5 Cet article est un guide pratique pour créer un chatbot intelligent. Que vous souhaitiez déployer un chatbot pour le support client, l’aide à la recherche ou l’intelligence d’entreprise, l’architecture Scality RING (en anglais) vous apporte une solution évolutive, fiable et prête pour l’IA. Le stockage objet compatible S3 Scality RING ne se contente pas de stocker des données : c’est aussi la colonne vertébrale des applications pilotées par l’IA. En intégrant RING à des bases de données vectorielles comme Milvus, à des frameworks d’IA comme LangChain et à des modèles affinés comme GPT-3.5, vous exploitez tout le potentiel des workflows RAG pour des chatbots intelligents. Qu’est-ce que le RAG, et pourquoi est-ce important ? La génération augmentée par récupération (RAG, en anglais) est une technique qui améliore les résultats de l’IA générative en permettant aux entreprises de fournir automatiquement à un LLM existant leurs données propriétaires les plus récentes et pertinentes. Dans les chatbots traditionnels, les réponses reposent largement sur des LLM pré-entraînés statiques ou sur des recherches par mots-clés, ce qui donne souvent des réponses obsolètes, vagues ou hors sujet. Le RAG change la donne en ajoutant une couche de récupération dynamique qui injecte des données actuelles et pertinentes dans la conversation. Résultat : des réponses de meilleure qualité et une expérience client améliorée, car les modèles d’IA puisent dans les données les plus pertinentes et fiables disponibles. Comment fonctionne le RAG et pourquoi il change tout Le RAG et le stockage objet démultiplient l’intelligence des chatbots. L’architecture de stockage (en anglais) objet s’intègre au RAG pour former un workflow d’IA transformateur qui associe la récupération de données en temps réel à l’IA générative et produit des réponses exactes, pertinentes et contextualisées. Ce schéma montre comment un workflow RAG traite des données en temps réel avec le stockage objet Scality RING pour offrir l’expérience de chatbot la plus intelligente. Fonctionnement : Récupération en temps réel : le workflow RAG s’appuie sur LangChain pour récupérer les données les plus récentes et pertinentes dans des systèmes de stockage comme Scality RING compatible S3, créer des embeddings et les stocker dans des bases de données vectorielles comme Milvus. Le chatbot travaille ainsi toujours avec des informations à jour et propres à son domaine. Enrichissement contextuel : le RAG combine la requête de l’utilisateur et les données récupérées via le framework LangChain, puis transmet ce contexte enrichi à un modèle d’IA générative comme GPT-3.5, pour produire des réponses précises et personnalisées. Pourquoi le RAG change tout : Des connaissances à jour : les chatbots alimentés par le RAG ne dépendent plus de connaissances statiques pré-entraînées. Ils répondent en temps réel en récupérant des données actuelles. Une vraie compréhension : le RAG permet une récupération sémantique, pour que les réponses correspondent à l’intention de la requête et pas seulement à ses mots-clés. Pourquoi le stockage objet est-il idéal pour les workflows d’IA ? Aucune autre solution de stockage ne répond aussi bien que le stockage objet aux besoins complexes des workflows d’IA exigeants. Il offre une évolutivité massive, des téraoctets aux pétaoctets, et prend en charge toute la diversité des données de l’IA — structurées, semi-structurées et non structurées comme les images, vidéos, fichiers audio, documents, textes et journaux — au sein d’un système unique et unifié. Le stockage objet garantit aussi l’intégrité et la sécurité des données grâce à l’immuabilité et à la protection contre la corruption ou les accès non autorisés. Socle des data lakes, il permet de stocker, gérer et récupérer efficacement les vastes jeux de données indispensables à l’entraînement des modèles d’IA et à l’analytique. Optimisé pour la performance, il accélère l’accès aux données, un point essentiel pour l’entraînement et l’inférence. D’ailleurs, les analystes vantent récemment les mérites du stockage objet pour les charges d’IA. Parmi eux, un analyste principal d’ESG déclare dans TechTarget (en anglais) :« … c’est le bon moment pour de nombreuses organisations de reconsidérer la place du stockage objet, surtout si elles cherchent à moderniser leur architecture de données et de stockage pour leurs data lakes à grande échelle, leur analytique ou leurs initiatives d’IA ». Les composants technologiques clés du workflow RAG avec Scality RING Pour créer un chatbot très intelligent avec le RAG et Scality RING, nous recommandons cette pile technologique d’IA puissante. En exploitant des données métier en temps réel, cette combinaison rend les interactions du chatbot plus informatives, plus fines et plus pertinentes. Ensemble, ces composants transforment des données brutes en intelligence exploitable : Milvus : base de données vectorielle LangChain : framework d’IA *GPT-3.5 : modèle de langage affiné *Remarque : GPT 3.5 a été choisi car il est assez évolué pour répondre aux requêtes à partir des données de test. Vous pouvez toutefois utiliser des modèles plus récents comme GPT 4-0, 0-1, 0-1 mini, LLAMA ou tout autre modèle adapté à votre charge de travail. Base de données vectorielle Milvus : pourquoi elle est essentielle et comment elle complète Scality RING Dans les workflows RAG, les bases de données vectorielles sont indispensables à la récupération sémantique. Contrairement aux bases de données traditionnelles, les bases vectorielles comme Milvus stockent et interrogent des représentations de données à haute dimension (embeddings) qui capturent le sens du texte, pour une récupération intelligente et contextualisée. Principaux atouts des bases de données vectorielles : Recherche sémantique : les embeddings vectoriels représentent les données de façon à en capturer le sens, et pas seulement les termes littéraux. Le système peut ainsi récupérer des contenus qui correspondent sémantiquement à la requête de l’utilisateur. Exemple : Requête : « Comment gérer un diabète de type 2 ? » Résultat : récupère des documents sur la « sensibilité à l’insuline » ou les « régimes à IG bas », même si l’expression « gérer un diabète de type 2 » n’y figure pas. Performances en temps réel : grâce à des techniques d’indexation avancées comme les plus proches voisins approximatifs (ANN), les bases vectorielles effectuent des recherches de similarité sur des milliards d’embeddings en quelques millisecondes, pour des réponses en temps réel. Évolutivité : les bases vectorielles gèrent des jeux de données massifs sans dégradation des performances, ce qui les rend idéales pour des bases de connaissances dynamiques et en croissance constante. Ce schéma illustre le traitement d’une requête utilisateur par un workflow RAG : création d’embeddings, recherche dans une base vectorielle, récupération des informations pertinentes dans RING et génération d’une réponse adaptée par GPT. Avantages de la base de données vectorielle Milvus : Lors de l’évaluation des bases vectorielles pour notre architecture RAG, Milvus s’est distinguée par ses performances exceptionnelles et son intégration fluide avec les autres composants du pipeline. Requêtes en quelques millisecondes : une récupération de données rapide et précise en temps réel, même sous forte charge Précision sur des données variées : des résultats pertinents en contexte et une recherche sémantique sur des jeux de données diversifiés Architecture évolutive : elle accueille des millions d’embeddings, ce qui en fait une solution pérenne pour les applications dont la base de connaissances s’étend en permanence Intégration fluide à l’écosystème : une intégration directe avec LangChain, qui facilite la connexion des embeddings au pipeline RAG, et une compatibilité avec le stockage compatible S3 Scality RING La puissance de l’association de Milvus et du stockage objet compatible S3 Scality RING En associant Milvus et Scality RING, vous comblez l’écart entre stockage de données brutes et récupération intelligente. Chaque composant complète l’autre : RING compatible S3 : la colonne vertébrale du stockage des données brutes, qui garantit fiabilité, évolutivité et accès efficace aux documents, articles de recherche ou fichiers structurés Milvus : des capacités de récupération intelligente grâce à la recherche sémantique, pour faire émerger des informations exploitables à partir des données brutes stockées dans RING Ensemble, ils réunissent les atouts d’un stockage de données évolutif et d’une récupération hautes performances, pour des workflows RAG à la fois dynamiques et efficaces. LangChain : l’orchestrateur des workflows intelligents avec Scality RING Tandis que S3 et Milvus gèrent le stockage et la récupération, LangChain joue le rôle d’orchestrateur de l’IA et gère de façon fluide le flux de données entre les composants. Sa conception modulaire simplifie la création de pipelines RAG et facilite l’intégration du stockage, de la récupération et de l’IA générative. Les rôles clés de LangChain : Création des embeddings de requête : conversion des requêtes utilisateur en embeddings vectoriels à l’aide de modèles pré-entraînés comme GPT d’OpenAI Gestion de la récupération : envoi des embeddings à Milvus pour la recherche de similarité et récupération des documents bruts dans RING à partir de leurs identifiants Enrichissement contextuel : combinaison des requêtes utilisateur et des contenus récupérés pour créer une entrée enrichie destinée aux modèles d’IA générative comme GPT-3.5 Génération de la réponse : prise en charge de l’étape finale, avec des réponses précises et contextualisées renvoyées à l’utilisateur LangChain simplifie les interactions complexes et garantit que chaque composant fonctionne en harmonie. Pourquoi l’affinage de GPT-3.5 était essentiel Si GPT-3.5 offre une base solide, ses connaissances généralistes ne suffisent pas pour des applications spécialisées. L’affinage (fine-tuning) comble cet écart en alignant le modèle sur des données métier, pour plus de précision et de pertinence. Avantages de l’affinage : Expertise métier : adapté à des jeux de données spécifiques, le modèle comprend les termes nuancés et produit des informations exploitables. Exemple : l’affinage permet à GPT-3.5 de fournir des réponses structurées à des requêtes comme « Qu’est-ce que la résistance à l’insuline ? » plutôt que de vagues généralités. Meilleurs rappel et précision : les modèles affinés synthétisent plus efficacement les données récupérées, pour des réponses ciblées et pertinentes en contexte. Satisfaction accrue des utilisateurs : des réponses plus nettes, plus claires et plus conformes aux attentes. Comment tout s’assemble : le workflow du chatbot RAG Avec Scality RING, Milvus, LangChain et GPT-3.5 affiné, nous avons construit un pipeline fluide et performant pour des chatbots intelligents. Voici comment il fonctionne : Soumission de la requête : un utilisateur pose une question (par exemple « Quels sont les symptômes du diabète ? »). Création de l’embedding : LangChain génère un embedding vectoriel de la requête. Récupération des documents : Milvus identifie les documents pertinents et RING récupère le contenu brut associé. Enrichissement : LangChain combine la requête et le contenu récupéré pour apporter du contexte. Génération de la réponse : GPT-3.5 affiné génère une réponse précise et naturelle. Restitution : le chatbot renvoie la réponse à l’utilisateur. Exemple de code montrant l’intégration des composants technologiques avec RING L’exemple de code suivant montre l’intégration de RING, Milvus et GPT 3.5. Conclusion : libérez la puissance du RAG avec Scality Encore une fois, créer un chatbot intelligent ne se limite pas aux modèles d’IA : il faut une base évolutive, fiable et prête pour l’IA. Avec le stockage objet compatible S3 de Scality RING, vous disposez de la colonne vertébrale nécessaire aux workflows RAG avancés. En s’intégrant à Milvus, LangChain et GPT-3.5, RING permet des chatbots aux réponses plus intelligentes et mieux contextualisées. Support client, recherche ou intelligence d’entreprise : cette pile technologique prépare votre chatbot aux exigences du terrain et ouvre de nouvelles possibilités. Ressources complémentaires Pour en savoir plus : Les data lakes d’IA avec Scality RING (en anglais) Le data lake d’IA de SeqOIA (génomique) (en anglais) Le data lake intelligent du support client d’HPE avec Scality RING (en anglais)
