Implémenter RAG avec Spring AI et Pinecone : Un Guide Pratique

La génération augmentée par la recherche (RAG) combine la recherche d'informations avec des modèles de langage génératifs pour construire des applications d'IA. Ce guide démontre comment implémenter un système RAG en utilisant Spring AI et Pinecone comme base de données vectorielle pour créer un chatbot de documentation. L'architecture du système se compose d'un site web de documentation, d'un scraper, d'un découpage en segments (chunking) et d'une base de données vectorielle Pinecone. Les prérequis incluent un compte Pinecone, une application Spring Boot et une compréhension de base des bases de données vectorielles. Les étapes d'implémentation comprennent la configuration de l'intégration Pinecone, le pipeline de traitement des documents, l'initialisation de la base de connaissances et l'implémentation de RAG dans les complétions de chat. Le pipeline de traitement des documents implique le web scraping, le découpage en segments des documents et l'initialisation de la base de connaissances. Les meilleures pratiques pour un découpage optimal, une métadonnée améliorée, une recherche hybride et l'ingénierie des invites (prompt engineering) sont également discutées. Des techniques d'optimisation des performances telles que la mise en cache, le traitement asynchrone et le traitement par lots sont recommandées. Des métriques d'évaluation pour la précision de la recherche, la latence des réponses et la satisfaction de l'utilisateur sont fournies. L'implémentation démontre comment construire un système RAG prêt pour la production avec des réponses précises et contextuelles, des capacités de recherche vectorielle évolutives et une intégration facile avec les applications Spring existantes.