experiments genai

Expériences Gen AI

Liste des expériences sur l'écosystème Gen AI

Installation

Installer

1. Installer les dépendances

 create -m venv .venv
source .venv/bin/activate

pip3 install -r requirements.txt

2. Installez et exécutez le modèle LLM en local à l'aide d'Ollama. Visitez la page de téléchargement (https://ollama.com/

   2.1 Llama2 - exécutez ollama run llama2 sur le terminal. Visitez pour plus d’informations sur lama2.

   2.2 Codellama - exécutez ollama run codellama sur le terminal. Visitez pour plus d’informations sur codellama.

Installer Milvus

Facultatif, requis uniquement lors de l'exécution d'exemples Milvus

Assurez-vous que le magasin de vecteurs Milvus est opérationnel avant d’exécuter les exemples dépendants de Milvus.

1. Utilisez Docker Compose pour la configuration du magasin Milvus Vector. Exécutez sudo docker compose -f docker-compose-milvus.yml up -d à partir de la racine du projet.

Table des matières

Nom du fichier/dossier	Cadre(s)	Optimisation/Réglage fin	Pipeline
rag_pdf_1.py	LlamaIndex + Milvus	CHIFFON	Charger le répertoire PDF, extraire les données et l'index de manière naïve, intégrer l'index dans le magasin vectoriel, requêtes utilisateur
rag_pdf_2.py	LamaIndex	CHIFFON	Charger le répertoire PDF, extraire les données avec la fenêtre Phrase, intégrer l'index dans le stockage local, requêtes utilisateur
rag_pdf_3.py	LlamaIndex + Milvus	CHIFFON	Charger le répertoire PDF, extraire les données avec la fenêtre Phrase, intégrer l'index dans le magasin vectoriel, requêtes utilisateur
rag_pdf_4.py	LamaIndex + Chroma	CHIFFON	À venir
rag_pdf_5.py	LamaIndex + Pomme de Pin	CHIFFON	À venir
rag_pdf_6.py	LlamaIndex + Qdrant	CHIFFON	À venir
rag_pdf_7.py	LlamaIndex + Ray + Milvus	CHIFFON	À venir
rag_pdf_8.py	LlamaIndex + Ray + Milvus	CHIFFON	À venir

Comment courir ?

 python3 rag_pdf_1.py