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Structurer un Projet RAG Chatbot QA : Architecture et Bonnes Pratiques

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Dans cette leçon, apprenez à structurer un projet de RAG Chatbot QA en respectant les meilleures pratiques d’architecture de dossiers, d'ingestion documentaire, d'indexation vectorielle et de création d’interface utilisateur.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Cette vidéo explore de façon approfondie la structure type d’un projet RAG Chatbot QA, en détaillant chaque étape incontournable, de l’ingestion des données à la restitution via l’interface utilisateur. L’architecture repose sur quatre piliers : l’ingestion et le pré-traitement des documents, la génération d’embeddings pour l’indexation vectorielle, la chaîne question-réponse associant retrieval et LLM pour produire des réponses fiables, et finalement la mise en place de l’interface utilisateur (API, Webapp ou CLI).

Chaque répertoire du projet a une fonction précise : un dossier data pour les sources brutes (PDF, TXT, HTML…), un dossier samples pour les jeux de tests, ingestion (loaders, nettoyage, chunking), embedding (modèles, gestion des vecteurs), retrieval (vector search, expansion de requêtes, filtres utilisateur), LLM (clients OpenAI, Ojama, ChainBuilder avec LangChain), et enfin tout l’aspect API/UX.
L’accent est mis sur la séparation claire des responsabilités, la possibilité de faire évoluer chaque brique (intégration de nouveaux modèles, gestion avancée des droits d’accès, extension de l’API), et la fiabilité dans la production de réponses. Des outils tels que FastAPI, LangChain, et des alternatives d’indexation (base vectorielle) sont mentionnés. La leçon se termine par une ouverture sur l’implémentation concrète d’un assistant conversationnel avec historique, en vue du prochain module pratique.

Objectifs de cette leçon

Présenter les meilleures pratiques pour organiser un projet RAG Chatbot QA,
Expliquer les principales étapes de la chaîne (ingestion, indexation, retrieval, génération de réponse),
Fournir un guide concret pour la structuration des dossiers et l’intégration des principaux composants (LLM, APIs, interface utilisateur).

Prérequis pour cette leçon

Connaissances de base en Python, en manipulation de fichiers (txt, PDF), notions d’API REST, et une initiation à l’intelligence artificielle ou au traitement automatique du langage naturel (NLP).

Métiers concernés

Les principaux métiers concernés sont : Architecte IA, Lead Developer, Ingénieur R&D, Data Scientist, Analyste documentaire, ainsi que tout professionnel chargé de l’intégration de l’IA dans l’entreprise ou de la gestion de chatbots avancés.

Alternatives et ressources

Parmi les alternatives, on peut considérer des solutions comme Haystack, LlamaIndex ou Chroma pour l’indexation vectorielle et la recherche documentaire, ou encore des frameworks API comme Django REST au lieu de FastAPI. Pour les modèles, HuggingFace Transformers et OpenAI sont également des choix courants.

Questions & Réponses

Ils comprennent l’ingestion et le pré-traitement des documents, l’indexation des données à l’aide d’embeddings dans une base vectorielle, la chaîne question-réponse qui associe le retrieval et un LLM pour générer les réponses, et enfin l’interface utilisateur (API, chatbot web ou interface en ligne de commande).
Le dossier 'ingestion' englobe toute la pipeline de chargement et de préparation des données. Il contient généralement des scripts comme loaders.py (chargement des fichiers sources), preprocess.py (nettoyage avancé des contenus), et chunking.py (découpage en fragments pour l’indexation).
La séparation des composants (ingestion, embedding, retrieval, LLM, interface) permet une évolution plus simple du projet, facilite la maintenance, l’ajout de fonctionnalités, l’intégration de nouveaux modèles ou outils, et garantit une organisation du code robuste et évolutive.