour générer une réponse en utilisant la chaîne LLM.

Implémentation de RAG avec Django

Django fournit un framework Web de haut niveau qui peut être facilement intégré aux techniques RAG. Voici un exemple de bloc de code qui montre comment utiliser Django pour implémenter RAG :

depuis django.http importer JsonResponse
à partir de Langchain importer LLMChain
à partir de langchain.chains.openai importer OpenAIApi

def rag (demande):
    # Définir la chaîne LLM
    llm_chain = LLMChain(
        llm=OpenAIApi(),
        récupération=LangChainRetrieval(
            index=LangChainIndex(
                nom="mon_index",
                documents=["doc1", "doc2", "doc3"]
            )
        )
    )

    # Générer une réponse en utilisant la chaîne LLM
    réponse = llm_chain.run(request.GET.get("query"))

    return JsonResponse({"response": réponse})

Dans cet exemple, nous définissons une fonction de vue rag qui prend une requête en entrée et génère une réponse en utilisant la chaîne LLM.

Orchestrer RAG avec LangChain

LangChain fournit un moyen simple et efficace d'orchestrer les techniques RAG. Voici un exemple de bloc de code qui montre comment utiliser LangChain pour orchestrer RAG :

à partir de Langchain importer LLMChain
à partir de langchain.chains.openai importer OpenAIApi

# Définir la chaîne LLM
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAIApi(),
    récupération=LangChainRetrieval(
        index=LangChainIndex(
            nom="mon_index",
            documents=["doc1", "doc2", "doc3"]
        )
    )
)

# Générer une réponse en utilisant la chaîne LLM
réponse = llm_chain.run("Qu'est-ce que RAG ?")

imprimer (réponse)

Dans cet exemple, nous définissons une chaîne LLM en utilisant la classe LLMChain de LangChain. Nous utilisons ensuite la méthode run pour générer une réponse en utilisant la chaîne LLM.

Top 5 à 10 des commandes/extraits les plus utilisés

Voici les 5 à 10 commandes/extraits les plus utilisés pour implémenter RAG avec FastAPI et Django :

1. from langchain import LLMChain : importez la classe LLMChain depuis LangChain.
2. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))) : Définissez une chaîne LLM à l'aide de la classe LLMChain.
3. response = llm_chain.run(query) : Générez une réponse en utilisant la chaîne LLM.
4. from fastapi import FastAPI : importez la classe FastAPI depuis FastAPI.
5. app = FastAPI() : définissez une application FastAPI.
6. @app.get("/rag") : Définissez une route pour le point de terminaison RAG.
7. llm_chain = LLMChain(llm=OpenAIApi(), retrieval=LangChainRetrieval(index=LangChainIndex(name="my_index", documents=["doc1", "doc2", "doc3"]))) : Définissez une chaîne LLM à l'aide de la classe LLMChain.
8. response = llm_chain.run(query) : Générez une réponse en utilisant la chaîne LLM.
9. from django.http import JsonResponse : importez la classe JsonResponse depuis Django.
10. return JsonResponse({"response": réponse}) : renvoie une réponse JSON avec la réponse générée.

Visualisation

Voici une visualisation du pipeline RAG à l'aide de Chart.js :

{
  "type": "barrehorizontale",
  "données": {
    "labels": ["Récupération", "Génération", "Post-traitement"],
    "ensembles de données": [
      {
        "étiquette": "Pipeline RAG",
        "données": [10, 20, 30],
        "Couleur d'arrière-plan": [
          "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
          "rgba(255, 206, 86, 0,2)"
        ],
        "borderColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba(255, 206, 86, 1)"
        ],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "options": {
    "titre": {
      "affichage": vrai,
      "text": "Pipeline RAG"
    },
    "échelles": {
      "yAxes": [
        {
          "tiques": {
            "beginAtZero": vrai
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Cette visualisation montre le pipeline RAG en trois étapes : récupération, génération et post-traitement.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré la mise en œuvre de techniques RAG à l'aide de FastAPI et Django pour améliorer les capacités LLM dans les applications Web, y compris l'orchestration avec LangChain pour une récupération et un traitement transparents des données. Nous avons également fourni un guide pratique pour implémenter RAG avec FastAPI et Django, comprenant des exemples de code et une visualisation du pipeline RAG. Nous espérons que cet article aura fourni une ressource utile aux développeurs cherchant à implémenter les techniques RAG dans leurs applications Web.