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Les Large Language Models (LLMs) modernes sont impressionnants, mais ils ont une limite majeure : leur connaissance est figée, ce qui rend difficile la mise à jour et l'extension de leur savoir. Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une approche conçue pour pallier ce problème. Introduite par Meta en 2020, elle connecte un modèle de langage à une base de connaissances externe (par exemple un ensemble de documents) afin qu'il puisse intégrer des informations à jour et spécifiques dans ses réponses. Concrètement, à chaque question posée, le système RAG va d'abord extraire du contenu pertinent dans sa base documentaire, puis générer une réponse en combinant ce contexte récupéré et les capacités linguistiques du LLM.
Note : Le code source complet du projet d'exemple mentionné dans cet article est disponible sur GitHub.
Qu'est-ce que le RAG et pourquoi l'utiliser ?
Architecture d'un système RAG
Implémentation pratique avec TypeScript
Analyse du code et bonnes pratiques
Avantages de la stack technique
Pour aller plus loin
Retrieval-Augmented Generation (RAG) signifie littéralement « génération augmentée par récupération ». L'idée est de séparer la connaissance du modèle. Au lieu d'essayer d'incorporer toutes les informations dans les paramètres d'un LLM (par un fine-tuning coûteux) ou de concevoir un modèle classique qui prédirait des réponses à partir de données, on laisse le modèle principal générer du texte et on l'augmente avec une étape intermédiaire de recherche d'information. Un pipeline RAG typique fonctionne ainsi :
Ce procédé permet au modèle de s'appuyer sur des connaissances externes spécifiques au moment de la génération, sans avoir à les mémoriser définitivement. On peut comparer cela à un humain qui, face à une question, irait consulter des livres ou des documents de référence avant de répondre : le LLM "cherche dans sa bibliothèque" avant de parler.
L'approche RAG est particulièrement utile dès qu'un assistant conversationnel doit manipuler une base de connaissances évolutive ou volumineuse. Voici quelques exemples de cas d'usage concrets où RAG excelle par rapport aux méthodes classiques :
Chatbots documentaires : Un assistant alimenté par la documentation technique d'une entreprise, capable de répondre aux questions des développeurs ou clients en puisant directement dans les manuels, les bases de connaissances internes ou même le code source. Par exemple, on peut connecter le modèle aux spécifications d'API ou au code d'un projet open-source pour qu'il explique le fonctionnement d'une fonction ou la raison d'un certain design.
FAQ dynamiques : Dans un contexte de support client, un chatbot RAG peut répondre aux questions courantes (FAQ) en s'appuyant sur les dernières politiques ou données produits. Si une politique (ex: conditions de retour) change, il suffit de mettre à jour le document de référence et le bot en tiendra compte instantanément, sans nécessiter de ré-entraînement. On obtient ainsi des FAQ toujours à jour, avec la possibilité de fournir la source de l'information à l'appui de la réponse.
Assistants juridiques : Un assistant peut aider des avocats ou des juristes en retrouvant dans une base de lois, de jurisprudences ou de contrats les passages pertinents pour une question donnée, puis en formulant la réponse en langage naturel. Le modèle n'a pas besoin de connaître par cœur tout le Code civil ; il lui suffit de chercher les articles appropriés. Il en va de même pour un assistant médical, qui pourrait interroger des bases de publications scientifiques ou de protocoles médicaux pour fournir des réponses fondées sur les dernières connaissances cliniques.
Assistant de programmation : C'est le cas de notre projet d'exemple – un assistant qui connaît le contenu d'un dépôt de code et peut répondre aux questions sur ce code (architecture, rôle d'un module, présence de bugs potentiels, etc.). Plutôt que d'entraîner un modèle spécialisé en programmation, on utilise un LLM généraliste augmenté par la recherche de fichiers de code pertinents dans le dépôt.
Un système RAG complet comprend généralement les composants suivants :
Indexation et stockage
Pipeline de requête
Génération et post-traitement
typescript
Pour notre implémentation, nous avons choisi une stack moderne et performante :
Cette combinaison offre un excellent équilibre entre performance, facilité de développement et flexibilité.
Commençons par initialiser notre projet :
bash
typescript
L'indexation est une étape cruciale dans un système RAG. Elle consiste à transformer les documents bruts en chunks (morceaux) de taille appropriée, puis à générer des embeddings pour chaque chunk.
typescript
typescript
typescript
Le découpage des documents en chunks est une étape critique qui influence directement la qualité des résultats. Quelques bonnes pratiques :
La qualité de la recherche sémantique est essentielle :
La construction du prompt est un art qui influence fortement la qualité des réponses :
typescript
Bun offre des avantages significatifs pour ce type d'application :
LangChain facilite considérablement le développement d'applications basées sur les LLMs :
Ollama permet d'exécuter des modèles de langage localement avec une grande flexibilité :
Qdrant est une base de données vectorielle moderne conçue pour la recherche sémantique :
Pour mesurer la qualité d'un système RAG :
Le Retrieval-Augmented Generation représente une avancée majeure dans la façon dont nous pouvons exploiter les modèles de langage pour des cas d'usage spécifiques. En séparant la connaissance du modèle de génération, RAG permet de créer des assistants IA plus précis, plus à jour et plus transparents.
Notre implémentation avec TypeScript, Bun, LangChain, Ollama et Qdrant démontre qu'il est désormais possible de construire des systèmes RAG performants avec des technologies modernes et accessibles. Cette approche ouvre la voie à une nouvelle génération d'assistants IA capables de raisonner sur des bases de connaissances spécifiques tout en conservant la fluidité et la cohérence des grands modèles de langage.
N'hésitez pas à explorer le code source complet sur GitHub et à l'adapter à vos propres cas d'usage. Le RAG est une technologie en pleine évolution, et les possibilités d'innovation sont nombreuses dans ce domaine passionnant.
Sébastien TIMONER
Expert en développement web et gestion d’équipes techniques, je me spécialise dans la création et l’optimisation de solutions numériques performantes. Grâce à une maîtrise approfondie de technologies modernes comme React.js, Node.js, TypeScript, Symfony et Zephyr OS pour l'IoT, j’assure la réussite de projets SaaS et IoT complexes, de la conception à la mise en production, pour des entreprises de divers secteurs, au sein d'offroadLabs.
Chez offroadLabs, je propose des services de développement sur mesure, alliant expertise technique et approche collaborative. Que ce soit pour créer une solution SaaS innovante, développer des systèmes IoT avec Zephyr OS, moderniser une application existante, ou accompagner la montée en compétences d’une équipe, je m’engage à fournir des solutions robustes et performantes, adaptées aux besoins spécifiques de chaque projet.
Je suis disponible pour des missions autour d’Aix-en-Provence ou en full remote.