Créer un pipeline RAG avec Semantic Kernel
Nous construisons un pipeline RAG qui gère réellement des PDF désordonnés — pas les démonstrations de texte propre que vous voyez partout. Gérer les complexités de diverses sources de données peut être un défi, et c’est là que le Semantic Kernel brille. L’objectif ici est de vous aider à construire un semantic kernel build a RAG pipeline solide qui fait le travail correctement.
Prérequis
- Python 3.11+
- pip install langchain>=0.2.0
- Microsoft Semantic Kernel : microsoft/semantic-kernel (Stars : 27 569, Forks : 4 526, Problèmes ouverts : 495, Licence : MIT, Dernière mise à jour : 26 mars 2026)
Étape 1 : Configurez votre environnement
Avant de plonger dans le code, vous devez configurer votre environnement Python. Voici comment faire. Créez un environnement virtuel pour garder les choses ordonnées. C’est le meilleur moyen de gérer les dépendances. Croyez-moi, cela m’a sauvé la mise plus d’une fois.
# Créer un nouveau répertoire
mkdir rag_pipeline
cd rag_pipeline
# Configurer l'environnement virtuel
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# Installer les paquets nécessaires
pip install langchain>=0.2.0
pip install microsoft-semantic-kernel
Maintenant, exécutez pip list pour confirmer que tout est en ordre. Vous verrez langchain et microsoft-semantic-kernel parmi les paquets installés.
Étape 2 : Créez votre instance de Semantic Kernel
Nous allons maintenant créer une instance du Semantic Kernel. C’est crucial car cette instance sera l’un des principaux composants de votre pipeline RAG. Si vous échouez ici, tout votre ensemble s’effondrera comme un soufflé mal fait.
from semantic_kernel import SemanticKernel
# Créer une instance de kernel
kernel = SemanticKernel()
N’oubliez pas, si vous faites une faute de frappe, vous verrez une ImportError, ce qui est un signe clair que soit l’installation a échoué, soit le nom du module a été mal orthographié. Vérifiez bien les noms de vos paquets.
Étape 3 : Chargez vos sources de données
Il est temps de charger les sources de données que vous souhaitez interroger. Pour ce tutoriel, supposons que nous traitons des PDF désordonnés. Vous devrez les analyser dans un format qui peut être indexé. C’est là que semantic kernel build a RAG pipeline commence à montrer sa force.
import pdfplumber
def load_pdf(file_path):
text = ""
with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
for page in pdf.pages:
text += page.extract_text() + "\n"
return text
# Charger votre document PDF
data = load_pdf("path_to_your_file.pdf")
print(data[:200]) # Afficher les 200 premiers caractères pour vérification
Exécuter ce code sans un chemin de fichier PDF valide provoquera une FileNotFoundError. Assurez-vous que le fichier existe. Et oui, j’ai déjà passé trop de temps à essayer de comprendre pourquoi mon chemin était invalide. Donc, vérifiez vos répertoires !
Étape 4 : Indexation de vos données
Une fois vos données chargées, l’étape suivante consiste à les indexer afin qu’elles puissent être rapidement interrogées. Nous utiliserons les capacités du Semantic Kernel pour construire un index mémoire.
from semantic_kernel.indexing import create_memory_index
# Créer un index mémoire et ajouter les données PDF
memory_index = create_memory_index()
memory_index.add_document("your_doc_id", data)
Si vous avez négligé la configuration de l’index mémoire, vous pourriez voir une erreur liée à la fonction d’indexation. Il est facile d’oublier d’importer ce dont vous avez besoin. Assurez-vous simplement que vous importez les classes correctes.
Étape 5 : Interrogation de votre index
Avec vos données indexées, vous pouvez maintenant exécuter des requêtes contre celles-ci. C’est là que la magie opère ! Vous voudrez effectuer des requêtes qui retournent des informations pertinentes selon vos besoins. Voici comment interroger votre index mémoire efficacement.
query = "Quels sont les principaux points abordés dans le document ?"
results = memory_index.query(query)
print(results)
Faites attention aux requêtes trop larges. Elles fourniront une tonne de données qui pourraient ne pas être pertinentes. Vous ne voulez pas passer des heures à trier une montagne de texte juste pour trouver cette seule information !
Étape 6 : Mise en œuvre de la stratégie RAG
Maintenant que vous avez chargé, indexé et interrogé vos données, il est temps de mettre en œuvre la stratégie RAG. Vous devez récupérer les bons documents, générer une réponse basée sur votre requête et enfin, retourner une réponse condensée qui englobe les données pertinentes des sources indexées.
from semantic_kernel.rag import generate_response
# Récupérer les documents pertinents en fonction de votre requête
relevant_docs = memory_index.fetch_relevant_documents(query)
response = generate_response(relevant_docs)
print(response)
Cette étape peut provoquer des erreurs s’il n’y a pas de documents pertinents trouvés. Assurez-vous que votre requête est bien adaptée à vos données indexées pour éviter les réponses vides. J’y suis déjà passé, interrogeant pour quelque chose qui n’était tout simplement pas dans les documents. Leçon apprise : interrogez avec un but !
Les pièges
Voici quelques pièges sur lesquels vous pourriez trébucher en déployant ce pipeline RAG dans un environnement de production :
- Problèmes de performance : Des fichiers PDF volumineux peuvent ralentir le processus d’extraction et d’indexation. Assurez-vous d’utiliser des opérations asynchrones lorsque cela est nécessaire.
- Dérive des données : Le contenu de vos PDF peut changer au fil du temps. Mettez en place un processus pour réindexer ou mettre à jour votre pipeline périodiquement.
- Requêtes ambiguës : Les utilisateurs peuvent ne pas formuler des requêtes d’une manière qui correspond aux documents indexés. Implémentez un mécanisme de repli pour reformuler les requêtes.
- Gestion des ressources : Surveillez l’utilisation de la mémoire de votre application. L’indexation de grands ensembles de données peut consommer beaucoup de ressources et provoquer des crashs si ce n’est pas géré correctement.
Exemple complet de code
from semantic_kernel import SemanticKernel
import pdfplumber
from semantic_kernel.indexing import create_memory_index
from semantic_kernel.rag import generate_response
# Créer une instance de kernel
kernel = SemanticKernel()
def load_pdf(file_path):
text = ""
with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
for page in pdf.pages:
text += page.extract_text() + "\n"
return text
# Charger et indexer le document PDF
data = load_pdf("path_to_your_file.pdf")
memory_index = create_memory_index()
memory_index.add_document("your_doc_id", data)
# Exécuter des requêtes
query = "Quels sont les principaux points abordés dans le document ?"
results = memory_index.query(query)
print(results)
# Mise en œuvre de RAG
relevant_docs = memory_index.fetch_relevant_documents(query)
response = generate_response(relevant_docs)
print(response)
Et après ?
Votre prochaine étape concrète est de mettre en œuvre le logging dans votre application. Comprendre comment votre pipeline fonctionne au fil du temps vous apportera des informations pour des optimisations. De plus, c’est génial pour le débogage !
FAQ
Q : Puis-je l’utiliser avec d’autres types de documents ?
R : Absolument ! Il suffit de modifier la fonction de chargement pour s’adapter à différents types de fichiers. Cependant, méfiez-vous des formats qui ne se convertissent pas facilement en texte.
Q : Existe-t-il un moyen d’optimiser la vitesse des requêtes ?
R : Oui, indexer de plus petits morceaux de texte peut être plus efficace, surtout avec des documents volumineux. Essayez différentes tailles de morceaux.
Q : Comment gérer différentes langues dans mes PDF ?
R : Assurez-vous que vos modèles peuvent reconnaître différentes langues. Vous devrez peut-être ajuster les paramètres en fonction de la langue du texte.
Sources de données
Dernière mise à jour le 27 mars 2026. Données provenant de la documentation officielle et d’évaluations de la communauté.
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