Kotaemon – l’assistant RAG open source qui augmente votre productivité

Bonjour la société ! Aujourd’hui, nous allons parler un peu outil open Source ce qui vous fera gagner beaucoup de temps lorsqu’il s’agira de discuter avec vos documents.

Son surnom ? Kotaémon. Non, ce n’est pas un nouveau Pokémon, mais plutôt votre futur meilleur ami pour jouer CHIFFON (Génération augmentée par récupération en abrégé).

Alors, qu’est-ce que RAG ? Imaginez un assistant virtuel capable de fouiller dans une montagne de documents pour vous procurer les informations dont vous avez besoin, tout en discutant avec vous comme si de rien n’était grâce à une interface très épurée. Idéal pour discuter avec vos documentsque vous soyez un simple utilisateur souhaitant poser des questions sur ses fichiers, ou un développeur souhaitant mettre la main à la pâte pour créer son propre pipeline RAG.

Commençons par le début : l’installation. Rien de plus simple, exécutez simplement cette commande dans votre terminal :

docker run -e GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 -e GRADIO_SERVER_PORT=7860 -p 7860:7860 -it --rm taprosoft/kotaemon:v1.0

Et hop, allez sur http://localhost:7860/ pour accéder à l’interface Web. Le compte par défaut est admin/admin, mais vous pouvez créer d’autres utilisateurs directement depuis l’interface.

Maintenant, parlons un peu de fonctionnalités impressionnantes :

1. Multi-utilisateur : Kotaemon prend en charge la connexion de plusieurs utilisateurs. Pratique pour travailler en équipe ou partager vos collections de documents préférées avec vos collègues.

2. Différents modèles LLM : Que vous soyez une équipe OpenAI, Azure, ou que vous préfériez les modèles open Source comme Llama, Kotaemon s’adapte à vos envies. Il prend même en charge les modèles locaux via Ollama ou llama-cpp-python.

3. Pipeline RAG hybride : Kotaemon utilise un mélange de recherche en texte intégral et vectorielle pour trouver les informations les plus pertinentes dans vos documents.

4. Prise en charge multimodale : Textes, images, tableaux… Kotaemon gère tout comme un patron. C’est parfait pour vos rapports remplis de graphiques incompréhensibles.

5. Citations avancées : Fini les réponses qui sortent de nulle part. Kotaemon vous indique exactement d’où proviennent ses informations, avec un petit surligneur dans le document original. Utile pour vérifier que votre assistant ne vous raconte pas de conneries.

6. Raisonnement complexe : Pour les questions délicates qui nécessitent de combiner plusieurs informations, Kotaemon peut décomposer le problème en sous-questions. Merci Sherlock!

7. Interface configurable : Vous pouvez modifier de nombreux paramètres directement depuis l’interface, sans avoir à vous plonger dans le code. Bref, idéal pour les allergiques au terminal.

8. Extensibilité : Pour les développeurs qui aiment bricoler, Kotaemon est basé sur Gradio. Cela signifie que vous pouvez ajouter vos propres éléments d’interface ou personnaliser le pipeline de traitement comme bon vous semble.

Maintenant, si vous voulez vraiment repousser les limites, voici quelques conseils pour tirer le meilleur parti de Kotaemon :

1. Optimisez vos documents : Plus vos documents sont bien structurés, plus Kotaemon sera efficace. N’oubliez pas d’utiliser des titres clairs, des listes à puces et de formater soigneusement vos tableaux.

2. Jouez avec les paramètres : N’hésitez pas à bricoler les paramètres de récupération et de génération. Parfois, un petit ajustement peut faire une grande différence dans la qualité des réponses.

3. Combiner des modèles : Essayez différentes combinaisons de modèles d’intégration et de LLM pour trouver le duo parfait pour vos besoins.

4. Utiliser des agents : Pour des tâches complexes, des agents comme ReAct ou ReWOO peuvent vraiment faire la différence.

5. Personnaliser les invites : Les invites par défaut conviennent, mais en les adaptant à votre domaine spécifique, vous pouvez obtenir des réponses encore plus pertinentes.

Et pour les développeurs qui souhaiteraient aller encore plus loin, sachez que vous pouvez facilement ajouter vos propres pipelines de raisonnement ou d’indexation. Le projet fournit même un exemple de pipeline GraphRAG pour vous donner des idées.

Eh bien, je vous entends déjà : “Mais Korben, n’est-ce pas un peu exagéré de simplement poser des questions à mes documents ?” Eh bien, n’imaginez pas ! Imaginez : vous travaillez sur un projet énorme, avec des centaines de pages de spécifications, de rapports et de notes diverses. Au lieu de passer des heures à tout trier pour trouver une information précise, vous posez une question à Kotaemon et boum, vous avez votre réponse en quelques secondes, avec les sources exactes. Cela, mes amis, s’appelle gagner en productivité !

Et le meilleur, c’est qu’il est open Source.

Allez jeter un œil au dépôt GitHub du projet et commencez à jouer avec.

 
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