Création d'un système RAG avec Azure OpenAI et Cognitive Search : guide complet

DEV - 02/03
Création d'un système RAG avec Azure OpenAI et la recherche cognitive : guide complet...

Création d'un système RAG avec Azure OpenAI et Cognitive Search : guide complet

Introduction

La génération augmentée par récupération (RAG) transforme la façon dont nous construisons des applications d'IA. Au lieu de nous fier uniquement à ce que sait le modèle, RAG nous permet d'augmenter les réponses avec vos propres données (documents, bases de données ou toute information structurée).

Dans ce guide, je vais vous guider dans la création d'un système RAG prêt pour la production à l'aide d'Azure OpenAI et d'Azure Cognitive Search. À la fin, vous disposerez d'un système capable de répondre aux questions sur vos propres documents avec des citations.

Pourquoi RAG est important

Limites traditionnelles du LLM :

  • Dates limites de connaissance
  • Hallucinations sur des domaines spécifiques
  • Pas d'accès aux données privées

RAG résout ces problèmes en :

  • Ancrer les réponses dans vos données
  • Fournir des citations de sources
  • Garder les données sous votre contrôle

Présentation de l'architecture

┌─────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────┐ │ Documents │────>│ Azure Cognitive │────>│ Azure │ │ (PDF, etc.) │ │ Recherche │ │ OpenAI │ └─────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────┘ │ │ v v ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ Intégration │ │ GPT-4 │ │ Modèle │ │ Modèle │ └─────────────┘ └─────────────┘
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Conditions préalables

  • Abonnement Azure
  • Ressource Azure OpenAI avec déploiement GPT-4
  • Ressource de recherche cognitive Azure
  • Services Azure AI (pour les intégrations)
  • Node.js 18+ ou Python 3.9+

Étape 1 : configuration des ressources Azure

Créer une ressource Azure OpenAI

# Créer une ressource OpenAI avec un compte cognitiveservices create \ --name openai-rag-demo \ --resource-group rg-rag-d...
[Courte citation de 8% de l'article original]