README.md

metadata

title: Project Gen AI
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sdk: gradio
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Présentation du projet

Ce projet consiste en la création d’un mini système RAG (Retrieval-Augmented Generation) capable de répondre à des questions sur l’intelligence artificielle générative à partir d’un corpus documentaire personnalisé.

L’objectif pédagogique est de :

• comprendre le fonctionnement d’un système RAG ;
• comparer différents modèles génératifs ;
• analyser les limites des modèles de langage ;
• réduire les hallucinations grâce à un corpus documentaire.

Le projet utilise :

• un corpus thématique de 15 fichiers ;
• TF-IDF pour la recherche documentaire ;
• plusieurs modèles génératifs (FLAN-T5 et GPT-2) ;
• une interface interactive Gradio.

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Fonctionnement général du système

Le système fonctionne en plusieurs étapes :

1. L’utilisateur pose une question.
2. Le moteur RAG recherche les passages les plus pertinents dans le corpus.
3. Les documents récupérés sont classés selon leur pertinence.
4. Une réponse est générée ou extraite à partir du contexte trouvé.
5. Les sources utilisées sont affichées.

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Structure du projet

Mini_chatbot_RAG/
│
├── corpus/
│   ├── diffusion_models.txt
│   ├── ethique_ia.txt
│   ├── gan.txt
│   ├── ia_act.txt
│   ├── ia_art.txt
│   ├── ia_cybersecurite.txt
│   ├── ia_education.txt
│   ├── ia_finance.txt
│   ├── ia_medecine.txt
│   ├── ia_rh.txt
│   ├── llm.txt
│   ├── rag.txt
│   ├── rgpd_ia.txt
│   ├── transformers.txt
│   └── vae.txt
│
├── app.py
├── rag.py
├── app_gpt2.py
├── rag_gpt2.py
├── README.md
└── venv/