Pour créer un système RAG fonctionnel, les tutoriels en ligne se limitent souvent aux fonctions de base de « récupération et génération ». Dès qu'il s'agit de dialogues à plusieurs tours ou d'une logique complexe, la qualité des réponses est souvent déplorable. Je suis tombé par hasard sur le projet Agentic RAG for Dummies sur GitHub. Ne vous laissez pas tromper par le terme « facile » dans son nom ; il s’agit en réalité d’une solution Agentic RAG de qualité professionnelle, basée sur LangGraph. Il introduit des mécanismes de mémoire de dialogue et d'indexation hiérarchique, utilise de petits segments pour une recherche précise, puis rappelle de grands segments pour fournir un contexte complet, résolvant ainsi efficacement le problème de la sortie de contexte. GitHub : https://t.co/dVVKCYYBBd Il prend en charge le traitement parallèle multi-agents de problèmes complexes et, en cas d'instructions ambiguës, il nous demandera même proactivement de confirmer l'intention, plutôt que de générer de force des illusions. Il comprend également une interface Grado intégrée, prenant en charge des fonctions telles que la gestion de documents, les conversations persistantes et l'intervention humaine, et fournit un guide complet et une comparaison d'outils pour la conversion de PDF en Markdown. Il offre un déploiement Docker rapide et des tutoriels Notebook détaillés, simplifiant grandement le déploiement local. Si vous souhaitez faire évoluer votre RAG de base vers un système de production ou si vous recherchez une solution de recherche intelligente personnalisable, ce projet mérite d'être exploré.
