agents-course/pr_673/fr/unit3/agentic-rag/agentic-rag.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;RAG agentique&quot;,&quot;local&quot;:&quot;rag-agentique&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}">
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Cependant, ce modèle de connaissance du monde peut ne pas toujours être des informations pertinentes et à jour.
<strong>Le RAG résout ce problème en trouvant et récupérant des informations pertinentes à partir de vos données et en les transmettant au LLM.</strong></p> <p data-svelte-h="svelte-kysd50"><img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit2/llama-index/rag.png" alt="RAG"></p> <p data-svelte-h="svelte-44evoa">Maintenant, pensez à comment Alfred fonctionne :</p> <ol data-svelte-h="svelte-1k2v7s1"><li>Nous lui avons demandé d’aider à planifier un gala</li> <li>Il doit trouver les dernières nouvelles et informations météorologiques</li> <li>Il doit structurer et rechercher les informations sur les invités</li></ol> <p data-svelte-h="svelte-1sqbiyw">Tout comme Alfred a besoin de chercher dans vos informations domestiques pour être utile, tout agent a besoin d’un moyen de trouver et comprendre les données pertinentes.
<strong>Le RAG agentique est un moyen puissant d’utiliser les agents pour répondre aux questions sur vos données.</strong> Nous pouvons passer divers outils à Alfred pour l’aider à répondre aux questions.
Cependant, au lieu de répondre automatiquement à la question sur la base de documents, Alfred peut décider d’utiliser tout autre outil ou flux pour répondre à la question.</p> <p data-svelte-h="svelte-1wupmnx"><img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit2/llama-index/agentic-rag.png" alt="RAG agentique"></p> <p data-svelte-h="svelte-sydae4">Commençons <strong>à construire notre <em>workflow</em> de RAG agentique !</strong></p> <p data-svelte-h="svelte-1msniqw">Tout d’abord, nous allons créer un outil de RAG pour récupérer les détails à jour sur les invités. Ensuite, nous développerons des outils pour la recherche web, les mises à jour météorologiques et les statistiques de téléchargement de modèles sur le Hub d’Hugging Face. Enfin, nous intégrerons le tout pour donner vie à notre agent de RAG agentique !</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/fr/unit3/agentic-rag/agentic-rag.mdx" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg> <span data-svelte-h="svelte-zjs2n5"><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
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