Recherche vectorielle avec PostgreSQL : Construire un Chatbot RAG à partir de zéro

Pourquoi la recherche vectorielle avec PostgreSQL ?

La recherche vectorielle révolutionne la façon dont nous interagissons avec les données, en permettant des requêtes plus intelligentes et contextuelles. En utilisant PostgreSQL, une base de données fiable et évolutive, vous pouvez mettre en œuvre la recherche vectorielle sans introduire de nouveaux outils ou de nouvelles infrastructures. Cette approche est idéale pour les équipes qui cherchent à améliorer les capacités de l’IA tout en gardant leur pile technologique simple et efficace. Qu’il s’agisse d’expérimenter les LLM ou de déployer des pipelines RAG de niveau production, PostgreSQL et pgvector offrent une combinaison puissante.

Contenu de l’atelier

Comprendre les limites de la recherche par mots-clés

Pour commencer, vous découvrirez comment la recherche traditionnelle par mot-clé ne permet pas toujours de saisir le sens des mots. Nous expliquerons comment la recherche sémantique, qui s’appuie sur les « embeddings », change la donne en se concentrant sur l’intention et le contexte au lieu de se contenter de faire correspondre les mots.

Cartographie d’une architecture RAG dans le monde réel

Ensuite, nous nous pencherons sur la situation dans son ensemble. Vous verrez comment les données circulent dans un système RAG, depuis la requête de l’utilisateur jusqu’au modèle linguistique, en passant par l’intégration et l’extraction. Cela permet de clarifier exactement la place de PostgreSQL dans ce pipeline d’IA moderne.

Premiers pas avec pgvector

Ensuite, vous passerez à la pratique. Grâce à des instructions pas à pas et à des scripts prêts à l’emploi, vous installerez pgvector et mettrez en place votre première table d’intégration. Vous pouvez suivre cette formation sur votre ordinateur portable ou dans le Cloud.

Choisir le bon opérateur de similarité

Ensuite, nous nous pencherons sur les performances. Vous comparerez des méthodes de similarité telles que le cosinus, l’euclidienne et le produit intérieur. Grâce à des démonstrations SQL en direct, vous comprendrez comment chaque option affecte la vitesse, la précision et le stockage.

Intégration backend avec Python ou Node

Une fois que votre recherche vectorielle fonctionne, vous apprendrez à la relier à des applications réelles. En utilisant les modèles LangChain et LangFlow, vous intégrerez des appels SQL, des filtres, des classements et des invites LLM dans des backends Python ou Node.

Construire un chatbot RAG minimal

Enfin, vous réunirez le tout. Vous intégrerez un échantillon de données de FAQ, récupérerez les correspondances top-k et les transmettrez à une fonction OpenAI. Le résultat ? Un chatbot entièrement fonctionnel qui donne aux utilisateurs des réponses fondées et en temps réel.

Objectifs

A la fin de cet atelier, vous serez en mesure de :

Comprendre les limites de la recherche par mots-clés et le rôle des vecteurs sémantiques
Installer et configurer pgvector avec un début de workflow d’intégration OpenAI
Écrire un langage SQL efficace pour la similarité vectorielle, le filtrage, le classement et la pagination.
Construire et déployer un pipeline RAG minimal en utilisant uniquement PostgreSQL
Appliquer les meilleures pratiques en matière d’optimisation des performances, de la confidentialité et du stockage

Approche de la formation

Cet atelier utilise un mélange pratique de brefs exposés, de démonstrations SQL en direct et de laboratoires pratiques. Tout d’abord, vous serez initié aux concepts de base par le biais de présentations courtes et ciblées. Ensuite, vous appliquerez immédiatement ce que vous avez appris dans des exercices guidés, soit dans une VM en nuage, soit sur votre propre ordinateur portable.
De plus, chaque sujet s’appuie sur le précédent, renforçant votre compréhension étape par étape. Enfin, vous réunirez le tout dans un projet phare : la construction d’un chatbot Q&A entièrement fonctionnel et soutenu par PostgreSQL.

Cibles

Cet atelier est conçu pour :

Les administrateurs de bases de données prêts à se lancer dans la recherche sémantique en IA
Développeurs backend et full-stack
Ingénieurs analytiques et équipes de plateforme
Toute personne novice en matière de recherche vectorielle ou de RAG qui recherche une solution à base de données unique.

Prérequis

Pour tirer le meilleur parti de cette formation, vous devez avoir :

Connaissances de base en SQL
Capacité à accéder à une instance PostgreSQL et à y naviguer
Connaissance de Python au niveau débutant

Principaux avantages

Simplicité d’empilage : Stockage des vecteurs, des métadonnées et des données commerciales dans un seul cluster PostgreSQL
Prototypage plus rapide : Utilisez les notebooks et les blueprints LangChain pour accélérer la création de valeur.
Confiance opérationnelle : Apprenez à dimensionner le stockage, à contrôler les coûts et à observer dès le premier jour.

Ressources et documentation

Introduction aux bases de données vectorielles, Introduction aux bases de données vectorielles lors de l’événement Future Data Driven 2024
PostgreSQL and AI Blog Series, dbi services Blog posts about PostgreSQL
Glossaire : Qu’est-ce que le RAG ?pgvector, un guide pour les administrateurs de bases de données – Part3 AI agent et workflows
pgvector GitHub Repository, Apprendre à installer et utiliser pgvector avec PostgreSQL
PostgreSQL Docs, Guide officiel pour l’utilisation de PostgreSQL
LangChain Docs, Utiliser LangChain pour connecter SQL, vecteurs et LLMs
OpenAI API Docs, Apprenez à utiliser les API OpenAI pour votre chatbot
LangFlow GitHub, Outil de programmation visuelle pour l’orchestration LLM