Construire un système RAG simple en PHP avec le framework Neuron AI en une soirée

DEV - 15/11
RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une méthode d'IA qui combine un grand modèle de langage (LLM) avec...

RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une méthode d'IA qui combine un grand modèle de langage (LLM) avec une base de connaissances externe pour produire des réponses plus précises et contextuelles. L'idée est simple : nous récupérons d'abord les informations pertinentes à partir de documents ou de sources de données, puis nous transmettons ces informations à un LLM pour générer la réponse finale. Cette approche réduit les hallucinations, améliore la précision et vous permet de mettre à jour la base de connaissances sans recyclage coûteux.

Aujourd'hui, nous allons voir comment créer un système RAG de base en PHP (oui, vraiment !) à l'aide du framework Neuron AI. Ce sera une petite preuve de concept : minimale, mais entièrement fonctionnelle.

Prêt à générer quelque chose d'utile ?

1. Qu'est-ce que RAG et pourquoi vous en avez besoin

En bref : RAG aide un système d’IA à éviter de deviner en récupérant des données réelles avant de générer une réponse.

Le flux classique comporte deux étapes :

  • Récupération : recherchez des morceaux de documents pertinents à l'aide de la recherche vectorielle.
  • Génération : créez une réponse en utilisant les données récupérées.

Il existe de nombreuses variantes de RAG, de la simple « recherche vectorielle + LLM » aux systèmes complexes avec reclassement, mise en cache contextuelle et chaîne de pensée (mieux vaut ne pas l'utiliser en production). Si vous souhaitez approfondir, Internet regorge de bons articles expliquant l’histoire et l’évolution de RAG (l’approche a commencé à prendre forme vers 2020).

Cas d'utilisation typiques

  • chatbots internes pour la recherche de documentation
  • assistants vocaux
  • robots de support technique
  • ou simplement impressionner vos collègues

2. Pourquoi PHP et Neuron AI ?

Bonne question.

Bien sûr, vous pouvez créer RAG en Python en utilisant LangChain, LlamaIndex, Milvus, Chroma, etc. Il existe de nombreux tutoriels. Mais si l’ensemble de votre projet Web fonctionne déjà sur PHP, pourquoi utiliser Python uniquement pour la recherche de vecteurs ?

Neuron AI est un framework PHP léger qui apporte des intégrations, des LLM et même un VectorStore local dans le monde PHP. J'en ai parlé plus tôt et cet article se poursuit avec un exemple réel et pratique.

C’est simple, facile à intégrer et s’intègre naturellement dans les applications PHP existantes – tout à fait dans l’esprit de Laravel, mais pour l’IA.

3. Ce que nous construisons

Nous créerons un agent IA capable de répondre aux questions en utilisant votre base de connaissances interne.

Techniquement, nous allons construire un système RAG de base qui :

  • crée un magasin de vecteurs à partir de documents
  • recherche les...
    [Courte citation de 8% de l'article original]