Dans le cours : Créer des agents IA avec LangChain et LlamaIndex

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Dans l'exemple précédent, nous avons vu comment constituer une base de données avec nos propres documents, puis comment utiliser un moteur de recherche qui va cibler cette base de données via notre propre langage naturel, bien sûr, en utilisant un LLM, et nous l'avons fait avec LlamaIndex. Voyons maintenant comment faire avec LangChain la même chose mais en plus en utilisant le concept des RAG. Nous avons évoqué précédemment quelques notions de base sur les RAG et, cette fois-ci, il s'agit d'écrire un bout de code qui va permettre d'implémenter le concept des RAG. Dans cet exemple, commencez par installer LangChain OpenAI, chose que vous avez faite précédemment, et LangChain Community, je crois qu'on l'a fait précédemment, mais en plus, installez pip torch, et également la bibliothèque sentence_transformers, faiss-cpu et docx2txt. Cette bibliothèque va nous permettre de lire des fichiers Word et d'extraire le texte contenu dans ces fichiers Word, afin que nous puissions les stocker…

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