Ce tutoriel explique comment construire un pipeline de Génération Augmentée par la Récupération (RAG) en utilisant un modèle basé sur la vision appelé ColPali, qui résout les problèmes des systèmes RAG traditionnels avec des données multimodales. Le RAG traditionnel a du mal avec les documents contenant des images et des tableaux, car il fragmente les données et perd le contexte. ColPali, contrairement aux méthodes traditionnelles, traite visuellement des pages de documents entières, préservant les relations spatiales et le contexte en utilisant des modèles vision-langage (VLMs). Le système divise les documents en "patches" (zones), génère des embeddings (représentations vectorielles) à l'aide des VLMs, et calcule les scores de similarité entre les requêtes et les "patches" du document. Il utilise des composants tels que des encodeurs d'images, des encodeurs de texte et des LLMs (grands modèles de langage) pour comprendre à la fois les données visuelles et textuelles, créant ainsi des embeddings riches pour une récupération efficace. Le tutoriel couvre également le calcul de la matrice de score ColBERT pour classer et sélectionner les K pages les plus pertinentes pour la génération de réponses. Il intègre CrewAI pour créer un flux de travail collaboratif et agentique où des agents d'IA spécialisés gèrent la récupération, le raisonnement et la génération de réponses. La configuration implique l'installation des bibliothèques nécessaires et le chargement du modèle ColPali depuis Hugging Face, en utilisant un GPU ou MPS pour un traitement efficace. Le tutoriel utilise un manuel de sciences de classe X de NCERT comme ensemble de données d'exemple. Enfin, le tutoriel met l'accent sur la mise en œuvre pratique de ce système en utilisant Python.