Implémenter des Systèmes RAG pour l'Entreprise

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) révolutionne la manière dont les entreprises exploitent l'IA générative en permettant aux LLM d'accéder à des connaissances spécifiques et à jour.

Le Problème que RAG Résout

Les LLM comme GPT-4 ou Claude sont puissants, mais ils ont des limitations majeures :

• Connaissances datées : Entraînés sur des données jusqu'à une certaine date (ex: septembre 2023 pour GPT-4)
• Pas d'accès à vos données : Ne connaissent rien de votre entreprise, produits, processus
• Hallucinations : Peuvent inventer des informations qui semblent plausibles
• Pas de sources : Difficile de vérifier l'origine des informations

RAG résout tout ça en permettant à l'IA de chercher d'abord dans vos documents avant de répondre.

Pourquoi Utiliser RAG en Entreprise ?

Architecture Technique d'un Système RAG

Composants Clés

Processus Détaillé

1. Ingestion : Collecte de tous vos documents (PDFs, Notion, Confluence, Google Docs...)
2. Preprocessing : Nettoyage, extraction du texte, suppression du bruit
3. Chunking : Découpage en morceaux de 200-500 tokens avec overlap
4. Embedding : Conversion de chaque chunk en vecteur via OpenAI Embeddings, Cohere, etc.
5. Indexation : Stockage des vecteurs dans une base de données vectorielle
6. Retrieval : Recherche des chunks les plus similaires à la question
7. Augmentation : Injection des chunks pertinents dans le contexte du LLM
8. Génération : Le LLM génère une réponse basée sur le contexte fourni

Implémentation avec N8N

N8N facilite grandement l'implémentation de systèmes RAG grâce à ses intégrations natives.

🔧 Workflow N8N RAG Complet

Nodes du Workflow d'Ingestion :

1. [Schedule Trigger] → Tous les jours à 2h du matin
   ↓
2. [Google Drive] → Liste tous les PDFs dans /Knowledge Base
   ↓
3. [Loop Over Items] → Pour chaque document
   ↓
4. [Extract from File] → Extrait le texte du PDF
   ↓
5. [Code Node] → Chunking personnalisé (JavaScript)
   ↓
6. [OpenAI Embeddings] → Génère les vecteurs
   ↓
7. [Pinecone] → Stocke les embeddings
   ↓
8. [Slack] → Notification "Knowledge base updated"

// Chunking avec overlap pour contexte
const chunkText = (text, chunkSize = 500, overlap = 50) => {
  const chunks = [];
  const words = text.split(' ');
  
  for (let i = 0; i < words.length; i += chunkSize - overlap) {
    const chunk = words.slice(i, i + chunkSize).join(' ');
    chunks.push({
      text: chunk,
      metadata: {
        start: i,
        end: Math.min(i + chunkSize, words.length),
        source: $input.item.json.fileName
      }
    });
  }
  
  return chunks;
};

const text = $input.item.json.extractedText;
const chunks = chunkText(text);

return chunks.map(chunk => ({ json: chunk }));

Nodes du Workflow de Requête :

1. [Webhook] → Reçoit la question utilisateur
   ↓
2. [OpenAI Embeddings] → Convertit la question en vecteur
   ↓
3. [Pinecone Query] → Recherche les 5 chunks les plus pertinents
   ↓
4. [Code Node] → Construit le contexte augmenté
   ↓
5. [OpenAI Chat] → GPT-4 génère la réponse
   ↓
6. [Webhook Response] → Retourne la réponse + sources
   ↓
7. [Supabase] → Log la conversation (analytics)

System Prompt :
Tu es un assistant IA expert de la documentation interne 
de l'entreprise XYZ. Réponds uniquement en te basant sur 
les informations fournies ci-dessous. Si la réponse n'est 
pas dans le contexte, dis "Je n'ai pas trouvé d'information 
sur ce sujet dans la documentation". Cite toujours tes sources 
en mentionnant le nom du document.

Contexte :
{{$node["Pinecone Query"].json.matches}}

Question Utilisateur :
{{$node["Webhook"].json.body.question}}

Réponds de manière claire, concise et professionnelle.

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Le RAG transforme radicalement la manière dont les entreprises exploitent leurs connaissances internes avec l'IA. C'est aujourd'hui l'approche la plus pragmatique et ROI-positive pour déployer des assistants IA en entreprise.

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