La génération augmentée par récupération (RAG) est devenue une technique clé pour ancrer les grands modèles de langage dans des connaissances externes, répondant à des problèmes comme les données d'entraînement obsolètes et les hallucinations. Cet article propose un tutoriel étape par étape pour construire un pipeline RAG naïf avec LangChain, un framework populaire pour orchestrer les flux de travail LLM. L'auteur montre comment ingérer des documents, les diviser en morceaux, générer des embeddings et les stocker dans une base vectorielle pour une recherche de similarité efficace. L'étape de récupération extrait ensuite le contexte pertinent, transmis au LLM pour générer une réponse fondée. Bien que le tutoriel couvre les composants essentiels, il reste à un niveau de base, omettant des sujets avancés comme la réécriture de requêtes, le reclassement ou les stratégies de recherche hybride. Pour les développeurs novices en RAG, cela constitue un point d'entrée clair, mais les praticiens expérimentés pourraient trouver le contenu insuffisant en profondeur. Les exemples de code sont simples et peuvent être adaptés à différents types de documents et magasins vectoriels, ce qui en fait une référence pratique pour le prototypage.
Un guide pratique pour implémenter un pipeline RAG de base avec LangChain, couvrant l'ingestion de documents, la vectorisation et la génération par récupération pour ancrer les réponses LLM dans des données externes.